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머신러닝 파워드 애플리케이션
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머신러닝 파워드 애플리케이션

아이디어에서부터 완성된 제품까지, 강력한 머신러닝

에마뉘엘 아메장 저/박해선 | 한빛미디어 | 2021년 09월 06일 | 원제 : Building Machine Learning Powered Applications 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 2,808 판매지수란?
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머신러닝 파워드 애플리케이션

품목정보

품목정보
출간일 2021년 09월 06일
쪽수, 무게, 크기 304쪽 | 183*235*30mm
ISBN13 9791162244692
ISBN10 1162244690

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이 상품의 이벤트 (1개)

  • 월간 개발자 2021년 9월호
    기획전

    월간 개발자 2021년 9월호

    9월의 개발자 오명운님의 대표도서와 추천도서를 만나보세요!

    2021년 08월 31일 ~ 2021년 09월 30일

책소개

  •  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (2명)

수년간 머신러닝 기반 제품을 만들었고, 현재는 스트라이프(Stripe)에서 머신러닝 엔지니어링을 담당하고 있습니다. 그전에 인사이트 펠로의 AI 책임자로 150개 이상의 머신러닝 프로젝트를 이끌었습니다. 집카(Zipcar)의 데이터 과학자로 온디맨드 예측과 머신러닝 모델을 제품 환경에 배포하는 것을 돕는 프레임워크와 서비스를 만들었습니다. 파리쉬드(Paris-Sud) 대학교에서 AI 석사 학위를 받았고 동 대학교... 수년간 머신러닝 기반 제품을 만들었고, 현재는 스트라이프(Stripe)에서 머신러닝 엔지니어링을 담당하고 있습니다. 그전에 인사이트 펠로의 AI 책임자로 150개 이상의 머신러닝 프로젝트를 이끌었습니다. 집카(Zipcar)의 데이터 과학자로 온디맨드 예측과 머신러닝 모델을 제품 환경에 배포하는 것을 돕는 프레임워크와 서비스를 만들었습니다. 파리쉬드(Paris-Sud) 대학교에서 AI 석사 학위를 받았고 동 대학교 대학원에서 엔지니어링 석사 학위를 받았습니다. ESCP에서 경영학 석사 학위를 받아 머신러닝과 비즈니스를 아우르는 배경지식을 가지고 있습니다.
기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『핸즈온 머신러닝 2판』(한빛미디어, 2020)을 포함해서 여러 권의 머신러닝, 딥러닝 책을 우리말로 옮겼고 『Do it! 딥러닝 ... 기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.
『핸즈온 머신러닝 2판』(한빛미디어, 2020)을 포함해서 여러 권의 머신러닝, 딥러닝 책을 우리말로 옮겼고 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.

ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필하고, 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 역자 입니다.
박해선 (roadhome@knou.ac.kr) | 2021-08-30
안녕하세요. [머신러닝 파워드 애플리케이션]을 번역한 박해선입니다. 이 책은 아마존 베스트셀러인 [Building Machine Learning Applications]의 번역서입니다. 머신러닝 제품에 대한 아이디어에서 기획, 파이프라인 구축, 데이터셋 준비, 모델 훈련 반복, 디버깅, 제품 UX, 모델 배포, 모니터링에 이르기까지 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 준비하고 고려해야할 많은 지침들이 담겨 있습니다. 번역하면서 저도 많이 배웠습니다. 다른 분들에게도 꼭 도움이 되었으면 좋겠습니다. 책의 모든 코드는 주피터 노트북(https://bit.ly/mlpa-git)으로 제공합니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/mlpa-book)를 꼭 참고해 주세요. [파이토치로 배우는 자연어 처리], [머신러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2], [미술관에 GAN 딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 등에 이어 열 여섯 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

출판사 리뷰

머신러닝 아이디어 생각만 하고 있었다면?
지금 바로 애플리케이션 개발에 힘을 실어줄 강력한 한 방!
머신러닝이 점점 더 활발하게 다양한 제품에 사용되면서, 새로운 제품 개발에 대한 아이디어가 번쩍번쩍 샘솟는 분들이 많을 겁니다. 생각에만 그치지 않고 아이디어를 실제 애플리케이션으로 구현하고 싶은데 어떤 것부터, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 바로 이 책을 펼쳐보세요. 대부분의 머신러닝 책이 알고리즘과 라이브러리 설명에 중점을 두는 것과 달리, 이 책은 머신러닝 기반의 애플리케이션 아이디어가 실제 애플리케이션으로 구현되는 모든 과정을 살펴봅니다. 실무자가 실제로 애플리케이션을 구현할 때 필요한 도구와 마주하게 될 도전 과제를 살펴보고, 업계 리더 4명의 생생한 경험이 담긴 인터뷰를 통해 유용한 팁을 얻어 본인만의 스킬을 쌓아가세요. 이 책을 읽고 나면 본인만의 머신러닝 애플리케이션을 구현하는 과정의 첫 삽을 자신 있게 뜰 수 있을 겁니다.
대상 독자
· 프로그래밍 경험과 머신러닝 기초 지식을 가진 누구나
· 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어로 현업에 종사하는 개발자
· 코딩은 모르지만 데이터 과학자와 함께 일해야 하는 직군
주요 내용
· 제품의 목표를 정의하고 머신러닝 문제를 설정합니다.
· 첫 번째 엔드투엔드 파이프라인을 빠르게 만들어 초기 데이터셋을 획득합니다.
· 머신러닝 모델을 훈련, 평가하고 성능 병목을 해결합니다.
· 제품 환경에 모델을 배포하고 모니터링합니다.
부별 요약
· 1부: 아이디어를 머신러닝 문제로 표현하고 성능을 측정하는 방법을 배워 초기 계획을 세웁니다.
· 2부: 첫 번째 파이프라인을 만들고, 초기 데이터셋을 탐색하고 시각화하는 법을 배웁니다.
· 3부: 목표를 달성할 때까지 모델을 향상하는 방법을 살펴봅니다.
· 4부: 모델 배포 시 고려해야 할 부분과 배포 방식, 모니터링 전략을 다룹니다.

추천평

머신러닝에서 가장 어려운 부분인 문제 정의, 모델 디버깅, 배포를 건너뛰는 책은 너무나 많습니다. 하지만 이 책은 이런 문제에 초점을 맞춰 이야기를 풀어갑니다. 이 책을 읽으면 아이디어에 불과했던 프로젝트를 큰 영향을 발휘하는 애플리케이션으로 만들 수 있습니다.
-알렉산더 구드(Intuit 데이터 과학자)

머신러닝 모델을 도입하는 방법, 잘못되기 쉬운 부분과 특별히 주의해야 할 사항에 대한 실용적인 조언을 찾고 있다면 바로 이 책이 답입니다. 10년 전에 이 책을 읽었더라면, 교훈을 찾아 헤매던 시간을 단축할 수 있었을 겁니다.
-루카스 텐서(트위치 ML 수석 매니저)

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