반지도 학습의 이론과 응용

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"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.

목차

"반지도 학습의 개념 이해
반지도 학습과 지도 학습의 차이
비지도 학습의 기초
반지도 학습의 역사와 발전
데이터 라벨링의 중요성
클러스터링 기법 소개
반지도 학습의 활용 사례
데이터 증강 기법의 이해
신경망의 기본 구조
모델 일반화의 중요성
반지도 학습의 성능 향상 전략
특징 추출 기법 분석
불확실성의 개념과 활용
정규화 기법의 필요성
데이터 분포의 이해
앙상블 학습의 원리
전이 학습의 활용 가능성
반전이 학습의 개념
커널 방법의 이론과 응용
그래프 기반 학습의 장점
실제 반지도 학습 적용 사례
반지도 학습과 딥러닝의 관계
모델 평가 및 성능 측정
데이터 준비와 전처리 과정
클러스터링 알고리즘 비교
반지도 학습의 한계와 도전 과제
비지도 학습 기법의 응용
신경망 모델의 하이퍼파라미터 튜닝
데이터 증강의 최신 기법
특징 선택과 차원 축소
훈련 데이터와 테스트 데이터의 균형
반지도 학습의 실험 설계
머신러닝과 반지도 학습의 미래
성능 향상을 위한 커널 방법
데이터 라벨링 자동화 기법
정규화 기법의 종류와 적용
전이 학습의 사례 연구
반지도 학습을 통한 데이터 효율성 증가
불확실성 추정 기법
클러스터링을 통한 데이터 탐색
신경망의 구조적 변화
반지도 학습에서의 앙상블 기법
데이터 분포의 시각화 방법
반지도 학습의 윤리적 이슈
모델 해석 가능성의 중요성
반지도 학습과 비지도 학습의 통합
신경망의 전이 학습 전략
성능 향상을 위한 데이터 샘플링
특징 추출의 최신 트렌드
반지도 학습의 산업적 응용
데이터 라벨링의 자동화 도구
클러스터링을 통한 정보 발견
반지도 학습의 이론적 배경
신경망의 최적화 기법
정규화의 효과와 적용 사례"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.