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머신러닝 디자인 패턴 효율적인 머신러닝 파이프라인과 MLOps를 구축하는 30가지 디자인 패턴

발리아파 락슈마난 , 세라 로빈슨 , 마이클 먼 지음 | 맹윤호 , 임지순 옮김 | 한빛미디어 | 2021년 11월 01일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162244845(1162244844)
쪽수 460쪽
크기 184 * 235 * 21 mm /803g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Machine Learning Design Patterns / Valliappa Lakshmanan

책소개

이 책이 속한 분야

데이터 준비, 모델 구축, MLOps의 일반적인 문제에 대한 솔루션 구현하기
디자인 패턴이란 전문가 수백 명의 경험을 간단하고 접근하기 쉽게 체계화한 것이다. 이 책에는 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 30가지 디자인 패턴이 담겨 있다. 각 패턴에는 문제에 대한 설명, 다양한 잠재적 솔루션, 상황에 적합한 기술 노하우가 포함되어 있다. 머신러닝 프로세스 전반에 걸쳐 마주하는 일반적인 문제를 해결하고 싶은 실무자라면, 저명한 3명의 구글 엔지니어가 이 책에서 분류한 ‘이미 입증된 방법’을 배우고 실천해보자.

목차

CHAPTER 1 머신러닝 디자인 패턴의 필요성
1.1 디자인 패턴이란?
1.2 이 책의 사용법
1.3 머신러닝 용어
1.4 머신러닝의 문제
1.5 마치며

CHAPTER 2 데이터 표현 디자인 패턴
2.1 간단한 데이터 표현
2.2 디자인 패턴 1: 특징 해시
2.3 디자인 패턴 2: 임베딩
2.4 디자인 패턴 3: 특징 교차
2.5 디자인 패턴 4: 멀티모달 입력
2.6 마치며

CHAPTER 3 문제 표현 디자인 패턴
3.1 디자인 패턴 5: 리프레이밍
3.2 디자인 패턴 6: 멀티라벨
3.3 디자인 패턴 7: 앙상블
3.4 디자인 패턴 8: 캐스케이드
3.5 디자인 패턴 9: 중립 클래스
3.6 디자인 패턴 10: 리밸런싱
3.7 마치며

CHAPTER 4 모델 학습 디자인 패턴
4.1 일반적인 학습 루프
4.2 디자인 패턴 11: 유용한 과대적합
4.3 디자인 패턴 12: 체크포인트
4.4 디자인 패턴 13: 전이 학습
4.5 디자인 패턴 14: 분산 전략
4.6 디자인 패턴 15: 하이퍼파라미터 튜닝
4.7 마치며

CHAPTER 5 탄력성 디자인 패턴
5.1 디자인 패턴 16: 스테이트리스 서빙 함수
5.2 디자인 패턴 17: 배치 서빙
5.3 디자인 패턴 18: 연속 모델 평가
5.4 디자인 패턴 19: 2단계 예측
5.5 디자인 패턴 20: 키 기반 예측
5.6 마치며

CHAPTER 6 재현성 디자인 패턴
6.1 디자인 패턴 21: 트랜스폼
6.2 디자인 패턴 22: 반복 가능 분할
6.3 디자인 패턴 23: 브리지 스키마
6.4 디자인 패턴 24: 윈도 추론
6.5 디자인 패턴 25: 워크플로 파이프라인
6.6 디자인 패턴 26: 특징 저장소
6.7 디자인 패턴 27: 모델 버전 관리
6.8 마치며

CHAPTER 7 책임 있는 AI
7.1 디자인 패턴 28: 휴리스틱 벤치마크
7.2 디자인 패턴 29: 설명 가능한 예측
7.3 디자인 패턴 30: 공정성 렌즈
7.4 마치며

CHAPTER 8 연결 패턴
8.1 패턴 참조
8.2 패턴 상호작용
8.3 ML 프로젝트 내의 패턴
8.4 사용 사례와 데이터 유형에 따른 일반적인 패턴

추천사

데이비드 캔터(ML Commons의 이그제큐티브 디렉터)

이 책은 다양하면서도 질 높은 예제를 담고 있습니다. 머신러닝 문제에 대한 검증된 솔루션을 필요로 하는 모든 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어라면 반드시 읽어봐야 할 책입니다.

