컴퓨터 비전과 머신 러닝 분야의 고적인자 필독서인 비숍책, 이젠 번역판으로 공부하세요!
머신 러닝은 컴퓨터 과학의 일부로서 발전해 온 반면, 패턴 인식은 공학에 그 기원을 두고 있다. 이 둘은 한 분야의 두 가지 다른 측면이라고 볼 수 있다. 머신 러닝과 패턴 인식은 지난 십여 년간 상당한 발전을 이루어 냈다. 예를 들면 베이시안 방법론은 전문가들만이 사용하던 특별한 도구였으나 이제는 주류의 방법론이 되었으며, 그래프 모델들은 확률적 모델을 묘사하고 적용하는 일반적 방법론으로 부상하였다. 이 책에서는 패턴 인식과 머신 러닝 분야에 대한 기본적인 내용을 포괄적으로 소개하고 위에서 언급된 최근의 발전 양상에 대해서도 다룰 것이다. 책의 내용을 공부하는 데 있어서 패턴 인식이나 머신 러닝 개념에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변량 미적분과 기본적인 선형 대수학에 대한 사전 이해는 필요하다. 이 책의 내용은 고급 학부과정, 1년 차 박사과정 학생, 연구원, 관련 업계 종사자들을 고려하여 집필되었다.
현대 패턴 인식과 머신 러닝의 개념과 효과적 이해를 위한 수학적 사고!
지난 수년간 머신 러닝은 그 어느 때보다도 뜨거운 관심을 받았다. 특히, 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국은 더 많은 사람이 인공지능 분야에 관심을 가지게 하는 촉매제가 되었다. 이는 딥 러닝을 비롯한 여러 머신 러닝 알고리즘의 성능이 최근 매우 향상되었기 때문이다.
머신 러닝은 최근에 새롭게 생겨난 기술이 아니다. 데이터를 기반으로 해서 최적화 문제를 풀거나 예측해야 하는 다양한 분야에서 이미 오랜 시간 동안 머신 러닝 기술이 활용되었다. 최근에 가장 주목을 받고 있는 딥 러닝은 수십 년 전에 처음 제안된 뉴럴 네트워크 알고리즘이 기반이다. 오랜 시간 동안 학계로부터 외면받고 있었던 뉴럴 네트워크 기술이 GPU 등 하드웨어의 발전과 구글/페이스북 등의 회사에서 발생하는 엄청난 양의 데
