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머신 러닝 엔지니어의 알아야 할 기본 상식
데이터 전처리, 모델링, 딥러닝, 성능 평가, 하이퍼파라미터 튜닝
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소개
목차
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선형 대수
계산법 확률 이론 통계 최적화 그라디언트 하강 역전 컨볼루션 신경 네트워크 재발성 신경망 딥 러닝 감독 학습 감독되지 않은 학습 강화 학습 오버피팅 정규화 교차 검증 편향 분산 상충 학습 속도 활성화 기능 손실 기능 확률적 기울기 하강 배치 정규화 드롭아웃 전송 학습 데이터 확대 이미지 전처리 자연어 처리 단어 임베딩 주의 메커니즘 생성 적대적 네트워크 자동 인코더 주요 구성 요소 분석 벡터 머신 지원 의사 결정 트리 Random Forests K- 평균 클러스터링 계층적 클러스터링 가우스 혼합물 모델 마르코프 체인 숨겨진 마르코프 모델 베이지안 네트워크 몬테 카를로 방법 앙상블 학습 모델 선택 모델 평가 하이퍼 파라미터 튜닝 모델 해석 설명 가능한 ai AI의 윤리 AI의 편견 |
품목정보
- 발행일
- 2023년 06월 10일
- 지원기기
- 크레마,PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원),아이폰,아이패드,안드로이드폰,안드로이드패드,전자책단말기(저사양 기기 사용 불가),PC(Mac)
- 파일/용량
- EPUB(DRM) | 9.49MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 1.4만자, 약 0.4만 단어, A4 약 9쪽 ?
- ISBN13
- 9791161734309
