품목정보
발행일 | 2020년 06월 30일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 528쪽 | 170*225*22mm |
ISBN13 | 9791190665230 |
ISBN10 | 1190665239 |
발행일 | 2020년 06월 30일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 528쪽 | 170*225*22mm |
ISBN13 | 9791190665230 |
ISBN10 | 1190665239 |
CHAPTER 1 피처 엔지니어링 1 ① 피처 정규화 3 ② 범주형 피처 6 ③ 고차원 결합 피처의 처리 방법 9 ④ 결합 피처 12 ⑤ 텍스트 표현 모델 14 ⑥ Word2Vec 17 ⑦ 이미지 데이터가 부족할 때는 어떻게 처리해야 할까요? 20 CHAPTER 2 모델 평가 23 ① 평가 지표의 한계 25 ② ROC 곡선 31 ③ 코사인 거리의 응용 38 ④ A/B 테스트의 함정 43 ⑤ 모델 평가 방법 46 ⑥ 하이퍼파라미터 튜닝 49 ⑦ 과적합과 과소적합 52 CHAPTER 3 클래식 알고리즘 55 ① 서포트 벡터 머신 57 ② 로지스틱 회귀 67 ③ 의사결정 트리 71 CHAPTER 4 차원축소 85 ① PCA 최대분산 이론 87 ② PCA 최소제곱오차 이론 92 ③ 선형판별분석 96 ④ 선형판별분석과 주성분분석 101 CHAPTER 5 비지도학습 107 ① k평균 클러스터링 109 ② 가우스 혼합 모델 121 ③ 자기 조직화 지도 125 ④ 클러스터링 알고리즘 평가 131 CHAPTER 6 확률 그래프 모델 137 ① 확률 그래프 모델의 결합확률분포 139 ② 확률 그래프 표현 142 ③ 생성모델과 판별모델 146 ④ 마르코프 모델 148 ⑤ 토픽 모델 156 CHAPTER 7 최적화 알고리즘 163 ① 지도학습에서의 손실함수 165 ② 머신러닝에서의 최적화 문제 169 ③ 전통적인 최적화 알고리즘 172 ④ 경사하강법 검증 방법 177 ⑤ 확률적 경사하강법 180 ⑥ 확률적 경사하강법의 가속 184 ⑦ L1 정규화와 희소성 192 CHAPTER 8 샘플링 199 ① 샘플링의 역할 201 ② 균등분포의 난수 204 ③ 자주 사용하는 샘플링 방법 207 ④ 가우스 분포 샘플링 212 ⑤ 마르코프 체인 몬테카를로 219 ⑥ 베이지안 네트워크 샘플링 225 ⑦ 불균형 샘플 집합에서의 리샘플링 230 CHAPTER 9 피드 포워드 신경망 235 ① 다층 퍼셉트론과 부울 함수 237 ② 딥러닝의 활성화 함수 245 ③ 다층 퍼셉트론의 오차역전파 알고리즘 249 ④ 딥러닝 훈련 테크닉 257 ⑤ 합성곱 신경망 263 ⑥ ResNet 271 CHAPTER 10 순환신경망 277 ① 순환신경망과 합성곱 신경망 279 ② 순환신경망의 그래디언트 소실 문제 281 ③ 순환신경망의 활성화 함수 284 ④ LSTM 네트워크 286 ⑤ Seq2Seq 모델 290 ⑥ 어텐션 메커니즘 294 CHAPTER 11 강화학습 299 ① 강화학습 기초 301 ② 비디오 게임에서의 강화학습 308 ③ 폴리시 그래디언트 313 ④ 탐색과 이용 317 CHAPTER 12 앙상블 학습 323 ① 앙상블 학습의 종류 325 ② 앙상블 학습 단계와 예제 329 ③ 기초 분류기 332 ④ 편향과 분산 334 ⑤ GBDT 알고리즘의 기본 원리 338 ⑥ XGBoost와 GBDT의 차이점, 그리고 연관성 342 CHAPTER 13 생성적 적대 신경망 347 ① 처음 만나는 GANs의 비밀 349 ② WGAN: 저차원의 유령을 잡아라 357 ③ DCGAN: GANs이 합성곱을 만났을 때 365 ④ ALI 372 ⑤ IRGAN: 이산 샘플의 생성 377 ⑥ SeqGAN: 텍스트 시퀀스 생성 382 CHAPTER 14 인공지능의 응용 현황 391 ① 알고리즘 마케팅 393 ② 게임에서의 인공지능 409 ③ 자율 주행에서의 AI 428 ④ 기계 번역 439 ⑤ 인간과 컴퓨터 상호작용 443 에필로그 및 저자 소개 449 참고문헌 465 찾아보기 470 |
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