설명
패턴 인식 및 기계 학습은 패턴 인식 및 기계 학습 분야에 대한 포괄적인 소개를 제공하는 교과서입니다. 이 분야는 지난 10년 동안 상당한 발전을 이루었으며, 베이지안 방법은 틈새 영역에서 주류 응용으로 전환되었습니다. 이 책은 확률 모델을 위한 프레임워크로서 그래픽 모델의 출현을 다루고, 변분 베이즈 및 기대 전파와 같은 근사 추론 알고리즘에 의해 향상된 베이지안 방법의 실용적 적용 가능성에 대해 논의합니다.
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이 교과서는 알고리즘과 응용에 상당한 영향을 미친 커널 기반의 새로운 모델을 탐구합니다. 고급 학부생이나 1년차 박사 과정 학생, 연구자 및 실무자를 대상으로 하며, 패턴 인식이나 기계 학습 개념에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변수 미적분학과 기본 선형 대수에 대한 친숙함이 요구됩니다. 제한된 확률 지식을 가진 사람들도 접근할 수 있도록 기본 확률 이론에 대한 독립적인 소개가 포함되어 있습니다.
패턴 인식 및 기계 학습은 이 분야의 최근 발전을 이해하는 데 유용한 자료로 활용됩니다. 공학과 컴퓨터 과학 관점의 통합에 대한 통찰을 제공하며, 패턴 인식과 기계 학습의 이중적인 측면을 강조합니다. 이 교과서는 Springer Nature에서 출판되었으며, 그들의 플랫폼을 통해 구매하거나 대여할 수 있습니다.
- 카테고리기타 AI 도구
도서 정보
패턴 인식에 대한 포괄적인 소개
기계 학습 발전 다룸
베이지안 방법에 중점
그래픽 모델 프레임워크 포함
커널 기반 모델 논의
고급 학부생 및 박사 과정 학생을 위한 설계
미적분학 및 선형 대수 지식 요구
확률 이론에 대한 독립적인 소개
이 책의 대상 독자
- 학문적 연구
- 연구 참고 자료
- 전문성 개발
- 알고리즘 개발
- 베이지안 방법 적용
