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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

Raschka, Sebastian

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자료유형단행본
개인저자Raschka, Sebastian
Mirjalili, Vahid
박해선
서명/저자사항머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 / 세바스찬 라시카 ; 바히드 미자리리 [공]지음 ; 박해선 옮김.
발행사항서울 : 길벗, 2021.
형태사항868 p. : 천연색삽화, 표 ; 24 cm.
원서명Python machine learning : [machine learning and deep learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2](3rd ed.)
기타표제최신 넘파이, 사이킷런, 텐서플로 2로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘부터 GAN, 강화 학습!
ISBN9791165215187
일반주기 색인(p. 836-868) 포함
부록: 윈도에 아나콘다, 사이킷런, 텐서플로 설치
비통제주제어머신러닝,파이썬,사이킷런,텐서플로
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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 E552786 005.133 R223p3박 중앙도서관/제2자료실(4F)/ 대출중 2022-10-18 예약가능
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2 E552787 005.133 R223p3박 c.2 중앙도서관/제2자료실(4F)/ 대출중 2022-10-17
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초록

목차 일부

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로!
머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지!
코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 ...

목차 전체

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로!
머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지!
코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다지고 싶은 분께 추천한다.

목차

목차 일부

1장 컴퓨터는 데이터에서 배운다
1.1 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축
1.2 머신 러닝의 세 가지 종류
__1.2.1 지도 학습으로 미래 예측
__1.2.2 강화 학습으로 반응형 문제 해결
__1.2.3 비지도 학습으로 숨겨진 구조 발견
1.3 기본 용어와 표기법 소개
__1.3.1 이 책에서 사용하는 표기법과 규칙
__1.3...

목차 전체

1장 컴퓨터는 데이터에서 배운다
1.1 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축
1.2 머신 러닝의 세 가지 종류
__1.2.1 지도 학습으로 미래 예측
__1.2.2 강화 학습으로 반응형 문제 해결
__1.2.3 비지도 학습으로 숨겨진 구조 발견
1.3 기본 용어와 표기법 소개
__1.3.1 이 책에서 사용하는 표기법과 규칙
__1.3.2 머신 러닝 용어
1.4 머신 러닝 시스템 구축 로드맵
__1.4.1 전처리: 데이터 형태 갖추기
__1.4.2 예측 모델 훈련과 선택
__1.4.3 모델을 평가하고 본 적 없는 샘플로 예측
1.5 머신 러닝을 위한 파이썬
__1.5.1 파이썬과 PIP에서 패키지 설치
__1.5.2 아나콘다 파이썬 배포판과 패키지 관리자 사용
__1.5.3 과학 컴퓨팅, 데이터 과학, 머신 러닝을 위한 패키지
1.6 요약

2장 간단한 분류 알고리즘 훈련
2.1 인공 뉴런: 초기 머신 러닝의 간단한 역사
__2.1.1 인공 뉴런의 수학적 정의
__2.1.2 퍼셉트론 학습 규칙
2.2 파이썬으로 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현
__2.2.1 객체 지향 퍼셉트론 API
__2.2.2 붓꽃 데이터셋에서 퍼셉트론 훈련
2.3 적응형 선형 뉴런과 학습의 수렴
__2.3.1 경사 하강법으로 비용 함수 최소화
__2.3.2 파이썬으로 아달린 구현
__2.3.3 특성 스케일을 조정하여 경사 하강법 결과 향상
__2.3.4 대규모 머신 러닝과 확률적 경사 하강법
2.4 요약

3장 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어
3.1 분류 알고리즘 선택
3.2 사이킷런 첫걸음: 퍼셉트론 훈련
3.3 로지스틱 회귀를 사용한 클래스 확률 모델링
__3.3.1 로지스틱 회귀의 이해와 조건부 확률
__3.3.2 다중 클래스를 위한 로지스틱 회귀
__3.3.3 로지스틱 비용 함수의 가중치 학습
__3.3.4 아달린 구현을 로지스틱 회귀 알고리즘으로 변경
__3.3.5 사이킷런을 사용하여 로지스틱 회귀 모델 훈련
__3.3.6 규제를 사용하여 과대적합 피하기
3.4 서포트 벡터 머신을 사용한 최대 마진 분류
__3.4.1 최대 마진
__3.4.2 슬랙 변수를 사용하여 비선형 분류 문제 다루기
__3.4.3 사이킷런의 다른 구현
3.5 커널 SVM을 사용하여 비선형 문제 풀기
__3.5.1 선형적으로 구분되지 않는 데이터를 위한 커널 방법
__3.5.2 커널 기법을 사용하여 고차원 공간에서 분할 초평면 찾기
3.6 결정 트리 학습
__3.6.1 정보 이득 최대화: 자원을 최대로 활용
__3.6.2 결정 트리 만들기
__3.6.3 랜덤 포레스트로 여러 개의 결정 트리 연결
3.7 k-최근접 이웃: 게으른 학습 알고리즘
3.8 요약

