CHAPTER 1 피처 엔지니어링
① 피처 정규화
② 범주형 피처
③ 고차원 결합 피처의 처리 방법
④ 결합 피처
⑤ 텍스트 표현 모델
⑥ Word2Vec
⑦ 이미지 데이터가 부족할 때는 어떻게 처리해야 할까요?
CHAPTER 2 모델 평가
① 평가 지표의 한계
② ROC 곡선
③ 코사인 거리의 응용
④ A/B 테스트의 함정
⑤ 모델 평가 방법
⑥ 하이퍼파라미터 튜닝
⑦ 과적합과 과소적합
CHAPTER 3 클래식 알고리즘
① 서포트 벡터 머신
② 로지스틱 회귀
③ 의사결정 트리
CHAPTER 4 차원축소
① PCA 최대분산 이론
② PCA 최소제곱오차 이론
③ 선형판별분석
④ 선형판별분석과 주성분분석
CHAPTER 5 비지도학습
① k평균 클러스터링
② 가우스 혼합 모델
③ 자기 조직화 지도
④ 클러스터링 알고리즘 평가
CHAPTER 6 확률 그래프 모델
① 확률 그래프 모델의 결합확률분포
② 확률 그래프 표현
③ 생성모델과 판별모델
④ 마르코프 모델
⑤ 토픽 모델
CHAPTER 7 최적화 알고리즘
① 지도학습에서의 손실함수
② 머신러닝에서의 최적화 문제
③ 전통적인 최적화 알고리즘
④ 경사하강법 검증 방법
⑤ 확률적 경사하강법
⑥ 확률적 경사하강법의 가속
⑦ L1 정규화와 희소성
CHAPTER 8 샘플링
① 샘플링의 역할
② 균등분포의 난수
③ 자주 사용하는 샘플링 방법
④ 가우스 분포 샘플링
⑤ 마르코프 체인 몬테카를로
⑥ 베이지안 네트워크 샘플링
⑦ 불균형 샘플 집합에서의 리샘플링
CHAPTER 9 피드 포워드 신경망
① 다층 퍼셉트론과 부울 함수
② 딥러닝의 활성화 함수
③ 다층 퍼셉트론의 오차역전파 알고리즘
④ 딥러닝 훈련 테크닉
⑤ 합성곱 신경망
⑥ ResNet
CHAPTER 10 순환신경망
① 순환신경망과 합성곱 신경망
② 순환신경망의 그래디언트 소실 문제
③ 순환신경망의 활성화 함수
④ LSTM 네트워크
⑤ Seq2Seq 모델
⑥ 어텐션 메커니즘
CHAPTER 11 강화학습
① 강화학습 기초
② 비디오 게임에서의 강화학습
③ 폴리시 그래디언트
④ 탐색과 이용
CHAPTER 12 앙상블 학습
① 앙상블 학습의 종류
② 앙상블 학습 단계와 예제
③ 기초 분류기
④ 편향과 분산
⑤ GBDT 알고리즘의 기본 원리
⑥ XGBoost와 GBDT의 차이점, 그리고 연관성
CHAPTER 13 생성적 적대 신경망
① 처음 만나는 GANs의 비밀
② WGAN: 저차원의 유령을 잡아라
③ DCGAN: GANs이 합성곱을 만났을 때
④ ALI
⑤ IRGAN: 이산 샘플의 생성
⑥ SeqGAN: 텍스트 시퀀스 생성
CHAPTER 14 인공지능의 응용 현황
① 알고리즘 마케팅
② 게임에서의 인공지능
③ 자율 주행에서의 AI
④ 기계 번역
⑤ 인간과 컴퓨터 상호작용
에필로그 및 저자 소개
참고문헌
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도서소개
저자소개
목차소개
