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Kochenderfer, Mykel J.
자료유형 | 단행본 |
---|---|
서명/저자사항 | 실용 최적화 알고리즘 : 줄리아로 이해하는 최적화 알고리즘 솔루션 / 마이켈 J. 코첸더퍼, 팀 A. 윌러 지음 ; 이기홍 옮김 |
개인저자 | Kochenderfer, Mykel J.,1980- Wheeler, Tim A. (Tim Allan) 이기홍 |
발행사항 | 서울 : 에이콘, 2020 |
형태사항 | 611 p. : 천연색삽화 ; 23 cm |
총서사항 | 에이콘 데이터 과학 시리즈 |
원서명 | Algorithms for optimization |
연관저록 | Algorithms for optimization |
ISBN | 9791161754567 |
일반주기 |
부록: A. 줄리아 -- B. 테스트 함수 -- C. 수학 개념. 외
|
서지주기 | 참고문헌(p. 587-600)과 색인수록 |
언어 | 한국어 |
최적화 문제를 푸는 데 유용한 알고리즘을 광범위하게 소개한다. 다차원 문제에서 다목적 문제뿐 아니라 불확실성하에서의 최적화 및 유전 알고리즘도 다루고 있다. 세세하고 친절한 그림, 예제와 연습 문제는 문제 뒤에 있는 수학 개념을 이해하기 쉽게 만들고, 최근 과학 분야에서 인기가 급상승하는 언어인 줄리아로 모든 문제를 구현한다.
이 책을 통해 다차원, 국지적 하강법, 1계 및 2계 방법, 확률적 방법, 선형 제약 최적화, 대리모델, 불확실성하에서의 최적화, 불확실성 전파, 표현식 최적화 및 다학제 설계 최적화까지 최적화의 다양한 기법을 숙지함으로써, 최근 유행하는 머신러닝과 딥러닝의 이론 및 실무에 유용하게 적용할 수 있을 것이다.
정보 제공 : 알라딘
최적화 문제를 푸는 데 유용한 알고리즘을 광범위하게 소개한다. 다차원 문제에서 다목적 문제뿐 아니라 불확실성하에서의 최적화 및 유전 알고리즘도 다루고 있다. 세세하고 친절한 그림, 예제와 연습 문제는 문제 뒤에 있는 수학 개념을 이해하기 쉽게 만들고, 최근 과학 분야에서 인기가 급상승하는 언어인 줄리아로 모든 문제를 구현한다.
이 책을 통해 다차원, 국지적 하강법, 1계 및 2계 방법, 확률적 방법, 선형 제약 최적화, 대리모델, 불확실성하에서의 최적화, 불확실성 전파, 표현식 최적화 및 다학제 설계 최적화까지 최적화의 다양한 기법을 숙지함으로써, 최근 유행하는 머신러닝과 딥러닝의 이론 및 실무에 유용하게 적용할 수 있을 것이다.
수학, 통계, 컴퓨터 공학, 모든 공학 분야(전기 공학, 항공우주 공학 포함), 운영 연구 분야의 고급 학부생과 대학원생이 볼 수 있으며, 전문가는 참고 자료로 사용할 수 있다. 특히 고급 단계로 넘어가고자 하는 공학도, 경영과학도, 경제학도에게는 필수 서적이라고 할 수 있다.
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