제로샷 학습: 새로운 인공지능 패러다임

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"제로샷 학습: 새로운 인공지능 패러다임"은 인공지능 분야에서 혁신적인 접근법인 제로샷 학습을 탐구하는 책입니다. 이 책은 데이터 부족 문제를 해결하고 일반화 능력을 향상시키기 위한 전이 학습과 메타 학습의 중요성을 강조합니다. 이미지 인식과 자연어 처리와 같은 다양한 응용 분야에서 제로샷 학습의 성능을 분석하며, 비지도 학습과 특징 학습을 통해 모델 훈련의 효율성을 높이는 방법을 제시합니다. 또한, 데이터 다양성을 활용하여 태스크 인식을 개선하는 전략을 소개하며, 독자들에게 최신 인공지능 기술의 발전 방향을 제시합니다.

목차

"제로샷 학습의 기본 개념
인공지능의 발전과 제로샷 학습
머신러닝과 딥러닝의 차이
전이 학습의 역할과 중요성
데이터 부족 문제의 이해
일반화 능력의 중요성
분류 문제에서의 제로샷 학습
이미지 인식과 제로샷 접근법
자연어 처리의 진화
특징 학습의 기초
모델 훈련의 새로운 패러다임
비지도 학습의 정의와 활용
태스크 인식의 중요성
학습 효율성을 높이는 방법
데이터 다양성의 필요성
메타 학습의 개념과 적용
제로샷 학습의 응용 분야
성능 평가의 기준
제로샷 학습의 장단점
비교: 제로샷 학습 vs 전통적 학습 방법
제로샷 학습의 역사적 배경
최신 연구 동향과 전망
제로샷 학습을 위한 데이터 준비
실제 사례: 제로샷 학습의 성공 사례
제로샷 학습의 한계와 극복 방안
미래의 인공지능과 제로샷 학습
제로샷 학습의 수학적 기초
모델의 일반화와 제로샷 학습
제로샷 학습을 통한 문제 해결 접근법
데이터 부족 상황에서의 전략
이미지 인식에서의 제로샷 학습 활용
자연어 처리에서의 제로샷 학습의 효과
특징 학습과 데이터 표현
제로샷 학습의 알고리즘
모델 훈련을 위한 최적의 데이터 선택
비지도 학습의 활용 사례
태스크 인식의 기술적 접근
학습 효율성을 높이는 알고리즘
데이터 다양성이 학습에 미치는 영향
메타 학습의 미래
제로샷 학습의 실제 적용 사례
성능 향상을 위한 제로샷 학습 기술
제로샷 학습의 통계적 기초
인공지능의 윤리적 고려사항
제로샷 학습의 글로벌 트렌드
기계 학습의 미래와 과제
제로샷 학습의 산업적 응용
데이터 다양성을 활용한 모델 개선
제로샷 학습의 혁신적 접근법
실무에서의 제로샷 학습 전략
제로샷 학습과 인간의 인지 과정
AI와 제로샷 학습의 상호작용
최신 기술 동향과 제로샷 학습
제로샷 학습의 응용 가능성
성능 평가의 새로운 지표
제로샷 학습의 커뮤니티와 연구 네트워크"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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