4장 좋은 훈련 데이터셋 만들기: 데이터 전처리
4.1 누락된 데이터 다루기
__4.1.1 테이블 형태 데이터에서 누락된 값 식별
__4.1.2 누락된 값이 있는 훈련 샘플이나 특성 제외
__4.1.3 누락된 값 대체
__4.1.4 사이킷런 추정기 API 익히기
4.2 범주형 데이터 다루기
__4.2.1 순서가 있는 특성 매핑
__4.2.2 클래스 레이블 인코딩
__4.2.3 순서가 없는 특성에 원-핫 인코딩 적용
4.3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기
4.4 특성 스케일 맞추기
4.5 유용한 특성 선택
__4.5.1 모델 복잡도 제한을 위한 L1 규제와 L 2 규제
__4.5.2 L 2 규제의 기하학적 해석
__4.5.3 L1 규제를 사용한 희소성
__4.5.4 순차 특성 선택 알고리즘
4.6 랜덤 포레스트의 특성 중요도 사용
4.7 요약

5장 차원 축소를 사용한 데이터 압축
5.1 주성분 분석을 통한 비지도 차원 축소
__5.1.1 주성분 분석의 주요 단계
__5.1.2 주성분 추출 단계
__5.1.3 총 분산과 설명된 분산
__5.1.4 특성 변환
__5.1.5 사이킷런의 주성분 분석
5.2 선형 판별 분석을 통한 지도 방식의 데이터 압축
__5.2.1 주성분 분석 vs 선형 판별 분석
__5.2.2 선형 판별 분석의 내부 동작 방식
__5.2.3 산포 행렬 계산
__5.2.4 새로운 특성 부분 공간을 위해 선형 판별 벡터 선택
__5.2.5 새로운 특성 공간으로 샘플 투영
__5.2.6 사이킷런의 LdA
5.3 커널 PCA를 사용하여 비선형 매핑
__5.3.1 커널 함수와 커널 트릭
__5.3.2 파이썬으로 커널 PCA 구현
__5.3.3 새로운 데이터 포인트 투영
__5.3.4 사이킷런의 커널 PCA
5.4 요약

6장 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례
6.1 파이프라인을 사용한 효율적인 워크플로
__6.1.1 위스콘신 유방암 데이터셋
__6.1.2 파이프라인으로 변환기와 추정기 연결
6.2 k-겹 교차 검증을 사용한 모델 성능 평가
__6.2.1 홀드아웃 방법
__6.2.2 k-겹 교차 검증
6.3 학습 곡선과 검증 곡선을 사용한 알고리즘 디버깅
__6.3.1 학습 곡선으로 편향과 분산 문제 분석
__6.3.2 검증 곡선으로 과대적합과 과소적합 조사
6.4 그리드 서치를 사용한 머신 러닝 모델 세부 튜닝
__6.4.1 그리드 서치를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝
__6.4.2 중첩 교차 검증을 사용한 알고리즘 선택
6.5 여러 가지 성능 평가 지표
__6.5.1 오차 행렬
__6.5.2 분류 모델의 정밀도와 재현율 최적화
__6.5.3 ROC 곡선 그리기
__6.5.4 다중 분류의 성능 지표
6.6 불균형한 클래스 다루기
6.7 요약

7장 다양한 모델을 결합한 앙상블 학습
7.1 앙상블 학습
7.2 다수결 투표를 사용한 분류 앙상블
__7.2.1 간단한 다수결 투표 분류기 구현
__7.2.2 다수결 투표 방식을 사용하여 예측 만들기
__7.2.3 앙상블 분류기의 평가와 튜닝
7.3 배깅: 부트스트랩 샘플링을 통한 분류 앙상블
__7.3.1 배깅 알고리즘의 작동 방식
__7.3.2 배깅으로 Wine 데이터셋의 샘플 분류
7.4 약한 학습기를 이용한 에이다부스트
__7.4.1 부스팅 작동 원리
__7.4.2 사이킷런에서 에이다부스트 사용
7.5 요약

