데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 (100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘)

데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 (100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘)

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Description
로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 전통적인 머신러닝에서 GANs, 강화학습 등 최신 알고리즘까지!
이 책은 간단한 내용부터 복잡한 내용까지, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 전통적인 머신러닝에서 GANs, 강화학습 등 최신 알고리즘까지 차례대로 전개되며, 머신러닝 각각의 영역을 포괄하는 간결한 문답 형식으로 되어 있습니다. 따라서 인공지능 분야에 종사하기 위해 알아야 할 기술을 잘 설명하고 있는 동시에 독자들의 필요에 따라, 역량에 따라 주제와 난이도별로 골라 읽는 학습을 통해 필수 기술을 익힐 수 있도록 도와줍니다.
저자

Hulu데이터과학팀

ㆍ주거웨(ZhugeYue)
ㆍ왕지에(WangJie)
ㆍ지앙윈셩(JiangYunsheng)
ㆍ리판딩(LiFanding)
ㆍ왕위징(WangYujing)
ㆍ조우한닝(ZhouHanning)
ㆍ씨에시아오후이(XieXiaohui)
ㆍ천라밍(ChenLaming)
ㆍ리우춘양(LiuChunyang)
ㆍ리우천하오(LiuChenhao)
ㆍ쉬샤오란(XuXiaoran)
ㆍ펑웨이(FengWei)
ㆍ둥찌엔치앙(DongJianqiang)
ㆍ리우멍이(LiuMengy)
ㆍ장궈신(ZhangGuoxin)

목차

CHAPTER1피처엔지니어링1
①피처정규화3
②범주형피처6
③고차원결합피처의처리방법9
④결합피처12
⑤텍스트표현모델14
⑥Word2Vec17
⑦이미지데이터가부족할때는어떻게처리해야할까요?20

CHAPTER2모델평가23
①평가지표의한계25
②ROC곡선31
③코사인거리의응용38
④A/B테스트의함정43
⑤모델평가방법46
⑥하이퍼파라미터튜닝49
⑦과적합과과소적합52

CHAPTER3클래식알고리즘55
①서포트벡터머신57
②로지스틱회귀67
③의사결정트리71

CHAPTER4차원축소85
①PCA최대분산이론87
②PCA최소제곱오차이론92
③선형판별분석96
④선형판별분석과주성분분석101

CHAPTER5비지도학습107
①k평균클러스터링109
②가우스혼합모델121
③자기조직화지도125
④클러스터링알고리즘평가131

CHAPTER6확률그래프모델137
①확률그래프모델의결합확률분포139
②확률그래프표현142
③생성모델과판별모델146
④마르코프모델148
⑤토픽모델156

CHAPTER7최적화알고리즘163
①지도학습에서의손실함수165
②머신러닝에서의최적화문제169
③전통적인최적화알고리즘172
④경사하강법검증방법177
⑤확률적경사하강법180
⑥확률적경사하강법의가속184
⑦L1정규화와희소성192

CHAPTER8샘플링199
①샘플링의역할201
②균등분포의난수204
③자주사용하는샘플링방법207
④가우스분포샘플링212
⑤마르코프체인몬테카를로219
⑥베이지안네트워크샘플링225
⑦불균형샘플집합에서의리샘플링230

CHAPTER9피드포워드신경망235
①다층퍼셉트론과부울함수237
②딥러닝의활성화함수245
③다층퍼셉트론의오차역전파알고리즘249
④딥러닝훈련테크닉257
⑤합성곱신경망263
⑥ResNet271

CHAPTER10순환신경망277
①순환신경망과합성곱신경망279
②순환신경망의그래디언트소실문제281
③순환신경망의활성화함수284
④LSTM네트워크286
⑤Seq2Seq모델290
⑥어텐션메커니즘294

CHAPTER11강화학습299
①강화학습기초301
②비디오게임에서의강화학습308
③폴리시그래디언트313
④탐색과이용317

CHAPTER12앙상블학습323
①앙상블학습의종류325
②앙상블학습단계와예제329
③기초분류기332
④편향과분산334
⑤GBDT알고리즘의기본원리338
⑥XGBoost와GBDT의차이점,그리고연관성342

CHAPTER13생성적적대신경망347
①처음만나는GANs의비밀349
②WGAN:저차원의유령을잡아라357
③DCGAN:GANs이합성곱을만났을때365
④ALI372
⑤IRGAN:이산샘플의생성377
⑥SeqGAN:텍스트시퀀스생성382

CHAPTER14인공지능의응용현황391
①알고리즘마케팅393
②게임에서의인공지능409
③자율주행에서의AI428
④기계번역439
⑤인간과컴퓨터상호작용443

에필로그및저자소개449
참고문헌465
찾아보기470

출판사 서평

로지스틱회귀,랜덤포레스트등전통적인머신러닝에서GANs,강화학습등최신알고리즘까지!

분야별,난이도별로잘구성된실전면접문제!
이책은간단한내용부터복잡한내용까지,로지스틱회귀,랜덤포레스트등전통적인머신러닝에서GANs,강화학습등최신알고리즘까지차례대로전개되며,머신러닝각각의영역을포괄하는간결한문답형식으로되어있습니다.따라서인공지능분야에종사하기위해알아야할기술을잘설명하고있는동시에독자들의필요에따라,역량에따라주제와난이도별로골라읽는학습을통해필수기술을익힐수있도록도와줍니다.

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Hulu(훌루)는넷플릭스대항마로월트디즈니가설립한OTT(OverTheTop)서비스회사이며,이책은스탠퍼드대학교,칭화대학교,베이징대학교등일류대학출신들로구성된Hulu데이터과학팀멤버15인이튼튼한수학기초,알고리즘시스템에대한완전한이해,모델에대한깊은이해를제공하기위해집필한서적입니다.

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