대규모 언어 모델에 대해 자세히 알아보는 데 도움이 되는 5권의 책

출처 : https://bookshelf.cafe 

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다음은 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 자세히 알아보는 데 관심이 있는 사람에게 추천하는 몇 가지 책입니다.

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 및 Aaron Courville의 "Deep Learning"은 LLM을 지원하는 기계 학습 기술인 딥 러닝에 대한 포괄적인 소개입니다 . 이 책은 딥 러닝의 기초는 물론 컨벌루션 신경망 및 순환 신경망과 같은 고급 주제를 다룹니다.

Andriy Burkov의 "The Hundred-Page Machine Learning Book"은 기계 학습에 대한 간결하고 읽기 쉬운 입문서입니다. 이 책은 기계 학습의 기초는 물론 지도 학습 및 비지도 학습과 같은 고급 주제를 다룹니다.

Andrew Ng의 "Machine Learning Yearning"은 스탠포드 교수이자 기계 학습의 주요 전문가 중 한 명인 Andrew Ng의 블로그 게시물 및 강의 모음입니다. 이 책은 기본 개념에서 최첨단 연구에 이르기까지 기계 학습의 광범위한 주제를 다룹니다.

Aurélien Géron의 "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow"는 Python 라이브러리 Scikit-Learn 및 TensorFlow를 사용하는 기계 학습에 대한 실용적인 가이드입니다 . 이 책은 광범위한 머신 러닝 알고리즘을 다루며 실습을 통해 학습하는 데 도움이 되는 연습과 자습서를 포함합니다.

Sutton과 Barto의 "심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)"은 에이전트가 시행착오를 통해 환경 에서 행동하는 방법을 학습할 수 있는 일종의 기계 학습인 심층 강화 학습에 대한 포괄적인 소개입니다 . 이 책은 강화 학습의 기본 사항은 물론 Q-러닝 및 심층 Q-네트워크와 같은 고급 주제를 다룹니다.

이것들은 LLM과 기계 학습에 관한 많은 훌륭한 책들 중 일부에 불과합니다. 선택할 수 있는 훌륭한 옵션이 많기 때문에 이 흥미진진한 분야에 대해 자세히 알아보는 데 도움이 되는 완벽한 책을 찾을 수 있을 것입니다.