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출판사 책소개

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• 제1장에서는 메타 러닝 사상의 기원과 발전을 설명하며, 메타 러닝의 기본 개념과 철학적 배경을 다룹니다.
• 제2장에서는 메타 러닝 연구의 틀을 소개하며, 메타 러닝이 어떻게 구성되고 적용될 수 있는지에 대한 체계적인 접근을 제공합니다.
• 제3장은 신경망을 활용한 메타 학습법을 다루며, 딥러닝과 메타 러닝의 결합에 대해 설명합니다.
• 제4장은 메트릭 러닝 기반의 메타 학습법을 다루며, 메타 러닝의 다양한 측면에서 메트릭 러닝의 적용 가능성을 탐구합니다.
• 제5장에서는 기초 학습자와 메타 학습자를 결합한 메타 학습법을 설명하며, 서로 다른 학습 모델 간의 상호작용과 협업에 대해 다룹니다.
• 제6장은 베이지안 사상을 기반으로 한 메타 학습법을 소개하며, 베이지안 접근법을 통한 불확실성 모델링과 메타 학습의 결합을 설명합니다.
• 제7장에서는 메타 학습의 다양한 실제 적용 시나리오를 깊이 있게 다루며, 이론이 실제로 어떻게 구현되는지를 보여줍니다.
• 제8장에서는 메타 강화 학습에 대해 다루며, 강화 학습과 메타 러닝의 융합을 통해 얻을 수 있는 이점을 설명합니다.
• 제9장은 메타 모방 학습을 다루며, 인간 행동의 모방과 학습을 통해 메타 러닝이 어떻게 강화될 수 있는지를 설명합니다.
• 제10장에서는 온라인 메타 학습을 설명하며, 실시간으로 변화하는 환경에서 메타 러닝이 어떻게 적응하는지를 다룹니다.
• 제11장에서는 비지도 메타 학습을 다루며, 라벨이 없는 데이터를 효과적으로 학습하고 일반화하는 방법을 설명합니다.

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