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위키북스 데이터 사이언스 시리즈 이 책은 최근 인공지능과 머신러닝 분야에서 각광받고 있는 메타러닝에 대한 입문 서적입니다. 독자 여러분께서 다소 생소할 수 있는 메타러닝에 대한 개념을 이해하고 실제로 세부 알고리즘들까지 구현해보는 기회를 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히 메타러닝에서 회귀 문제, 분류 문제를 다루는 메타 지도학습뿐 아니라, 강화학습을 소개하고 이에 대해 메타러닝을 적용한 메타 강화학습까지 심도 있게 다루는 것이 이 책의 큰 장점입니다. 처음에는 다소 생소할 수 있지만, 꾸준히 이 책을 반복해서 읽고 실습하면 멋진 최신 머신러닝 기술인 메타러닝을 한층 깊이 이해할 수 있을 것입니다. ★ 이 책에서 배우는 내용 ★ ◎ 아나콘다 설치와 활용, PyTorch 및 Torchmeta 라이브러리 활용 ◎ 머신러닝에서의 메타러닝의 개념 ◎ 메타 지도학습의 개념 및 여러 알고리즘 소개 ◎ 기본 강화학습 개요 ◎ 메타 강화학습의 개념 및 여러 알고리즘 소개 ◎ 오픈챌린지와 메타러닝 애플리케이션

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