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머신러닝 실무 프로젝트

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상품상세정보
ISBN 9791162245323(1162245328)
쪽수 320쪽
크기 184 * 235 * 15 mm /571g 판형알림
이 책의 원서/번역서 仕事ではじめる機械學習 / 有賀康顯

책소개

이 책이 속한 분야

어디서든 환영받는 ‘실무형 머신러닝’ 비법
온라인 강의, 책, 대학 연구만으로는 실제 비즈니스에 머신러닝을 어떻게 적용할 것인지, 어떤 경우에 머신러닝 기법과 데이터 분석 방법을 적용해야 하는지 알기 어렵다. 해결해야 하는 문제를 정의하고 시스템을 설계하는 방법 역시 배우기 쉽지 않다. 가설 수립, 탐색적 분석 수행 방법 등 저자들이 경험하고 학습했던 노하우를 아낌없이 담아냈다. 2판에서는 지속적인 학습을 위한 MLOps와 슬롯머신 알고리즘을 활용한 강화 학습 등의 내용도 추가했다. 실무에서 통하는 머신러닝을 구현하고 싶다면 이 책으로 갈증을 해소할 수 있을 것이다.

목차

PART1 머신러닝 실무 노하우

CHAPTER 1 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기
1.1 머신러닝은 어떻게 사용되는가
1.2 머신러닝 프로젝트 과정
1.3 운용 시스템에서의 머신러닝 문제점 대처 방법
1.4 머신러닝 시스템을 성공적으로 운영하기 위한 조건
1.5 정리

CHAPTER 2 머신러닝으로 할 수 있는 일
2.1 머신러닝 알고리즘 선택 방법
2.2 분류
2.3 회귀
2.4 클러스터링과 차원 축소
2.5 기타
2.6 정리

CHAPTER 3 학습 결과 평가하기
3.1 분류 평가
3.2 회귀 평가
3.3 머신러닝을 통합한 시스템의 A/B 테스트
3.4 정리

CHAPTER 4 기존 시스템에 머신러닝 통합하기
4.1 기존 시스템에 머신러닝을 통합하는 과정
4.2 시스템 설계
4.3 훈련 데이터를 얻기 위한 로그 설계
4.4 정리

CHAPTER 5 학습 리소스 수집하기
5.1 학습 리소스 수집 방법
5.2 공개된 데이터셋이나 모델 활용
5.3 개발자가 직접 훈련 데이터 작성
5.4 동료나 지인에게 데이터 입력 요청
5.5 크라우드소싱 활용
5.6 서비스에 통합해서 사용자가 입력
5.7 정리

CHAPTER 6 지속적인 머신러닝 활용을 위한 기반 구축하기
6.1 머신러닝 시스템만의 독특한 어려움
6.2 지속적인 학습과 MLOps
6.3 머신러닝 인프라 구축 단계
6.4 지속적인 예측 결과 서빙
6.5 정리

CHAPTER 7 효과 검증: 머신러닝 기반 정책 성과 판단하기
7.1 효과 검증
7.2 인과 효과 추정
7.3 가설 검정 프레임
7.4 A/B 테스트 설계 및 수행
7.5 오프라인 검증
7.6 A/B 테스트를 수행할 수 없을 경우
7.7 정리
7.8 쉬어가기: 무조건 성공하는 A/B 테스트, A/B 테스트 모집단 조작

CHAPTER 8 머신러닝 모델 해석하기
8.1 구글 콜랩에 설치된 라이브러리 버전 업데이트
8.2 학습용 파일 업로드 및 확인
8.3 선형 회귀 계수를 이용한 원인 해석
8.4 로지스틱 회귀 계수로 원인 해석
8.5 회귀 계수 p값 구하기
8.6 결정 트리를 시각화해 원인 해석
8.7 랜덤 포레스트의 Feature Importance 시각화
8.8 SHAP을 활용한 기여도 시각화
8.9 SHAP을 활용한 직원 만족도 시각화
8.10 정리

PART2 머신러닝 실무 프로젝트

CHAPTER 9 킥스타터 분석하기: 머신러닝을 사용하지 않는 선택지
9.1 킥스타터 API 확인하기
9.2 킥스타터 크롤러 만들기
9.3 JSON 데이터를 CSV로 변환하기
9.4 엑셀로 데이터 살펴보기
9.5 피벗 테이블로 다양하게 파악하기
9.6 목표를 달성했지만 취소된 프로젝트 확인하기
9.7 국가별로 살펴보기
9.8 보고서 작성하기
9.9 이후 작업
9.10 정리

CHAPTER 10 업리프트 모델링을 이용한 마케팅 리소스 효율화
10.1 업리프트 모델링의 사분면
10.2 A/B 테스트 확장을 통한 업리프트 모델링
10.3 업리프트 모델링용 데이터셋 만들기
10.4 두 가지 예측 모델을 이용한 업리프트 모델링
10.5 AUUC로 업리프트 모델링 평가
10.6 실제 문제에 적용
10.7 업리프트 모델링을 서비스에 적용
10.8 정리