8장 감성 분석에 머신 러닝 적용
8.1 텍스트 처리용 IMDb 영화 리뷰 데이터 준비
__8.1.1 영화 리뷰 데이터셋 구하기
__8.1.2 영화 리뷰 데이터셋을 더 간편한 형태로 전처리
8.2 BoW 모델 소개
__8.2.1 단어를 특성 벡터로 변환
__8.2.2 tf-idf를 사용하여 단어 적합성 평가
__8.2.3 텍스트 데이터 정제
__8.2.4 문서를 토큰으로 나누기
8.3 문서 분류를 위한 로지스틱 회귀 모델 훈련
8.4 대용량 데이터 처리: 온라인 알고리즘과 외부 메모리 학습
8.5 잠재 디리클레 할당을 사용한 토픽 모델링
__8.5.1 LdA를 사용한 텍스트 문서 분해
__8.5.2 사이킷런의 LdA
8.6 요약

9장 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장
9.1 학습된 사이킷런 추정기 저장
9.2 데이터를 저장하기 위해 SQLite 데이터베이스 설정
9.3 플라스크 웹 애플리케이션 개발
__9.3.1 첫 번째 플라스크 애플리케이션
__9.3.2 폼 검증과 화면 출력
9.4 영화 리뷰 분류기를 웹 애플리케이션으로 만들기
__9.4.1 파일과 폴더: 디렉터리 구조 살펴보기
__9.4.2 메인 애플리케이션 app.py 구현
__9.4.3 리뷰 폼 구성
__9.4.4 결과 페이지 템플릿 만들기
9.5 공개 서버에 웹 애플리케이션 배포
__9.5.1 PythonAnywhere 계정 만들기
__9.5.2 영화 분류 애플리케이션 업로드
__9.5.3 영화 분류기 업데이트
9.6 요약

10장 회귀 분석으로 연속적 타깃 변수 예측
10.1 선형 회귀
__10.1.1 단순 선형 회귀
__10.1.2 다중 선형 회귀
10.2 주택 데이터셋 탐색
__10.2.1 데이터프레임으로 주택 데이터셋 읽기
__10.2.2 데이터셋의 중요 특징 시각화
__10.2.3 상관관계 행렬을 사용한 분석
10.3 최소 제곱 선형 회귀 모델 구현
__10.3.1 경사 하강법으로 회귀 모델의 파라미터 구하기
__10.3.2 사이킷런으로 회귀 모델의 가중치 추정
10.4 RANSAC을 사용하여 안정된 회귀 모델 훈련
10.5 선형 회귀 모델의 성능 평가
10.6 회귀에 규제 적용
10.7 선형 회귀 모델을 다항 회귀로 변환
__10.7.1 사이킷런을 사용하여 다항식 항 추가
__10.7.2 주택 데이터셋을 사용한 비선형 관계 모델링
10.8 랜덤 포레스트를 사용하여 비선형 관계 다루기
__10.8.1 결정 트리 회귀
__10.8.2 랜덤 포레스트 회귀
10.9 요약

11장 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석
11.1 k- 평균 알고리즘을 사용하여 유사한 객체 그룹핑
__11.1.1 사이킷런을 사용한 k-평균 군집
__11.1.2 k- 평균 ++로 초기 클러스터 센트로이드를 똑똑하게 할당
__11.1.3 직접 군집 vs 간접 군집
__11.1.4 엘보우 방법을 사용하여 최적의 클러스터 개수 찾기
__11.1.5 실루엣 그래프로 군집 품질을 정량화
11.2 계층적인 트리로 클러스터 조직화
__11.2.1 상향식으로 클러스터 묶기
__11.2.2 거리 행렬에서 계층 군집 수행
__11.2.3 히트맵에 덴드로그램 연결
__11.2.4 사이킷런에서 병합 군집 적용
11.3 DBSCAN을 사용하여 밀집도가 높은 지역 찾기
11.4 요약

12장 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현
12.1 인공 신경망으로 복잡한 함수 모델링
__12.1.1 단일층 신경망 요약
__12.1.2 다층 신경망 구조
__12.1.3 정방향 계산으로 신경망 활성화 출력 계산
12.2 손글씨 숫자 분류
__12.2.1 MNIST 데이터셋 구하기
__12.2.2 다층 퍼셉트론 구현
12.3 인공 신경망 훈련
__12.3.1 로지스틱 비용 함수 계산
__12.3.2 역전파 알고리즘 이해
__12.3.3 역전파 알고리즘으로 신경망 훈련
12.4 신경망의 수렴
12.5 신경망 구현에 관한 몇 가지 첨언
12.6 요약

