반지도 학습의 이론과 응용 - 반지도 학습, 머신러닝, 데이터 라벨링, 클러스터링, 지도 학습, 비지도 학습, 데이터 증강, 신경망, 모델 일반화, 성능 향상, 특징 추출, 불확실성, 정규화, 데이터 분포, 앙상블 학습, 전이 학
작품 정보
"반지도 학습의 이론과 응용"은 머신러닝의 중요한 분야인 반지도 학습에 대한 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 데이터 라벨링의 어려움을 해결하기 위한 반지도 학습의 기본 개념과 이론을 설명하며, 클러스터링, 지도 학습, 비지도 학습의 경계를 넘나드는 다양한 기법을 소개합니다. 데이터 증강, 신경망, 모델 일반화, 성능 향상, 특징 추출 등 실질적인 응용 방법을 다루며, 불확실성 관리와 정규화 기법을 통해 데이터 분포의 이해를 돕습니다. 또한, 앙상블 학습, 전이 학습, 반전이, 커널 방법, 그래프 기반 학습 등 최신 기술을 포함하여 반지도 학습의 응용 가능성을 확장합니다. 이 책은 연구자와 실무자 모두에게 유용한 지침서가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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