Meta-Learning: Learning to Learn

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"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.

목차

"메타러닝의 정의와 중요성
메타러닝의 역사와 발전
기계학습과 메타러닝의 관계
딥러닝에서의 메타러닝 활용
최적화 기법으로서의 메타러닝
신경망 구조와 메타러닝
데이터 효율성을 높이는 메타러닝
전이학습의 원리와 메타러닝
적응형 학습의 필요성과 메타러닝
알고리즘 디자인에서의 메타러닝
베이지안 학습과 메타러닝의 융합
하이퍼파라미터 조정의 메타러닝 접근법
경험적 학습의 메타러닝 적용
자기지도 학습과 메타러닝
임시학습의 개념과 메타러닝
개념 학습의 메타러닝 기법
모델 기반 학습의 메타러닝 전략
클러스터링 기법과 메타러닝
메타러닝을 통한 모델 일반화
메타러닝의 응용 사례
메타러닝을 위한 데이터셋 준비
메타러닝의 성능 평가 방법
진화하는 메타러닝 기술
비지도 학습과 메타러닝의 접점
메타러닝의 윤리적 고려사항
메타러닝과 인공지능의 미래
메타러닝을 활용한 개인화 추천 시스템
메타러닝의 산업적 응용 사례
메타러닝과 강화학습의 관계
다중 작업 학습과 메타러닝
메타러닝의 최신 연구 동향
메타러닝을 위한 프로그래밍 언어
메타러닝의 시각화 기법
메타러닝을 통한 모델 압축
메타러닝과 분산 학습
메타러닝의 시장 전망
메타러닝을 위한 도구와 라이브러리
메타러닝의 성능 향상을 위한 기법
메타러닝과 adversarial learning
메타러닝의 통계적 이론
메타러닝의 매개변수 최적화
메타러닝과 신경망의 상호작용
메타러닝의 교육적 활용
메타러닝을 위한 실험 설계
메타러닝의 한계와 도전 과제
메타러닝의 글로벌 연구 동향
메타러닝을 통한 데이터 증강 기법
메타러닝의 실시간 적용 가능성
메타러닝과 다양한 학습 패러다임
메타러닝의 성과를 높이는 전략
메타러닝과 네트워크 구조 최적화
효율적인 메타러닝을 위한 프레임워크
메타러닝의 사회적 영향"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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