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AWS 머신 러닝
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AWS 머신 러닝

아마존 머신 러닝 서비스를 이용한 애플리케이션 개발

알렉시스 페리에 저/정준영 | 에이콘출판사 | 2018년 01월 31일 | 원제 : Effective Amazon Machine Learning: Machine learning in the cloud 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 1014 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 01월 31일
쪽수,무게,크기 336쪽 | 832g | 188*235*20mm
ISBN13 9791161751085
ISBN10 1161751084

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책소개

AWS가 제공하는 머신 러닝 서비스를 이용하면, 사용자가 복잡한 머신 러닝 내부 알고리즘과 기술을 배우지 않고도 AWS의 S3나, RDS, 레드시프트에 저장된 데이터로 학습 모델을 만들고 애플리케이션을 개발할 수 있다. 직관적인 웹 기반 마법사 기능과 자동화를 위한 SDK, 데이터 변환을 위한 레시피, 학습된 모델의 성능 평가 결과가 자동으로 제공되고, AWS의 다른 서비스와 연동해 배치 또는 실시간으로 예측할 수 있으며, 사용한만큼만 비용이 지불되는 완전 관리형 서비스다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 알렉시스 페리에

Alexis Perrier 보스턴에 있는 도슨트 헬스(Docent Health)라는 스타트업의 데이터 과학자다. 헬스케어 분야에서 환자의 경험을 개선하기 위해 머신 러닝과 자연어 처리 관련 업무를 하고 있다. 확률적 알고리즘의 힘에 매료돼 데이터 과학 커뮤니티에서 강사, 블로거, 발표자로 활발히 활동하고 있으며, 텔레콘 파리 테크(Telecom Paris Tech에)서 신호 처리 분야 박사 학위를 받고 보스턴에 거주하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 정준영

처음 입사한 한글과컴퓨터에서 심마니 서비스로 검색을 시작했다. SK컴즈(네이트닷컴), KTH(파란닷컴), 삼성전자(갤럭시앱스 등)를 거쳐 현재 쿠팡에서 검색을 담당하고 있다. 새로운 영역에 도전해보고자 시작한 첫 번역이다

목차

1장. 머신 러닝과 예측 분석 소개

__아마존 머신 러닝 소개
____서비스로서의 머신 러닝
____AWS 융합 활용하기
____성능 비교
____가격 책정
__예측 분석 이해
____가장 간단한 예측 분석 알고리즘 구축하기
____회귀와 분류
____로지스틱 회귀로 회귀를 분류 문제로 확장하기
____결과를 예측하기 위한 특징 추출하기
__예측을 위한 선형 모델 심화
데이터셋 검증
____아마존 머신 러닝에서 결여된 것
____통계적 접근과 머신 러닝 접근
__요약


2장. 머신 러닝 정의와 개념

__알고리즘? 모델?
__지저분한 데이터 다루기
____고전적인 데이터셋과 실제 데이터셋
____다중 분류 모델에 관한 가정
____누락값
____정규화
____불균형 데이터셋
____다중공선성 해결
____이상값 검출
____비선형 패턴 수용
____특징 추가
____전처리 요약
__예측 분석 작업 흐름
____아마존 머신 러닝에서 학습과 평가
__저품질 인지와 수정
____언더피팅
____오버피팅
____선형 모델에 관한 정규화
____모델의 성능 평가
__요약


3장. 아마존 머신 러닝 워크플로 개요

__AWS 계정 만들기
____보안
__계정 설정하기
____유저 생성
____정
... 펼처보기

출판사 리뷰

AWS가 제공하는 머신 러닝 서비스를 이용하면, 사용자가 복잡한 머신 러닝 내부 알고리즘과 기술을 배우지 않고도 AWS의 S3나, RDS, 레드시프트에 저장된 데이터로 학습 모델을 만들고 애플리케이션을 개발할 수 있다.
직관적인 웹 기반 마법사 기능과 자동화를 위한 SDK, 데이터 변환을 위한 레시피, 학습된 모델의 성능 평가 결과가 자동으로 제공되고, AWS의 다른 서비스와 연동해 배치 또는 실시간으로 예측할 수 있으며, 사용한만큼만 비용이 지불되는 완전 관리형 서비스다.


이 책에서 다루는 내용

* 아마존 머신 러닝을 이용해 처음부터 예측 분석까지 수행하는 방법
* 중요 데이터 과학 개념에 대한 실습 경험
* 고전 회귀 및 분류 문제 해결
* 명령행 인터페이스와 Python SDK를 이용해 프로젝트 실행
* 아마존 생태계를 활용해 확장된 데이터 소스
* 실시간 또는 고급 프로젝트 구현

이 책의 대상 독자

실제 인공 지능 애플리케이션을 구축하려고 하는 파이썬 개발자를 위한 책이다.
파이썬 초보자도 쉽게 사용할 수 있지만, 파이썬에 익숙하다면 코드를 활용해 다양한 작업을 할 수 있다. 인공 지능 기술을 갖고 싶은 경험이 있는 파이썬 개발자에게도 유용하다


이 책의 구성

1장, ‘머신 러닝과 예측 분석 소개’에서는 아마존 머신 러닝 서비스에 대한 일반적인 소개와 이것으로 처리할 수 있는 예측 분석 문제를 담고 있다. 서비스가 단순한 선형 모델을 회귀와 분류 문제에 사용하는 방법을 보이고, 아마존 머신 러닝으로 성공적인 예측을 할 수 있는 환경을 제시한다.
2장, ‘머신 러닝의 정의와 개념’에서는 아마존 머신 러닝 서비스를 사용하고 동작을 완전히 이해하기 위해 머신 러닝 개념을 설명한다. 또한 실제 데이터를 다룰 때 사용하는 데이터 처리 기술이 무엇인지, 예측 모델의 성능을 어떻게 평가하는지, 낮은 예측 성능을 개선할 수 있는 전략은 무엇인지에 관해서도 설명한다.
3장, ‘아마존 머신 러닝 워크플로우 개요’에서는 간단한 아마존 머신 러닝 프로젝트 개요를 다룬다. 아마존 머신 러닝 플랫폼을 시작하는 방법과 계정을 만드는 방법, 계정을 보호하는 방법을 배운다. 유명한 데이터셋으로 간단한 수치형 예측 문제를 살펴볼 것이다. 데이터를 준비하고, 모델을 훈련하고 선택하고, 예측하는 방법을 설명한다.
4장, ‘데이터셋 준비하기’에서는 아마존 머신 러닝의
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