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대용량 머신 러닝과 스파크
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대용량 머신 러닝과 스파크

빅데이터 기반의 머신 러닝 애플리케이션 구축

레자울 카림, 마헤디 카이저 저/이지훈 | 에이콘출판사 | 2018년 07월 16일 | 원서 : Large Scale Machine Learning with Spark: Discover everything you need to build robust machine learning applications with Spark 2.0 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 804 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 07월 16일
쪽수,무게,크기 560쪽 | 1031g | 188*235*28mm
ISBN13 9791161751771
ISBN10 1161751777

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책소개

아파치 스파크와 스파크 ML 라이브러리를 이용해 대용량 데이터에서 특징을 찾고 머신 러닝 파이프 라인을 구축하며, 이를 새로운 데이터와 문제 유형에 맞게 튜닝하는 방법을 배운다. 그리고 모델을 빌드하고 프로덕션 환경에 배포하는 방법도 살펴본다. 머신 러닝 및 스파크에 관해 최소한의 지식만 있더라도 예제를 따라 해보면서 머신 러닝과 솔루션을 함께 탐색할 수 있다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 레자울 카림

Rezaul Karim 알고리즘 및 데이터 구조, C / C ++, 자바(Java), 스칼라(Scala), R 및 파이썬(Python)과 스파크(Spark), 카프카(Kafka), DC/OS, 도커(Docker), 메소스(Mesos), 하둡(Hadoop) 및 맵리듀스(MapReduce)와 같은 빅데이터 기술에 중점을 두면서 연구 개발 분야에서 8년 이상의 경력을 쌓았다. 머신 러닝, 심층 학습, 시맨틱 웹, 빅데이터 및 생물 정보학 분야 연구에 관심을 두고 있다. 『Large Scale Machine Learning with Spark』(Packt, 2016)의 저자다.
현재 아일랜드의 데이터 분석 센터에서 근무하는 소프트웨어 엔지니어이자 연구원이다. 또한 골웨이에 있는 아일랜드 국립대학교(National University of Ireland)의 박사 후보자며, 컴퓨터 공학 학사 및 석사 학위를 취득했다. 데이터 분석 센터에 입사하기 전에는 삼성전자에서 리드 소프트웨어 엔지니어로 일하면서 한국, 인도, 베트남, 터키, 방글라데시 등 전 세계에 분산돼 있는 삼성 R&D 센터에서 일했다. 또한 경희대학교 데이터베이스 연구소의 연구 조교로 근무했다. 그는 한국에 있는 BMTech21 Worldwide에서 R&D 엔지니어로 일했고 그 전에는 방글라데시 다카의 i2SoftTechnology에서 소프트웨어 엔지니어로
... 펼처보기

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 마헤디 카이저

Mahedi Kaysar 아일랜드 더블린 시티 대학교(Dublin City University, Ireland)의 Insight Center for Data Analytics의 소프트웨어 엔지니어이자 연구원이다. Insight Center for Data Analytics에 합류하기 전에 골웨이의 아일랜드 국립 대학교와 방글라데시에 위치한 삼성전자에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했다.
C, 자바, 스칼라, 파이썬 중심의 알고리즘과 데이터 구조에 대한 탄탄한 경험을 바탕으로 R&D에서 5년 이상 활동했다. 또한 전사적 애플리케이션(enterprise application) 개발과 빅데이터 분석 분야에서 많은 경험을 쌓았다.
방글라데시 치타공 공과 대학(Chittagong University of Engineering and Technology)에서 컴퓨터 과학 및 공학 학사 학위를 취득했다. 현재는 아일랜드 더블린 시티 대학교에서 분산 및 병렬 컴퓨팅(Distributed and Parallel computing)에 대한 대학원 연구를 시작했다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 이지훈

아이폰/안드로이드 앱 및 서비스로 다양한 수익 모델 창출에 노력하지만 뜻대로 되지 않아 열심히 번역 및 저술하는 40대 개발자며 한국에서 60대까지 개발자로 일하는 것이 목표다.
『나홀로 개발자를 위한 안드로이드 프로그래밍의 모든 것』(에이콘, 2013), 『Java 프로그래밍 입문』(북스홀릭퍼블리싱, 2013)을 저술했고, 『프로그래머를 위한 안드로이드』(정보문화사, 2015), 『Android Internals Vol.1』(에이콘, 2016), 『스위프트로 하는 iOS 9 프로그래밍』(에이콘, 2016) 등 10여 권의 책을 번역했다.