윌 그레니스(구글 클라우드 CTO 오피스의 매니징 디렉터)

머신러닝 솔루션을 구축하는 과정에서 겪는 어려움을 덜어내고 싶은 분들을 위한 책입니다.

출판사 서평

머신러닝이라는 바다를 항해하는 데
꼭 필요한 나침반, 디자인 패턴

구글의 뛰어난 머신러닝 석학들이 모여 집필한 『머신러닝 디자인 패턴』은 기업에서 발생하는 대부분의 시나리오에 대응할 수 있는 30가지 패턴들을 다루고 있습니다. 이 책에 담긴 검증된 아키텍처와 비즈니스 사용 사례는 머신러닝을 구축하는 시간을 줄여주며, 비즈니스에 머신러닝을 적용하는 효과적인 방법을 알려줍니다. 단순히 ‘돌아가는 코드를 수록해놓은 책’이 아니라 다양한 기술 의사결정의 기준점이 되어줄 책입니다.

오늘도 많은 개발자가 불안한 마음을 안은 채로 딥러닝과... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • 머신러닝 디자인 패턴 na**mjjang | 2021-11-22 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    머신러닝 솔루션 구축을 위한 설계, 학습, 배포, 파이프라인, 서빙 등 워크플로 단계별 머신러닝  디자인 패턴 을 30가지 유형으로 정리한 책이다. 프로그래밍 세계의 디자인 패턴과 마찬가지로 머신러닝의 제품화 또한 분야별 다양한 전문가들이 애용하는 디자인 패턴을 잘 숙지하여 활용한다면 잘못된 설계 및 구현으로 인한 시행착오를 줄일 수 있는 것은 물론 잘 고민된 패턴 덕분에 추후 유연한 확장성을 가질 수 있다. 문제는 머신러닝 솔루션이 출시된 역사가 매우 짧아 고수마다 개발하는 패턴이 제 각각이고 쉽게 공유... 더보기
  • 머신러닝 디자인 패턴 ne**ecide | 2021-11-21 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    디자인 패턴이란 무엇일까요? 전문가의 경험을 간단하고 접근하기 쉽게 체계화한 것을 말합니다. 머신러닝을 공부하지만 불안한 마음을 가지고 계신 분들도 계실 겁니다. 머신러닝 모델을 만드는 데 도움이 되는 책을 소개해드리려 합니다. 소개해 드릴 책은 ‘머신러닝 디자인 패턴’입니다. 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 디자인 패턴이 정리되어 있습니다. 구글 엔지니어가 패턴에 문제 설명, 솔루션, 적합한 기... 더보기
  • # 머신러닝 디자인 패턴 - 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 기술의 발전으로 풀리지 않던 많은 문제들이 해결되기 시작했습니다. 다양한 분야에서 딥러닝 기술을 적용하려 많은 연구들이 진행되었고, 이 중 유의미한 성과를 내는 연구 결과도 있었습니다. - 반면 많은 연구들이 실제 현장에 적용되지 못한 연구들도 많습니다. 어쩌다 이런 일이 발생한 것일까요? - 머신러닝과 딥러닝은 운영 비용이 비쌉니다.   - 데이터를 기반으로 알고리즘을 만드는 학문이다 보니, 데이터를 만들고 해석하는데 많은 비용이 발생합니다.... 더보기
  •   [도서 소개] 데이터 준비, 모델 구축, MLOps의 일반적인 문제에 대한 솔루션 구현하기 디자인 패턴이란 전문가 수백 명의 경험을 간단하고 접근하기 쉽게 체계화한 것이다. 이 책에는 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 30가지 디자인 패턴이 담겨 있다. 각 패턴에는 문제에 대한 설명, 다양한 잠재적 솔루션, 상황에 적합한 기술 노하우가 포함되어 있다. 머신러닝 프로세스 전반에 걸쳐 마주하는 일반적인 문제를 해결하고 싶은 실무자라면, 저명한 3명의 구글 엔지니어가 ... 더보기

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