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머신러닝 실무 프로젝트

머신러닝 모델 검증, 슬롯머신 알고리즘, 온라인 광고에서의 머신러닝

[ 2판 ]
아리가 미치아키, 나카야마 신타, 니시바야시 다카시 저/김모세 | 한빛미디어 | 2022년 03월 10일 리뷰 총점9.0 정보 더 보기/감추기
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품목정보

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출간일 2022년 03월 10일
쪽수, 무게, 크기 320쪽 | 183*235*30mm
ISBN13 9791162245323
ISBN10 1162245328

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책소개

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목차

저자 소개 (4명)

전자 회사의 연구소와 레시피 서비스 회사를 거쳐 지금은 Cloudera 소속의 필드 데이터 과학자다. 데이터 활용과 머신러닝 지원 업무를 담당한다. 소프트웨어 개발자로 머신러닝을 이용하기 위한 플랫폼과 고객 데이터 플랫폼을 개발하고 있다. - https://twitter.com/chezou - https://www.slideshare.net/chezou - https://chezo.uno/ 전자 회사의 연구소와 레시피 서비스 회사를 거쳐 지금은 Cloudera 소속의 필드 데이터 과학자다. 데이터 활용과 머신러닝 지원 업무를 담당한다. 소프트웨어 개발자로 머신러닝을 이용하기 위한 플랫폼과 고객 데이터 플랫폼을 개발하고 있다.
- https://twitter.com/chezou
- https://www.slideshare.net/chezou
- https://chezo.uno/
일본 최대 이동통신사의 연구소, 소셜 게임 개발사, 머신러닝을 활용한 웹 마케팅 프리랜서를 거쳐, 지금은 (주)Next Int를 창업했다. 자사 서비스 개발 외에도 게임 기획과 머신러닝 기획을 수탁한다. 머신러닝 게임 디자인, 사업 설계, 신규 사업 기획 등을 두루 수행한다. 일본 최대 이동통신사의 연구소, 소셜 게임 개발사, 머신러닝을 활용한 웹 마케팅 프리랜서를 거쳐, 지금은 (주)Next Int를 창업했다. 자사 서비스 개발 외에도 게임 기획과 머신러닝 기획을 수탁한다. 머신러닝 게임 디자인, 사업 설계, 신규 사업 기획 등을 두루 수행한다.
독립 SIer 소프트웨어 벤더를 거쳐, 지금은 (주)VOYAGE GROUP 소속 소프트웨어 엔지니어다. 인터넷 광고 서비스의 광고 전달 논리를 개발한다. 독립 SIer 소프트웨어 벤더를 거쳐, 지금은 (주)VOYAGE GROUP 소속 소프트웨어 엔지니어다. 인터넷 광고 서비스의 광고 전달 논리를 개발한다.
대학 졸업 후 소프트웨어 엔지니어, 소프트웨어 품질 엔지니어, 애자일 코치 등 다양한 부문에서 소프트웨어 개발에 참여했다. 재미있는 일, 나와 조직이 성장하고 성과를 내도록 돕는 일에 보람을 느끼며 나 자신에게 도전하고 더 나은 사람이 되기 위해 항상 노력하고 있다. 저서로 『코드 품질 시각화의 정석』(지앤선, 2015)이 있고, 옮긴 책으로는 『제대로 배우는 수학적 최적화』(한빛미디어, 2021), 『그림으로 ... 대학 졸업 후 소프트웨어 엔지니어, 소프트웨어 품질 엔지니어, 애자일 코치 등 다양한 부문에서 소프트웨어 개발에 참여했다. 재미있는 일, 나와 조직이 성장하고 성과를 내도록 돕는 일에 보람을 느끼며 나 자신에게 도전하고 더 나은 사람이 되기 위해 항상 노력하고 있다. 저서로 『코드 품질 시각화의 정석』(지앤선, 2015)이 있고, 옮긴 책으로는 『제대로 배우는 수학적 최적화』(한빛미디어, 2021), 『그림으로 배우는 TCP/IP』 등이 있다.

