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모두를 위한 메타러닝 상세페이지

모두를 위한 메타러닝

데이터 사이언스 시리즈 086 | PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기

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출간 정보
  • 2023.02.01 전자책 출간
  • 2022.10.25 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 지원
파일 정보
  • PDF
  • 285 쪽
  • 15.1MB
지원 환경
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791158394134
ECN
-
모두를 위한 메타러닝

작품 정보

지도학습과 강화학습을 위한 최신 기술 메타러닝을 이해하자!

이 책은 최근 인공지능과 머신러닝 분야에서 각광받고 있는 메타러닝에 대한 입문 서적입니다. 독자 여러분께서 다소 생소할 수 있는 메타러닝에 대한 개념을 이해하고 실제로 세부 알고리즘들까지 구현해보는 기회를 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히 메타러닝에서 회귀 문제, 분류 문제를 다루는 메타 지도학습뿐 아니라, 강화학습을 소개하고 이에 대해 메타러닝을 적용한 메타 강화학습까지 심도 있게 다루는 것이 이 책의 큰 장점입니다. 처음에는 다소 생소할 수 있지만, 꾸준히 이 책을 반복해서 읽고 실습하면 멋진 최신 머신러닝 기술인 메타러닝을 한층 깊이 이해할 수 있을 것입니다.

★ 이 책에서 배우는 내용 ★

- 아나콘다 설치와 활용, PyTorch 및 Torchmeta 라이브러리 활용
- 머신러닝에서의 메타러닝의 개념
- 메타 지도학습의 개념 및 여러 알고리즘 소개
- 기본 강화학습 개요
- 메타 강화학습의 개념 및 여러 알고리즘 소개
- 오픈챌린지와 메타러닝 애플리케이션

작가 소개

정창훈
동국대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 서울대학교 컴퓨터공학부에서 박사과정 중에 있습니다. 메타러닝을 연구하고, 최근에는 메타 강화학습, 오프라인 강화학습에 관심을 가지고 연구하고 있습니다.

이승현
현대중공업에서 설계 엔지니어로 일했으며 현재 포항공과대학교 IT융합공학에서 박사과정 중에 있습니다. 학위주제로 의료분야에서의 환자 개인화 및 치료 자동화 인공지능을 연구해왔으며, 최근에는 파운데이션 모델의 임상적 적용에 관심을 가지고 연구 중입니다.

이동민
한양대학교에서 컴퓨터공학을 전공했으며, 이후에 서울대학교 로봇 학습 연구실, 바이오지능 연구실에서 머신러닝에 관한 다양한 연구 경험을 쌓았습니다. 현재는 마키나락스에서 머신러닝 엔지니어로서 실제 문제에 ML 기술과 MLOps 기술을 적용하는 데에 많은 관심을 가지고 있습니다.

장성은
동국대학교에서 의생명공학 학사, 컴퓨터공학 학사/석사 학위를 받았습니다. 현재는 서울대학교 협동과정 생물정보학전공 박사과정에서 메타러닝을 포함한 다양한 머신러닝 기술을 통해 생물학 데이터를 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 이 책의 글 및 코드 개발과 함께 삽화 작업을 도맡아 진행했습니다.

이승재
프린스턴 대학교에서 수학을 전공했습니다. 현재 블룸버그에서 언어모델 개발 및 상용화 업무를 맡고 있습니다.

윤승제
아주대학교에서 기계공학을 전공했고, KAIST 조천식 모빌리티 대학원에서 석사과정 동안 차량 거동 예측과 모델 예측 제어(model predictive control) 등을 연구했습니다. 모라이에서 인식(perception) 파트를 맡았으며, 현재 뉴빌리티 자율주행 팀에 소속되어 있습니다.

최성준(감수)
서울대학교 전기컴퓨터공학과에서 학사/박사 학위를 받았습니다. 카카오브레인과 디즈니 리서치를 거쳐 고려대학교 인공지능학과 조교수로 일하고 있습니다.

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