추가 적립 안내

이 책은 최근 가장 뜨거운 주제인 머신러닝을 비즈니스에 바로 접목하기 위한 다양한 방법론과 인사이트를 제공하여 비즈니스 친화적인 지식들을 전달하는데 그 목표가 있다. 또한 함께 구현하는 실습을 통해 머신러닝이 그리 먼 이야기만은 아니라는 것을 체감하고 직접 작은 규모의 머신러닝을 구현할 수 있는 능력을 키우는데 도움이 되고자 한다.

이 책은 최근 가장 뜨거운 주제인 머신러닝을 비즈니스에 바로 접목하기 위한 다양한 방법론과 인사이트를 제공하여 비즈니스 친화적인 지식들을 전달하는데 그 목표가 있다. 또한 함께 구현하는 실습을 통해 머신러닝이 그리 먼 이야기만은 아니라는 것을 체감하고 직접 작은 규모의 머신러닝을 구현할 수 있는 능력을 키우는데 도움이 되고자 한다.

대상 독자와 이 책의 구성
명령어가 가득한 프로그램의 설치나 복잡한 수식이 넘쳐나는 알고리즘을 모르더라도 비즈니스 현장에서 다음과 같이 활용해 볼 수 있을 것이다.

- 경영진/의사결정권자
1장. “머신러닝과 클라우드”를 통해 머신 러닝 비즈니스의 현주소를 짚어보고, 머신러닝이 비즈니스 실무에서 무엇을 가능하게 하는지 살펴볼 수 있을 것이다. 막연했던 기업 내/외의 데이터를 어떻게 수집하고 관리해야 하는지도 엿 볼 수 있으며 궁극적으로 왜 웹으로 통합되어야 하는지 자세히 이야기 하고 있다.

- 관리자/마케터 등 현업 관계자
2장에서는 마이크로소프트 애저 머신러닝 스튜디오를 살펴보고 활용법을 익힌 후, 3장에서 직접 몇 개의 실험을 구현하며 브라우져와 마우스만으로 머신러닝을 비즈니스 실무에 적용 가능하다는 것을 체험해 볼 수 있다. 더욱이 직접 모델을 구현하지 않아도 무한하게 공유된 다른 사람의 머신 러닝 모델을 가져와 얼마든지 변경하여 활용할 수 있다는 사실에 놀랄 것이다.

- 웹기획자/개발자
4장의 “웹 서비스 구현 및 배포”를 통해 머신 러닝이 더 이상 특정 데이터 과학자만의 전유물이 아니라 구현한 모델을 즉시 웹으로 배포하고 데이터를 입력하여 결과를 받아보는 것이 얼마나 손쉽고 또 중요한지 살펴볼 수 있다. 마케터라면 구현한 머신러닝을 엑셀에서 활용하는 법까지 익힐 수 있다.

- 데이터 과학자를 꿈꾸거나 더 깊은 지식을 원하는 당신
5장에서는 마이크로소프트 애저 머신러닝 스튜디오가 제공하는 있는 데이터 활용 모듈 7개와 머신러닝에서 자주 사용되는 모델 32가지를 소개하고 활용법을 정리하였다. 특히 자주 사용되거나 유명한 로지스틱 회귀, 인공 신경망 네트워크 등 주요 모델에 대해서는 자세한 개념 설명을 담아 통계 지식이 전혀 없는 일반인들도 해당 모델을 이해하고 사용해 볼 수 있도록 하였다

Mathew(Microsoft Azure 국내 총판)
무엇보다도 단순한 개념 이해에 그치지 않고 Azure에서 제공하는 머신러닝 스튜디오를 통한 상세한 실습 가이드는 비 전문가가 머신러닝을 활용하여 데이터 예측을 할 수 있는 입문서로서 충분히 읽어볼 가치가 있는 책이다. (Microsoft Azure 국내 총판 Soft Bank Commercial Korea)