13장 텐서플로를 사용한 신경망 훈련
13.1 텐서플로와 훈련 성능
__13.1.1 성능 문제
__13.1.2 텐서플로란?
__13.1.3 텐서플로 학습 순서
13.2 텐서플로 처음 시작하기
__13.2.1 텐서플로 설치
__13.2.2 텐서플로에서 텐서 만들기
__13.2.3 텐서의 데이터 타입과 크기 조작
__13.2.4 텐서에 수학 연산 적용
__13.2.5 split( ), stack( ), concat( ) 함수
13.3 텐서플로 데이터셋 API(tf.data)를 사용하여 입력 파이프라인 구축
__13.3.1 텐서에서 텐서플로 데이터셋 만들기
__13.3.2 두 개의 텐서를 하나의 데이터셋으로 연결
__13.3.3 shuffle( ), batch( ), repeat( ) 메서드
__13.3.4 로컬 디스크에 있는 파일에서 데이터셋 만들기
__13.3.5 tensorflow_datasets 라이브러리에서 데이터셋 로드
13.4 텐서플로로 신경망 모델 만들기
__13.4.1 텐서플로 케라스 API(tf.keras)
__13.4.2 선형 회귀 모델 만들기
__13.4.3 .compile( )과 .fit( ) 메서드를 사용한 모델 훈련
__13.4.4 붓꽃 데이터셋을 분류하는 다층 퍼셉트론 만들기
__13.4.5 테스트 데이터셋에서 훈련된 모델 평가
__13.4.6 훈련된 모델 저장하고 복원
13.5 다층 신경망의 활성화 함수 선택
__13.5.1 로지스틱 함수 요약
__13.5.2 소프트맥스 함수를 사용한 다중 클래스 확률 예측
__13.5.3 하이퍼볼릭 탄젠트로 출력 범위 넓히기
__13.5.4 렐루 활성화 함수
13.6 요약

14장 텐서플로 구조 자세히 알아보기
14.1 텐서플로의 주요 특징
14.2 텐서플로의 계산 그래프: 텐서플로 v2로 이전
__14.2.1 계산 그래프 이해
__14.2.2 텐서플로 v1.x에서 그래프 만들기
__14.2.3 텐서플로 v2로 이전
__14.2.4 입력 데이터를 모델에 주입: 텐서플로 v1.x 스타일
__14.2.5 입력 데이터를 모델에 주입: 텐서플로 v2 스타일
__14.2.6 함수 데코레이터로 계산 성능 높이기
14.3 모델 파라미터를 저장하고 업데이트하기 위한 텐서플로 변수 객체
14.4 자동 미분과 GradientTape로 그레이디언트 계산
__14.4.1 훈련 가능한 변수에 대한 손실의 그레이디언트 계산
__14.4.2 훈련하지 않는 변수에 대한 그레이디언트 계산
__14.4.3 여러 개의 그레이디언트 계산
14.5 케라스 API를 사용하여 일반적인 구조 구현하기
__14.5.1 XOR 분류 문제 풀어 보기
__14.5.2 케라스 함수형 API로 유연성이 높은 모델 만들기
__14.5.3 케라스의 Model 클래스 기반으로 모델 만들기
__14.5.4 사용자 정의 케라스 층 만들기
14.6 텐서플로 추정기
__14.6.1 특성 열 사용
__14.6.2 사전에 준비된 추정기로 머신 러닝 수행
__14.6.3 추정기를 사용하여 MNIST 손글씨 숫자 분류
__14.6.4 케라스 모델에서 추정기 만들기
14.7 요약

15장 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류
15.1 합성곱 신경망의 구성 요소
__15.1.1 CNN과 특성 계층 학습
__15.1.2 이산 합성곱 수행
__15.1.3 서브샘플링
15.2 기본 구성 요소를 사용하여 심층 합성곱 신경망 구성
__15.2.1 여러 개의 입력 또는 컬러 채널 다루기
__15.2.2 드롭아웃으로 신경망 규제
__15.2.3 분류를 위한 손실 함수
15.3 텐서플로를 사용하여 심층 합성곱 신경망 구현
__15.3.1 다층 CNN 구조
__15.3.2 데이터 적재와 전처리
__15.3.3 텐서플로 케라스 API를 사용하여 CNN 구현
15.4 합성곱 신경망을 사용하여 얼굴 이미지의 성별 분류
__15.4.1 CelebA 데이터셋 로드
__15.4.2 이미지 변환과 데이터 증식
__15.4.3 CNN 성별 분류기 훈련
15.5 요약

