끊임없이 진화하는 로봇공학 분야에서 고급 머신 러닝 기술의 적용은 핵심입니다. 로봇공학 과학 시리즈의 일부인 "지원 벡터 머신"은 로봇 시스템을 혁신하는 데 있어 지원 벡터 머신(한국어: SVM)의 역할을 탐구합니다. 푸아드 사브리가 쓴 이 책은 로봇공학 및 자동화를 위해 한국어: SVM을 활용하고자 하는 모든 사람에게 필수적인 기본 개념에서 고급 기술에 이르기까지 포괄적인 개요를 제공합니다.

장 간략한 개요:

1: 지원 벡터 머신: 한국어: SVM 소개, 로봇공학에서 분류 및 회귀 작업에서의 중요성을 강조합니다.

2: 선형 분류기: 한국어: SVM의 기능을 이해하는 데 기초가 되는 선형 분류기의 기본 사항을 설명합니다.

3: 퍼셉트론: 이진 분류 문제에 유용한 한국어: SVM의 선구자인 퍼셉트론 알고리즘을 설명합니다.

4: 투영(선형 대수): 한국어: SVM의 작동 원리를 이해하는 데 중요한 투영의 기하학적 개념에 초점을 맞춥니다.

5: 선형 분리성: 선형 분리 가능한 데이터 세트에서 한국어: SVM을 사용하는 기초인 선형 분리성의 개념을 살펴봅니다.

6: 커널 방법: 커널 트릭을 소개하여 한국어: SVM이 비선형 분류를 위해 고차원 공간에서 작동할 수 있도록 합니다.

7: 관련성 벡터 머신: 효율적인 계산을 위해 지원 벡터가 적은 한국어: SVM의 변형인 관련성 벡터 머신을 살펴봅니다.

8: 온라인 머신 러닝: 로봇 공학에서 실시간 적응을 위해 온라인 학습 방법을 한국어: SVM에 적용할 수 있는 방법을 살펴봅니다.

9: 순차적 최소 최적화: 로봇 응용 프로그램의 핵심 개념인 한국어: SVM을 효율적으로 학습하는 데 사용되는 최적화 방법을 다룹니다.

10: 최소제곱 지원 벡터 머신: 로봇 시스템에서 회귀 문제를 처리하기 위한 이 대체 한국어: SVM 공식을 논의합니다.

11: 문자열 커널: 한국어: SVM이 로봇 센서 입력과 같은 순차적 데이터를 처리할 수 있도록 하는 문자열 커널을 살펴봅니다.

12: 힌지 손실: 한국어: SVM에서 최대 마진 분류를 보장하기 위해 사용되는 함수인 힌지 손실을 탐구합니다.

13: 순위 한국어: SVM: 순위 한국어: SVM을 살펴보며, 특히 로봇 공학에서 의사 결정 및 우선순위 지정 작업에 유용합니다.

14: 지원 벡터 머신에 대한 정규화 관점: 신뢰할 수 있는 로봇 시스템을 구축하는 데 필수적인 과적합을 제어하는 ​​정규화의 역할을 살펴봅니다.

15: 커널 정규화에 대한 베이지안 해석: 베이지안 관점을 제공하여 확률적 모델링을 한국어: SVM 커널 정규화에 연결하여 보다 정확한 로봇 모델을 만듭니다.

16: 다항식 커널: 다항식 커널을 논의하여 한국어: SVM이 로봇 작업에서 비선형 결정 경계를 모델링할 수 있도록 합니다.

17: 방사형 기저 함수 커널: 로봇 시스템에서 복잡한 데이터 패턴을 처리하는 강력한 도구인 방사형 기저 함수 커널을 다룹니다.

18: 커널 퍼셉트론: 커널 퍼셉트론 방법을 살펴보고, 보다 고급 로봇 작업을 위해 한국어: SVM을 확장합니다.

19: 플랫 스케일링: 로봇공학에서 한국어: SVM 출력을 확률적 예측으로 변환하는 데 사용되는 기술인 플랫 스케일링을 소개합니다.

20: 매니폴드 정규화: 매니폴드 정규화에 초점을 맞춰 한국어: SVM 모델을 로봇공학에서 자주 접하는 고차원 데이터로 일반화하는 데 도움이 됩니다.

21: 약한 감독: 레이블이 지정된 데이터가 제한된 상황에서 한국어: SVM 모델을 개선하는 데 필수적인 약한 감독 기술로 마무리합니다.

로봇공학 분야에서 일하는 전문가이든, 학부생이나 대학원생이든, 머신 러닝 기술에 관심이 많은 열광자이든, 이 책은 매우 귀중합니다. 실제 적용 사례를 통해 이론적 개념뿐만 아니라 로봇 시스템에 직접 적용할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.