목차

1장. 스파크를 이용한 데이터 분석의 개요
__스파크 개요
____스파크의 기본 사항
____스파크의 장점
__스파크를 사용한 새로운 컴퓨팅 패러다임
____전통적인 분산 컴퓨팅
____코드에서 데이터로의 이동
____RDD: 새로운 컴퓨팅 패러다임
__스파크 에코시스템
____스파크 코어 엔진
____스파크 SQL
____데이터프레임과 데이터셋 통합
____스파크 스트리밍
____그래프 계산: GraphX
____머신 러닝과 스파크 ML 파이프라인
____통계 계산: 스파크R
__스파크 머신 러닝 라이브러리
____스파크를 이용한 머신 러닝
____스파크 MLlib
____스파크 ML
__스파크 설치와 시작하기
__종속성을 사용해 애플리케이션 패키징
__샘플 머신 러닝 애플리케이션 실행
____스파크 셸에서 스파크 애플리케이션 실행
____로컬 클러스터에서 스파크 애플리케이션 실행
____EC2 클러스터에서 스파크 애플리케이션 실행
__참고 문헌
__요약


2장. 머신 러닝 모범 사례
__머신 러닝이란?
____현대 문헌에서의 머신 러닝
____일반적인 머신 러닝 워크플로우
__머신 러닝 작업
____지도 학습
____비지도 학습
____강화 학습
____추천 시스템
____준지도 학습
... 펼처보기

출판사 리뷰

학계에 종사하거나 연구자, 데이터 과학 엔지니어 또는 대용량의 복잡한 데이터셋으로 작업하는 빅데이터 엔지니어라면 이 책이 도움이 될 것이다. 그리고 데이터 처리 파이프라인과 머신 러닝 애플리케이션을 더 빠르게 확장하려 한다면 역시 이 책이 적합한 동반자가 돼줄 것이다.
이 책의 내용을 충분히 배우려면 적어도 기본적인 머신 러닝 개념은 알고 있어야 한다. 아파치 스파크와 하둡 기반 맵리듀스 같은 오픈소스 툴과 프레임워크에 대해 알고 있으면 좋겠지만, 잘 모르더라도 문제없다. 통계학과 계산 수학에 대한 탄탄한 배경지식이 필요하며 스칼라, 파이썬, 자바에 관해서는 어느 정도 아는 것이 좋다. 하지만 어떤 경우라도 중간 프로그래밍 언어(intermediate programming language)에 익숙하다면 이 책에서 설명하는 논제와 예제들을 충분히 이해할 수 있을 것이다.

- 알고리즘의 명확한 이론적 이해
- 스칼라, 자바, 파이썬, R을 사용한 애플리케이션 개발을 위해 클러스터 및 클라우드 인프라에서 스파크 설정하기
- 대규모 클러스터 또는 클라우드 인프라에서 ML 애플리케이션 스케일 업
- 스파크 ML과 MLlib를 사용해 추천 시스템, 분류, 회귀, 클러스터링, 정서 분석, 차원 감소를 위한 ML 파이프라인 개발하기
- 피처 엔지니어링 중심으로 ML 애플리케이션을 개발하기 위한 대규모 텍스트 처리
- 스파크 스트리밍(Spark Streaming)을 사용해 실시간 스트리밍을 위한 ML 애플리케이션 개발하기
- 교차 유효성 검사, 초매개변수 튜닝, 트레인 분할을 사용한 ML 모델 튜닝
- 동적 모델과 증분 환경에 새로운 모델을 적용할 수 있도록 ML 모델 개선하기


1장. '스파크를 이용한 데이터 분석의 개요'에서는 스파크의 개요와 컴퓨팅 패러다임, 설치를 다루므로 스파크를 시작하는 데 도움을 준다. 스파크의 주요 컴포넌트를 간략히 설명하고, RDD(Resilient Distributed Dataset)와 데이터셋(Dataset)으로 인한 새로운 컴퓨팅의 발전에 초점을 맞춘다. 그러고 나서 스파크의 머신 러닝 라이브러리 생태계에 주목해본다. 아마존 EC2(Amazon EC2)를 확장하기 전에, 스파크와 메이븐(Maven)을 사용해 간단한 머신 러닝 애플리케이션을 설치하고 구성하고 패키지하는 방법을 보여준다.

2장. '머신 러닝 모범 사례'에서는 통계적 머신 러닝 테크닉의 개념을 소개한다. 이는 머신 러닝에 대해 최소한만 알고 있는 수준
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