[eBook]데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 알고리즘

출판사 : 제이펍발행일 : 2021년 04월16일 | 종이책 발행일 : 2020년 06월30일

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출판사서평 TOP

로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 전통적인 머신러닝에서 GANs, 강화학습 등 최신 알고리즘까지!

분야별, 난이도별로 잘 구성된 실전 면접 문제!

이 책은 간단한 내용부터 복잡한 내용까지, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 전통적인 머신러닝에서 GANs, 강화학습 등 최신 알고리즘까지 차례대로 전개되며, 머신러닝 각각의 영역을 포괄하는 간결한 문답 형식으로 되어 있습니다. 따라서 인공지능 분야에 종사하기 위해 알아야 할 기술을 잘 설명하고 있는 동시에 독자들의 필요에 따라, 역량에 따라 주제와 난이도별로 골라 읽는 학습을 통해 필수 기술을 익힐 수 있도록 도와줍니다.

Hulu 데이터 과학팀 실전 면접 문제 수록!
Hulu(훌루)는 넷플릭스 대항마로 월트 디즈니가 설립한 OTT(Over The Top) 서비스 회사이며, 이 책은 스탠퍼드대학교, 칭화대학교, 베이징대학교 등 일류 대학 출신들로 구성된 Hulu 데이터 과학팀 멤버 15인이 튼튼한 수학 기초, 알고리즘 시스템에 대한 완전한 이해, 모델에 대한 깊은 이해를 제공하기 위해 집필한 서적입니다.

데이터 과학자/데이터 엔지니어가 알아야 할 필수 스킬 트리 PDF 파일 제공!
데이터 과학자/데이터 엔지니어를 위한 스킬 트리(기술 로드맵) PDF 파일이 온라인으로 무료 제공됩니다.

추천사 TOP

이 책은 주거웨 박사가 편집하고 15명의 Hulu 데이터 과학자가 함께 쓴 창의적이고 실용적인 면이 돋보이는 책입니다. 인공지능과 머신러닝에 대한 이해를 높여 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자 모두를 AI 전문가로 거듭날 수 있도록 도와줄 것입니다.
- 해리 셤(Harry Shum) / 마이크로소프트 글로벌 수석부사장, IEEE 펠로우, ACM 펠로우

컴퓨터 이론과 알고리즘은 사람들에게 자주 냉대를 받습니다. 왜냐하면 그들과 실제 응용 사이를 이어 주는 다리가 없기 때문입니다. 주거웨 박사와 그녀의 동료들이 쓴 이 책은 어떻게 그들을 잇는 다리를 만들어 줄 수 있는지에 대해 가르쳐 주고 있습니다. 이 책을 통해 컴퓨터 관련 종사자들은 이론적인 부분에서 크게 도약할 것이며, 비전공자 출신들도 컴퓨터 과학이란 위대한 도구를 더 잘 이해할 수 있을 것입니다.
- 우쥔(Wu Jun) / 《수학의 아름다움(數學之美)》, 《물결의 정점에서(浪潮之巅)》 저자

시장에 쏟아져 나오고 있는 머신러닝 관련 서적 중에서 Hulu 데이터 과학자들이 출판한 이 책은 매우 특별합니다. 일선에서 일하고 있는 데이터 과학자들의 시각으로 인터뷰, 실전 모델링, 그리고 응용 사례들을 중점으로 머신러닝을 설명하고 있습니다. 그래서 데이터 과학자를 꿈꾸는 독자들에게는 더 빠르게 꿈을 이룰 수 있도록 도와줄 것입니다. 특히, 여러 명의 실전 전문가가 힘을 합쳐 만든 것임에도 내용이 상당히 체계적이라 더욱 독보적입니다.
- 리우펑(Liu Peng) / 《알고리즘 마케팅(计算广告)》 저자, iFLYTEK 부사장

목차 TOP

CHAPTER 1 피처 엔지니어링 1
① 피처 정규화 3
② 범주형 피처 6
③ 고차원 결합 피처의 처리 방법 9
④ 결합 피처 12
⑤ 텍스트 표현 모델 14
⑥ Word2Vec 17
⑦ 이미지 데이터가 부족할 때는 어떻게 처리해야 할까요? 20

CHAPTER 2 모델 평가 23
① 평가 지표의 한계 25
② ROC 곡선 31
③ 코사인 거리의 응용 38
④ A/B 테스트의 함정 43
⑤ 모델 평가 방법 46
⑥ 하이퍼파라미터 튜닝 49
⑦ 과적합과 과소적합 52

CHAPTER 3 클래식 알고리즘 55
① 서포트 벡터 머신 57
② 로지스틱 회귀 67
③ 의사결정 트리 71

CHAPTER 4 차원축소 85
① PCA 최대분산 이론 87
② ...

본문중에서 TOP

데이터 과학자로 향하는 길은 순탄치 않을 것입니다. 하지만 그 길에는 아름다움과 광활함이 함께할 것입니다. 여러분이 해야 할 일은 자신이 어떤 일을 하고 싶은지를 명확히 하고, 묵묵히 이 책의 내용을 최대한 습득한 후, 조용히 이 책을 덮고서 생활 속 사소한 곳에서 머신러닝의 매력을 느껴보는 것입니다.
(/ p.xxii)

머신러닝 문제에서 특성은 벡터의 형태로 표현되는 경우가 많습니다. 따라서 두 특성 벡터 사이의 유사도를 분석할 때 코사인 유사도를 자주 사용합니다. 코사인 유사도 값의 범위는 [-1, 1]이고, 같은 두 벡터 사이의 유사도는 1입니다. 만약 거리와 유사한 형태로 표현하고 싶다면 1에서 코사인 유사도를 뺀 것이 코사인 거리가 됩니다. 따라서 코사인 거리가 취할 수 있는 값의 범위는 [0, 2]가 되고, 동일한 두 벡터의 코사인 거리는 0이 됩니다.
(/ p.38)

같은 선형 차원축소 방법이지만 PCA는 비지도(unsupervised) 차원축소 알고리즘인 반면, LDA는 지도(supervised) 차원축소 알고리즘입니다. 따라서 원리와 응용 두 측면에서 두 알고리즘은 큰 차이점이 존재하지만, 두 방법 모두 수학적 방법론에서 시작했기 때문에 공통적인 특성도 존 ...

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