16장 순환 신경망으로 순차 데이터 모델링
16.1 순차 데이터 소개
__16.1.1 순차 데이터 모델링: 순서를 고려한다
__16.1.2 시퀀스 표현
__16.1.3 시퀀스 모델링의 종류
16.2 시퀀스 모델링을 위한 RNN
__16.2.1 RNN 반복 구조 이해
__16.2.2 RNN의 활성화 출력 계산
__16.2.3 은닉 순환과 출력 순환
__16.2.4 긴 시퀀스 학습의 어려움
__16.2.5 LSTM 셀
16.3 텐서플로로 시퀀스 모델링을 위한 RNN 구현
__16.3.1 첫 번째 프로젝트: IMdb 영화 리뷰의 감성 분석
__16.3.2 두 번째 프로젝트: 텐서플로로 글자 단위 언어 모델 구현
16.4 트랜스포머 모델을 사용한 언어 이해
__16.4.1 셀프 어텐션 메커니즘 이해
__16.4.2 멀티-헤드 어텐션과 트랜스포머 블록
16.5 요약

17장 새로운 데이터 합성을 위한 생성적 적대 신경망
17.1 생성적 적대 신경망 소개
__17.1.1 오토인코더
__17.1.2 새로운 데이터 합성을 위한 생성 모델
__17.1.3 GAN으로 새로운 샘플 생성
__17.1.4 GAN의 생성자와 판별자 손실 함수 이해
17.2 밑바닥부터 GAN 모델 구현
__17.2.1 구글 코랩에서 GAN 모델 훈련
__17.2.2 생성자와 판별자 신경망 구현
__17.2.3 훈련 데이터셋 정의
__17.2.4 GAN 모델 훈련하기
17.3 합성곱 GAN과 바서슈타인 GAN으로 합성 이미지 품질 높이기
__17.3.1 전치 합성곱
__17.3.2 배치 정규화
__17.3.3 생성자와 판별자 구현
__17.3.4 두 분포 사이의 거리 측정
__17.3.5 GAN에 EM 거리 사용
__17.3.6 그레이디언트 페널티
__17.3.7 WGAN-GP로 dCGAN 모델 훈련
__17.3.8 모드 붕괴
17.4 다른 GAN 애플리케이션
17.5 요약

18장 강화 학습으로 복잡한 환경에서 의사 결정
18.1 경험에서 배운다
__18.1.1 강화 학습 이해
__18.1.2 강화 학습 시스템의 에이전트-환경 인터페이스 정의
18.2 강화 학습의 기초 이론
__18.2.1 마르코프 결정 과정
__18.2.2 마르코프 결정 과정의 수학 공식
__18.2.3 강화 학습 용어: 대가, 정책, 가치 함수
__18.2.4 벨먼 방정식을 사용한 동적 계획법
18.3 강화 학습 알고리즘
__18.3.1 동적 계획법
__18.3.2 몬테카를로를 사용한 강화 학습
__18.3.3 시간 차 학습
18.4 첫 번째 강화 학습 알고리즘 구현
__18.4.1 OpenAI 짐 툴킷 소개
__18.4.2 Q-러닝으로 그리드 월드 문제 풀기
__18.4.3 심층 Q-러닝
18.5 전체 요약

부록 A 윈도에 아나콘다, 사이킷런, 텐서플로 설치
A.1 아나콘다 설치
A.2 사이킷런, 텐서플로 설치
A.3 예제 노트북 실행
A.4 주피터 노트북 뷰어와 구글 코랩 사용

저자소개

저자: 세바스찬 라시카 Sebastian Raschka

오랫동안 파이썬을 사용했고 많은 세미나에서 데이터 과학, 머신 러닝, 딥러닝의 실전 활용에 관해 발표했다. 대표적인 과학 컴퓨팅 콘퍼런스인 사이파이(SciPy) 콘퍼런스에서 머신 러닝 튜토리얼을 진행했고, 위스콘신 대학교에서 강의한다. ‘2016~2017년 학과 우수 대학원생’과 ‘2016년 ACM Computing Reviews 베스트’를 수상했다. 여가 시간에는 파이썬 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 것을 좋아하며, 직접 개발한 도구들이 캐글 같은 머신 러닝 경연 대회에서 널리 사용되고 있다.


저자: 바히드 미자리리 Vahid Mirjalili
대규모 분자 구조 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 새로운 방법에 관한 연구로 기계 공학 박사 학위를 취득했다. 머신 러닝 분야에 대한 열정 때문에 미시간 주립 대학교의 iPRoBe 연구소에 합류했는데, 여기에서 컴퓨터 비전과 생물 통계학 분야에 머신 러닝을 적용했다. iPRoBe 연구소와 학계에서 여러 해를 보낸 후 최근 3M 회사에 연구원으로 합류했다. 전문 지식을 사용해 최신 머신 러닝, 딥러닝 기술을 삶을 더 윤택하게 만드는 실전 문제에 적용하고 있다.

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