자료유형  

단행본

ISBN  

9791198786678 93000

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - chi

KDC  

004.73-6

청구기호  

004.73 ㅍ256ㅁKㅂ

서명/저자  

메타러닝 : 기본 개념과 아키텍처 / 펑후이민 지음 ; 백승언 ; 안가영 ; 류태선 [공]옮김

원서명  

[대등표제]Meta-Learning: Methods and Applications

원서명  

[원표제]元 : 基用

발행사항  

서울 : 지니북스, 2024

형태사항  

360 p. ; 25 cm

서지주기  

각 장마다 참고문헌 및 색인(p. 353-360) 수록

키워드  

메타러닝 인공지능 프레임워크 애플리케이션 아키텍처 프로그래밍언어

기타저자  

彭慧民

기타저자  

백승언

기타저자  

안가영

기타저자  

류태선

기타저자  

펑후이민

기타저자  

팽혜민

가격  

\29,000

Control Number  

hycl:146260

책소개  

메타러닝(Meta-Learning)은 기계가 ‘학습하는 방법을 학습하는 것(Learning-to-Learn)’을 의미하며, 이는 일반 AI의 범주에서 유래된 개념입니다. 메타러닝은 기계가 인간을 대신해 더 지능적이고 복잡하며 변화 가능한 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다. 최근 MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)의 부상으로 메타러닝 개념이 주목받고 있습니다. MAML은 메타러닝을 딥러닝 모델의 보완 수단으로 활용하여, MAML 모듈을 도입해 적절한 조합 및 디버깅을 통해 딥러닝 모델의 일반화 능력을 향상 시킵니다. 이를 통해 딥러닝 모델의 정확도를 유지하면서 과적합 문제를 방지하고, 다양한 비분산 작업에서도 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

이 책은 메타 러닝의 기본 개념을 이해하고, 이를 실제 문제 해결에 적용하고자 하는 독자들에게 적합합니다. 특히, 금융 분야에서 표본 외 예측 작업을 자주 수행하거나, 변화무쌍한 환경에 적응해야 하는 로봇 연구, 그리고 소규모 표본 이미지 분류 작업에 종사하는 독자들에게 유용할 것입니다. 기존 모델의 효율성을 개선하고, 더 깊은 수준의 자동화를 달성할 수 있도록 해당 분야의 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.