Meta-Learning: Learning to Learn - 메타러닝, 딥러닝, 기계학습, 최적화, 신경망, 데이터 효율성, 전이학습, 적응형 학습, 알고리즘 디자인, 베이지안 학습, 하이퍼파라미터, 경험적 학습, 자기지도학습, 상세페이지
출간 정보
- 2025.01.30 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 8.6만 자
- 0.5MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791173088766
ECN
-
Meta-Learning: Learning to Learn - 메타러닝, 딥러닝, 기계학습, 최적화, 신경망, 데이터 효율성, 전이학습, 적응형 학습, 알고리즘 디자인, 베이지안 학습, 하이퍼파라미터, 경험적 학습, 자기지도학습,
작품 정보
"Meta-Learning: Learning to Learn"는 메타러닝의 핵심 개념과 응용을 탐구하는 책입니다. 이 책은 딥러닝과 기계학습의 최신 기술을 바탕으로 데이터 효율성을 극대화하고, 전이학습과 적응형 학습을 통해 다양한 환경에 적응할 수 있는 알고리즘 디자인을 소개합니다. 베이지안 학습과 하이퍼파라미터 최적화, 경험적 학습 기법을 통해 모델의 성능을 향상시키는 방법을 다루며, 자기지도학습과 임시학습을 통해 새로운 개념을 효과적으로 학습하는 방법을 설명합니다. 또한, 모델 기반 학습과 클러스터링 기법을 통해 복잡한 문제를 해결하는 전략을 제시합니다. 이 책은 메타러닝의 이론적 배경과 실용적 응용을 모두 아우르며, 연구자와 실무자에게 유용한 통찰을 제공합니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
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작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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