A Field Guide to Genetic Programming
Genetic Algorithm을 요즘 보고 있는데, 이 알고리즘 코딩을 하려면 좀 난이도가 있다.
여러가지 feature들이 mutation, crossover를 일으키기 때문에 상당히 유연한 프로그래밍 모델이 필요하다.
랭귀지 파서 만드는거랑 약간 비슷하다고 봐야 하나?
그래서 막막하던 찰라에 좋은 책을 찾았다.
그것도 공짜로…
책이 상당히 멋지게 생겨서 읽다 맘에 들으면 주문할거 같다.
요놈을 공부하고자 하는 이유는 GA를 이해하기 보다는 프로그래밍 모델을 공부한다는게 맞을거 같다.
고감자(?)님 블로그에 첨으로 글을 남기네요..
GA, GP를 예전에 다른 책으로 한 챕터? 정도라 간단하게 본적이 있습니다.
제가 듣기로는 머신러뉭 동네에선 GA가 별로 인기가 없죠.. 최근에는..
그 이유는.. 간단합니다.
수학적으로 증명이 않된답니다. 다른 학습 모델은 왜 잘되는지 증명이 되는데…
(SVM도 최근??에 증명되었죠. 아마도..)
이런걸 보면… 기계학습하는 사람들은 참 수학을 좋아한다.. 생각됩니다.. ㅋㅋ
GA도 수학적으로 접근이 이루어 지고 있습니다.
예를 들어 유전자의 대략적인 패턴을 나타내는 스키마라는것의 생존확률을 계산한다던지 하는 작업이 그런 작업입니다.
아직 공부중이라서 종합적으로 말씀드리기 뭐하네요.
댓글 감사드립니다. ^^
http://ee69.net
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