CHAPTER 11 슬롯머신 알고리즘을 활용한 강화 학습 입문
11.1 슬롯머신 알고리즘 용어 정리
11.2 확률분포에 관한 사고
11.3 사후 분포에 관한 사고
11.4 사후 분포의 신뢰 구간 상한을 이용한 구현 사례
11.5 UCB1
11.6 확률적 슬롯머신 알고리즘
11.7 다양한 슬롯머신 알고리즘 비교
11.8 부트스트랩 알고리즘을 이용한 콘텍스트 기반 슬롯머신 구현
11.9 현실 과제
11.10 A/B 테스트, 업리프트 모델링, 슬롯머신 알고리즘의 관계
11.11 정리

CHAPTER 12 온라인 광고에서의 머신러닝
12.1 온라인 광고 비즈니스
12.2 문제 정식화
12.3 예측의 역할 및 구현
12.4 광고 송출 로그의 특징
12.5 머신러닝 예측 모델 운영
12.6 정리

출판사 서평

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... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • 이 책은 제목에서와같이 실무 프로젝트를 진행하기에 앞서 반드시 읽어야 할 책이 아닌가 한다. 머신 러닝에 관한 책을 여러 권 읽었지만, 사실 프로젝트나 개발에 있어서 어떻게 적용해야 하는지에 대한 궁금증이 항상 머릿속을 떠나지 않았다. 시중에 나온 책 대부분이 머신러닝에 대한 입문서라고 한다면, 그 이후 실제로 프로젝트에 적용하기 위한 지침서로는 제격인 책이다. 뿐만 아니라 프로젝트 책임자와 관계자도 읽으면 반드시 도움이 될 책이다. 그 이유는 머신 러닝 프로젝트의 장단점과 어려움을 함께 알... 더보기
  • 머신러닝을 실무에서 활용하기 위해서는 생각보다 많은 기술이 필요하다. 특히 모델을 연구하는 것과 이를 실서비스에 적용하는 것의 간극은 아직은 낯선 개념이기 때문에 머신러닝과 엔지니어링을 균형 있게 이해하는 능력이 중요하다고 생각한다. 머신러닝과 엔지니어링을 다 잘하는 ML 계의 풀 스택 엔지니어도 실제로 존재하지만, 꼭 둘 다 완벽하게 잘해야 하는 건 아니다. 보통은 한 분야의 전문가가 다른 한 분야를 공부하면서 효율적으로 협업하기 위해 균형을 찾아가는 것 같다. 이 책은 여느 전공 책보다 얇아서 쉽게 다가갈 수 있었던 것 같다... 더보기
  • 일반적인 데이터분석, 머신러닝에 대한 이해도가 있으면,,항상 궁금했던 부분이 있었다. “실무에서는 도대체 어떤식으로 쓰일까??” 의문을 가지고 있었지만, 실무에 오기전 까지는 판단을 할 수가 없었다. 기본적인 머신러닝 이론부터(깊이가 깊지는 않음.) 프로젝트 예시, 데이터 수집 방법, MLOps까지 정말 다양한 내용을 다루고 있다. 앞서 말한 것처럼 깊이있는 접근은 힘들 수 있어도, 컨셉에 대한 이해를 할 수 있는데 아주 도움이 많이 되는 책이다. 실무 준비를 하는 취준생에게 적합한 책으로 보인다. 유익하게 읽었고... 더보기
  • ϻ 머신러닝, 딥러닝 공부의 기술적 이론을 다루는 책들은 정말 무수히 많다. 그 많고 많은 개념 도서들을 보면 사실 그 책이 그 책 같고, 저 책이 저 책 같다. 설명만 다르거나, 전체 챕터에서 한 챕터만 정말 새로운 기술/트렌드에 대해서 설명하거나 그런 보급형(?) 책들이 많다. 이번에 내가 고른 '머신러닝 실무 프로젝트' 도서는 그런 책들과는 다소 다른 흐름으로 내용들이 구성됐길래, 궁금하여 책을 열어봤다. Part1과 Part2로 나뉘어 part1은 개념을, part2는 실무와 가까운 주제를 다룬다. part1... 더보기
  • 한빛미디어에서 출간된 머신러닝 실무 프로젝트(2판) 책은 기존 내용에 MLOps 및 슬롯머신 알고리즘을 활용한 강화학습 등의 내용을 추가하여 2판을 출간했다고 한다. 1장에서는 머신러닝을 어떻게 프로젝트에 적용하는지에 대해 배우며, 머신러닝 프로젝트 진행과정을 다음과 같이 명료하게 나누어 두었다.    1. 비즈니스 문제를 머신러닝 문제로 정의 2. 논문을 중심으로 유사한 문제들을 조사 3. 머신러닝을 사용하지 않는 방법은 없는지 검토 4. 시스템... 더보기

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