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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791162244845
· 쪽수 : 460쪽
책 소개
목차
CHAPTER 1 머신러닝 디자인 패턴의 필요성
1.1 디자인 패턴이란?
1.2 이 책의 사용법
1.3 머신러닝 용어
1.4 머신러닝의 문제
1.5 마치며
CHAPTER 2 데이터 표현 디자인 패턴
2.1 간단한 데이터 표현
2.2 디자인 패턴 1: 특징 해시
2.3 디자인 패턴 2: 임베딩
2.4 디자인 패턴 3: 특징 교차
2.5 디자인 패턴 4: 멀티모달 입력
2.6 마치며
CHAPTER 3 문제 표현 디자인 패턴
3.1 디자인 패턴 5: 리프레이밍
3.2 디자인 패턴 6: 멀티라벨
3.3 디자인 패턴 7: 앙상블
3.4 디자인 패턴 8: 캐스케이드
3.5 디자인 패턴 9: 중립 클래스
3.6 디자인 패턴 10: 리밸런싱
3.7 마치며
CHAPTER 4 모델 학습 디자인 패턴
4.1 일반적인 학습 루프
4.2 디자인 패턴 11: 유용한 과대적합
4.3 디자인 패턴 12: 체크포인트
4.4 디자인 패턴 13: 전이 학습
4.5 디자인 패턴 14: 분산 전략
4.6 디자인 패턴 15: 하이퍼파라미터 튜닝
4.7 마치며
CHAPTER 5 탄력성 디자인 패턴
5.1 디자인 패턴 16: 스테이트리스 서빙 함수
5.2 디자인 패턴 17: 배치 서빙
5.3 디자인 패턴 18: 연속 모델 평가
5.4 디자인 패턴 19: 2단계 예측
5.5 디자인 패턴 20: 키 기반 예측
5.6 마치며
CHAPTER 6 재현성 디자인 패턴
6.1 디자인 패턴 21: 트랜스폼
6.2 디자인 패턴 22: 반복 가능 분할
6.3 디자인 패턴 23: 브리지 스키마
6.4 디자인 패턴 24: 윈도 추론
6.5 디자인 패턴 25: 워크플로 파이프라인
6.6 디자인 패턴 26: 특징 저장소
6.7 디자인 패턴 27: 모델 버전 관리
6.8 마치며
CHAPTER 7 책임 있는 AI
7.1 디자인 패턴 28: 휴리스틱 벤치마크
7.2 디자인 패턴 29: 설명 가능한 예측
7.3 디자인 패턴 30: 공정성 렌즈
7.4 마치며
CHAPTER 8 연결 패턴
8.1 패턴 참조
8.2 패턴 상호작용
8.3 ML 프로젝트 내의 패턴
8.4 사용 사례와 데이터 유형에 따른 일반적인 패턴
저자소개
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