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머신 러닝 Q & AI
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1부 신경망과 딥러닝
CHAPTER 1 임베딩, 잠재 공간, 표현
SECTION 1.1 임베딩
SECTION 1.2 잠재 공간
SECTION 1.3 표현
SECTION 1.4 연습문제
SECTION 1.5 참고
CHAPTER 2 자기 지도 학습
SECTION 2.1 자기 지도 학습 vs 전이 학습
SECTION 2.2 레이블이 없는 데이터 활용하기
SECTION 2.3 자기 예측 및 대조적 자기 지도 학습
SECTION 2.4 연습문제
SECTION 2.5 참고
CHAPTER 3 퓨-샷 학습
SECTION 3.1 데이터셋과 용어
SECTION 3.2 연습문제
CHAPTER 4 로터리 티켓 가설
SECTION 4.1 로터리 티켓 훈련 과정
SECTION 4.2 실제적 영향과 한계
SECTION 4.3 연습문제
SECTION 4.4 참고
CHAPTER 5 데이터로 과대적합 줄이기
SECTION 5.1 대표적인 방법
5.1.1 추가 데이터 수집
5.1.2 데이터 증강
5.1.3 사전 훈련
SECTION 5.2 다른 방법
SECTION 5.3 연습문제
SECTION 5.4 참고
CHAPTER 6 모델을 변경하여 과대적합 줄이기
SECTION 6.1 일반적인 방법
6.1.1 규제
6.1.2 작은 모델
6.1.3 작은 모델에 대한 주의 사항
6.1.4 앙상블 방법
SECTION 6.2 다른 방법
SECTION 6.3 규제 기법 선택하기
SECTION 6.4 연습문제
SECTION 6.5 참고
CHAPTER 7 다중 GPU 훈련 패러다임
SECTION 7.1 훈련 패러다임
7.1.1 모델 병렬화
7.1.2 데이터 병렬화
7.1.3 텐서 병렬화
7.1.4 파이프라인 병렬화
7.1.5 시퀀스 병렬화
SECTION 7.2 추천
SECTION 7.3 연습문제
SECTION 7.4 참고
▲ 그림 7-3
긴 입력을 여러 GPU로 나누는 시퀀스 병렬화
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