머신러닝 알고리즘 마스터
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작가정보
저자(글) Giuseppe Bonaccorso
12년 이상의 경력을 겸비한 머신 러닝 및 빅데이터 컨설턴트다. 이탈리아 카타니아 대학(University of Catania) 전자 공학과에서 학위를 받았다. 이후 이탈리아 토르 베르가타(Tor Vergata)의 로마 대학 및 영국 에식스(Essex) 대학에서 대학원 전문 과정을 이수했다. 공공 행정, 군대, 공공 시설, 의료, 진단 및 광고 등 다양한 비즈니스 환경에서 IT 경력을 쌓았다. 또한 자바(Java), 파이썬(Python), 하둡(Hadoop), 스파크(Spark), 테아노(Theano) 및 텐서플로(TensorFlow)를 비롯한 많은 기술을 사용해 프로젝트를 수행하고 관리한 경험이 있다. 주요 관심사는 인공 지능, 머신 러닝, 데이터 과학 및 철학 분야다.
목차
- CHAPTER 01 머신러닝 모델 기초
CHAPTER 02 손실 함수와 규격화
CHAPTER 03 준지도 학습 소개
CHAPTER 04 고급 준지도 학습
CHAPTER 05 그래프 기반 준지도 학습
CHAPTER 06 군집화와 비지도 모델
CHAPTER 07 고급 군집화와 비지도 모델
CHAPTER 08 마케팅을 위한 군집화와 비지도 모델
CHAPTER 09 일반화 선형 모델 및 회귀
CHAPTER 10 시계열 분석 소개
CHAPTER 11 베이지안 네트워크와 은닉 마르코프 모델
CHAPTER 12 EM알고리즘
CHAPTER 13 성분 분석과 차원 축소
CHAPTER 14 Hebbian 학습
CHAPTER 15 앙상블 학습의 기초
CHAPTER 16 고급 부스팅 알고리즘
CHAPTER 17 신경망 모델링
CHAPTER 18 신경망 최적화
CHAPTER 19 심층 컨벌루션 네트워크
CHAPTER 20 순환 신경망
CHAPTER 21 오토인코더
CHAPTER 22 대립 생성 네트워크 소개
CHAPTER 23 심층 신뢰 네트워크
CHAPTER 24 강화 학습 소개
CHAPTER 25 고급 정책 추정 알고리즘
기본정보
ISBN | 9791156009641 | ||
---|---|---|---|
발행(출시)일자 | 2022년 03월 31일 | ||
쪽수 | 848쪽 | ||
크기 |
187 * 257
* 37
mm
/ 1584 g
|
||
총권수 | 1권 | ||
원서명/저자명 | Mastering Machine Learning Algorithms - Second Edition/Bonaccorso, Giuseppe | ||
이 책의 개정정보 |
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