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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계 eBook
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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계

텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화

[ PDF ]
하네스 하프케, 캐서린 넬슨 저/송호연 | 한빛미디어 | 2021년 10월 11일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 516 판매지수란?
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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계

품목정보

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출간일 2021년 10월 11일
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  • 이용기간 제한없음
  •  TTS 가능 TTS 안내
  •  저작권 보호를 위해 인쇄 기능 제공 안함
지원기기 크레마 /PC(윈도우) /아이폰 /아이패드 /안드로이드폰 /안드로이드패드 /전자책단말기 /PC(Mac)
파일/용량 PDF(DRM) | 7.95MB 파일/용량 안내
페이지 수 약 417쪽 글자 수/페이지 수 안내
ISBN13 9791162246481

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소개

목차

저자 소개 (3명)

SAP Concur의 Concur Labs 수석 데이터 과학자이다. 머신러닝을 사용하여 비즈니스 여행자의 경험을 개선하는 혁신적인 방법을 연구한다. SAP Concur에 합류하기 전에는 의료, 소매, 채용, 재생 에너지 등 다양한 산업 분야의 머신러닝 인프라 문제를 해결했다. 또한, 자연어 처리와 딥러닝에 관한 출판물을 공동으로 집필했으며 다양한 콘퍼런스에서 딥러닝과 파이썬에 대해 발표했다. 그는 wunderba... SAP Concur의 Concur Labs 수석 데이터 과학자이다. 머신러닝을 사용하여 비즈니스 여행자의 경험을 개선하는 혁신적인 방법을 연구한다. SAP Concur에 합류하기 전에는 의료, 소매, 채용, 재생 에너지 등 다양한 산업 분야의 머신러닝 인프라 문제를 해결했다. 또한, 자연어 처리와 딥러닝에 관한 출판물을 공동으로 집필했으며 다양한 콘퍼런스에서 딥러닝과 파이썬에 대해 발표했다. 그는 wunderbar.ai의 창시자이기도 하다. 또한 오리건 주립 대학교에서 전기공학 석사 학위를 받았다.
SAP Concur의 Concur Labs 수석 데이터 과학자이다. 특히 개인 정보 보호 머신러닝과 기업 데이터에 딥러닝을 적용하는 데 관심이 있다. 이전에는 지구물리학자로서 고대 화산을 연구하고 그린란드에서 석유를 탐사했다. 더럼 대학교에서 지구물리학 박사 학위를 받았고 옥스퍼드 대학교에서 지구과학 석사 학위를 받았다. SAP Concur의 Concur Labs 수석 데이터 과학자이다. 특히 개인 정보 보호 머신러닝과 기업 데이터에 딥러닝을 적용하는 데 관심이 있다. 이전에는 지구물리학자로서 고대 화산을 연구하고 그린란드에서 석유를 탐사했다. 더럼 대학교에서 지구물리학 박사 학위를 받았고 옥스퍼드 대학교에서 지구과학 석사 학위를 받았다.
현재 인공지능 튜터 산타토익을 개발한 뤼이드의 VP of AIOps로 머신러닝 파이프라인 구축을 총괄한다. 네이버에서 AI 연구 엔지니어로 근무했으며, 카카오에서 데이터 엔지니어로 일한 경력이 있다. 국내 최대 인공지능 커뮤니티인 텐서플로 코리아와 머신러닝 옵스 코리아 운영진이다. 현재 인공지능 튜터 산타토익을 개발한 뤼이드의 VP of AIOps로 머신러닝 파이프라인 구축을 총괄한다. 네이버에서 AI 연구 엔지니어로 근무했으며, 카카오에서 데이터 엔지니어로 일한 경력이 있다. 국내 최대 인공지능 커뮤니티인 텐서플로 코리아와 머신러닝 옵스 코리아 운영진이다.

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출판사 리뷰

파이프라인으로 머신러닝 자동화를 구축하는 명확한 가이드!

이 책에서 처음부터 끝까지 단계별로 구체적인 예제 프로젝트를 안내하는 방식이 마음에 들었습니다. 많은 코드 예제와 명확하고 간결한 설명 덕분에, 여러분의 머신러닝 파이프라인을 가동하고 자신의 사용 사례에 맞게 조정하는 데 필요한 개념적 도구를 사용할 수 있을 것입니다. 노트북을 가지고 여러분이 배운 내용을 실제로 사용해보기를 강력히 추천합니다. 이제 전문적인 머신러닝 파이프라인을 만들 때입니다!

대상 독자

기본적인 머신러닝 개념을 이해하고 하나 이상의 머신러닝 프레임워크(예: 파이토치, 텐서플로, 케라스)에 익숙한 독자님께 추천합니다. 이 책의 머신러닝 예시는 텐서플로와 케라스를 기반이지만, 핵심 개념은 어떤 프레임워크에도 적용할 수 있습니다.

● 일회성 머신러닝 모델 학습을 넘어 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 출시하고자 하는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어
● 프로젝트 관리자, 소프트웨어 개발자, 데브옵스 엔지니어

주요 내용

● 머신러닝 파이프라인 구축 단계 이해
● 텐서플로 익스텐디드(TFX)를 사용한 파이프라인 구축
● 아파치 빔, 아파치 에어플로, 쿠베플로 파이프라인을 사용한 머신러닝 파이프라인 조정
● 텐서플로 데이터 검증 및 변환을 사용한 데이터 작업
● 텐서플로 모델 분석을 사용하여 모델 세부 분석
● 모델 성능의 공정성과 편향성 조사
● 모바일 장치용 텐서플로 서빙 또는 텐서플로 라이트(TFLite)로 모델 배포
● 개인 정보를 보호하는 머신러닝 기술

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