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출판사 리뷰

머신러닝을 실무에 활용하고 싶은데
어떻게 하면 좋을지 모르겠다면 바로 이 책!


머신러닝이 보급되면서 인과 효과 추론, 지속적인 학습, 머신러닝 기반 운영 등 새로운 문제에 직면하는 경우가 늘어났다. 머신러닝 시스템은 다양한 역할, 조직 체제 속에서 데이터라는 불확실한 대상이 만들어낸 결과를 통계와 운영을 포함해 다루어야만 한다. 실무에 필요한 가설 수립, 탐색적인 분석 수행 방법 등 필자들이 경험하며 학습한 머신러닝 지식을 2판에 아낌없이 추가했다. 머신러닝을 독학으로 익히느라 이런 주제를 접할 기회가 없던 독자들에게 이 책이 머신러닝을 활용하는 데 미력하나마 도움이 된다면 더할 나위 없이 기쁠 것이다.

2판에 추가된 내용

- 6장 데이터 변경에 대응하고 장기적으로 머신러닝을 운용하기 위한 MLOps 환경 구축
- 7장 머신러닝에 기반한 시행 결과 판단
- 8장 수학적 관점(선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SHAP)에서 머신러닝 모델의 학습 결과를 해석
- 11장 온라인 광고 콘텍스트에서 자주 사용되는 슬롯머신 알고리즘을 이용한 강화 학습
- 12장 온라인 광고의 구성 방식, 운영 방식, 전환 효과 예측 등 각 단계에 적용할 수 있는 머신러닝의 원칙과 기법들을 설명

이 책에서 다루는 내용

1부에서는 머신러닝 프로젝트를 수행하기 위해 알아야 할 기본 지식을 소개하고 9장부터 시작하는 2부는 앞서 설명한 내용을 포함한 실제 사례를 통해 실무에 도움이 되도록 내용을 구성했다. 각 장의 내용은 1부에서 소개한 내용을 포함하고 있으니 앞서 설명한 내용을 떠올리면 읽으면 도움이 될 것이다.

1장 머신러닝 프로젝트가 수행되는 과정
2장 머신러닝으로 할 수 있는 일과 다양한 머신러닝 알고리즘
3장 오프라인에서 예측 모델을 평가하는 방법
4장 컴퓨터 시스템에 머신러닝 구조를 통합하는 주요 패턴
5장 머신러닝 분류 태스크에서 정답 데이터 수집
6장 지속 학습을 위한 머신러닝 기반 MLOps
7장 통계 검정, 인과 효과 추론, A/B 테스트
8장 머신러닝을 통해 얻은 예측 결과를 설명하는 방법
9장 탐색적 분석 과정과 이를 기반으로 한 보고서 발행
10장 업리프트 모델링을 사용해 더욱 효과적인 마케팅 수행
11장 슬롯머신 알고리즘을 이용한 강화 학습
12장 실제 시스템에 적용된 머신러닝 최적화

누구를 위한 책인가

다음 독자를 대상으로 머신러닝 데이터 분석 도구를 어떻게 비즈니스에 활용하는지, 불확실성이 높은 머신러닝 프로젝트는 어떻게 진행하는지 다룬다.
- 머신러닝 입문서를 떼고 실무에 활용하려는 개발자
- 대학에서 배운 머신러닝을 제품에 적용하려는 주니어 개발자
- 소프트웨어 개발자는 아니지만 머신러닝 시스템 및 기술적인 내용에 흥미가 있는 비즈니스 담당자

머신러닝 알고리즘은 이미 다른 책에서 많이 다루고 있으니 이 책에서는 머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 기존 시스템에 머신러닝을 통합하는 방법, 머신러닝에 사용할 데이터를 수집하는 방법 등 실무에 유용한 내용을 중점적으로 다룬다.

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