우미영(한국마이크로소프트 전무)
이 책은 머신러닝을 알고리즘이 아니라 비즈니스 관점에서 접근 가능하게 해 주는 책이다. 이 책을 읽고 많은 개인과 기업들이 머신러닝을 활용해 혁신을 이루어내고 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있기를 바란다. (한국마이크로소프트 SMS&P Lead 부문 전무)

전선곤(카이스트 기술경영학부 교수)
이 책에 제시된 하나 하나의 방법을 따라 가다 보면 어느새 머신러닝 데이터 사이언티스트가 되어가는 자신을 발견할 수 있을 지도 모르겠다. 결국 이 책에서 다루는 여러 예시를 따라가다 보면, 머신러닝과 비즈니스가 연결되고, 웹 플랫폼에 통합된 머신러닝 세상에 도달할 것이다. (기술사업화그룹 대표이사)

최윤석(한국마이크로소프트 전무)
이 책으로 다양한 실습을 접할 여러분에게 이제 인공지능은 막연한 두려움의 대상이 아닌 인간의 삶을 더 윤택하게 하는데 다양하게 활용될 수 있을 기술이란 확신을 갖는 계기가 되기를 바란다. (한국마이크로소프트 Commercial Software Engineering 부문 전무)

황문기(서강대학교 교수)
이 책이 저자의 오랜 비즈니스 경험과 인사이트에 기반하여 MS사의 다양한 ML 알고리즘, 그리고 Azure 플랫폼 서비스가 접목된다면, 향후 일반인, 데이터과학도 및 벤처·스타트업 들에게 새로운 머신러닝 비즈니스 잘 안내해줄 수 가이드가 되기를 기대한다. (서강대학교 혁신과 경쟁 연구센터 머신러닝 Lab 교수)

CHAPTER 1 머신러닝 비즈니스와 클라우드
1. 머신 러닝과 비즈니스의 만남
2. 데이터 전략
3 머신 러닝 비즈니스의 현주소
4 웹 플랫폼과의 통합 필요성

CHAPTER 2 애저 머신러닝 스튜디오
1. 마이크로소프트 클라우드 애저
2. 애저 머신러닝 스튜디오 소개
3 애저 머신러닝 스튜디오 시작하기
4. 코타나 갤러리 소개

CHAPTER 3 웹으로 구현하는 머신러닝
1. 워밍업
2. 육군 몸무게 예측 실험
3. 신용 대출 위험도 평가 모델
4. 코타나 갤러리 100% 활용
5. 손글씨 이미지 인식

CHAPTER 4 웹 서비스 구현 및 배포
1. 웹 서비스 배포
2. 웹 서비스 관리
3. 웹 사이트와 엑셀 활용
4. 애저 머신러닝 아키텍처 예제

CHAPTER 5 애저 머신 러닝 모듈 마스터링
1. 데이터 모듈
2. 분류 알고리즘
3. 회귀 알고리즘
4. 변칙 감지 알고리즘
5. 클러스터링 알고리즘
6. 훈련/스코어/평가 모델

어려운 수학이나 통계학은 잠시 뒤로 미뤄두자. 우선 머신러닝으로 무엇을 할 수 있는지를 생각해 보자. 그리고 간단한 몇 개의 실제 모델을 구현하고 그 모델이 실제로 결과를 예측하는 것을 눈으로 확인해보자. 이 과정을 통해 여러분은 머신러닝의 전체 그림을 보게 될 것이다. 만약 여러분이 학생이라면 머신러닝이라는 큰 흐름 속에서 무엇을 선택하고 어느 부분을 깊게 공부할 것인지 엿 볼 수 있을 것이다.

직장인의 경우에는 이 책을 읽고 난 후에 근무하는 기업에 어떤 데이터가 있는지 확인하고 싶어질 것이다. 적정한 데이터만 가지고 있다면 이 책을 읽고 따라하는 것만으로도 판매량을 예측해 보거나, 고객을 군집화 할 수 있기 때문이다.
-저자 서문 중에서