머신러닝3 [도서 리뷰] 그로킹 심층 강화학습 그로킹 심층 강화학습 미겔 모랄레스 지음 강찬석 옮김 목차 CHAPTER 1 심층 강화학습의 기초 1.1 심층 강화학습이란 무엇인가? 1.2 심층 강화학습의 과거와 현재 그리고 미래 1.3 심층 강화학습의 적절성 1.4 두 가지의 명확한 기대치 설정 1.5 요약 CHAPTER 2 강화학습의 수학적 기초 2.1 강화학습의 구성 요소 2.2 MDP: 환경의 엔진 2.3 요약 CHAPTER 3 순간 목표와 장기 목표 간의 균형 3.1 의사결정을 내리는 에이전트의 목적 3.2 이상적인 행동들에 대한 계획 3.3 요약 CHAPTER 4 정보의 수집과 사용 간의 균형 4.1 평가가능한 피드백 해석의 어려움 4.2 전략적인 탐색 4.3 요약 CHAPTER 5 에이전트의 행동 평가 5.1 정책들의 가치를 추정하는 학습.. 2022. 8. 28. [도서 리뷰] 머신러닝 실무 프로젝트 Machine Learning at Work 머신러닝 실무 프로젝트 실전에 필요한 MLOps, 머신러닝 모델 검증, 슬롯머신 알고리즘, 온라인 광고에서의 머신러닝 아리가 미치아키, 나카야마 신타, 니시바야시 다카시 지음 김모세 옮김 목차 PART1 머신러닝 실무 노하우 CHAPTER 1 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기 1.1 머신러닝은 어떻게 사용되는가 1.2 머신러닝 프로젝트 과정 1.3 운용 시스템에서의 머신러닝 문제점 대처 방법 1.4 머신러닝 시스템을 성공적으로 운영하기 위한 조건 1.5 정리 CHAPTER 2 머신러닝으로 할 수 있는 일 2.1 머신러닝 알고리즘 선택 방법 2.2 분류 2.3 회귀 2.4 클러스터링과 차원 축소 2.5 기타 2.6 정리 CHAPTER 3 학습 결과 평가하기 3.1.. 2022. 4. 22. [도서 리뷰] 금융 전략을 위한 머신러닝 (Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance) 금융 전략을 위한 머신러닝 (Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance) 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학 저자 : 하리옴 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보 목차 CHAPTER 1 금융 머신러닝 1.1 현재와 미래의 금융 머신러닝 활용 1.2 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학 1.3 머신러닝의 다양한 유형 1.4 자연어 처리 1.5 맺음말 CHAPTER 2 머신러닝 모델 개발 2.1 왜 파이썬인가? 2.2 머신러닝을 위한 파이썬 패키지 2.3 모델 개발 단계 2.4 맺음말 CHAPTER 3 인공 신경망 3.1 구조, 학습, 하이퍼파라미터 3.2 인공 신경망 모델 생성 3.3 맺음말 PART 2 지도 학습 C.. 2022. 2. 22. 이전 1 다음 반응형
