[eBook]머신러닝 실무 프로젝트 : 실전에 필요한 머신러닝 시스템 설계, 데이터 수집, 효과 검증 노하우

원제 : 仕事ではじめる機械學習(Machine Learning at Work)

저 : 아리가 미치아키, 나카야마 신타(中山 心太), 니시바야시 다카시(西林 孝)역 : 심효섭출판사 : 한빛미디어발행일 : 2018년 06월21일 | 종이책 발행일 : 2018년 06월05일

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북마스터소개글 TOP

실전에 필요한 머신러닝 시스템 설계, 데이터 수집, 효과 검증 노하우

머신러닝 알고리즘처럼 다른 책에서도 많이 다루는 주제 대신, 이 책에서는 "실무에서는 어떻게 해야 하지?"라는 궁금증을 해결하는 데 집중한다. 1부에서는 머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 시스템 구성법, 학습용 데이터 수집, 효과 검증에 필요한 저자들의 노하우를 알려준다. 2부에서는 저자가 엄선한 세 가지 프로젝트를 따라 해보며 실무 감각을 키울 수 있도록 구성했다.

출판사서평 TOP

현업 개발자를 위한 색다른 머신러닝 실무서

머신러닝을 실제 시스템에 적용하려면 기존 이론서들에서는 다루지 않지만 꼭 필요한 지식이 적지 않다. 탐색적 분석에 대한 경험과 데이터 분석 업무를 수행하면서 경험적으로 익혀온 묵시적 지식 등이 여기 해당한다. 그래서 이 책은 머신러닝 프로젝트를 진행하는 과정을 따라 가며 실무자가 느낄 궁금증과 갈증을 해소해주도록 꾸몄다. 다른 입문서에서 다루는 머신러닝 알고리즘은 과감히 축약하고 노하우에 집중하여 얇고 경제적이다. 경험 많은 실무자라면 자신의 노하우와 비교, 정리하여 동료나 후임에게 전수해주는 모습도 아름다울 것이다. 머신러닝 알고리즘 입문서가 아닌 만큼, 머신러닝 초보자라면 다른 머신러닝 책으로 기초를 닦고 읽으면 저자들이 전하고자 하는 핵심이 더욱 잘 전달될 것이다.

★ 주요 내용

1부. 머신러닝 실무 노하우

- 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기
- 머신러닝으로 할 수 있는 일
- 학습 결과 평가하기
- 기존 시스템에 머신러닝 통합하기
- 학습 데이터 수집하기
- 효과 검증하기
2부. 머신러닝 실무 프로젝트
- 프로젝트 1 : 영화 추천 시스템 만들기
- 프로젝트 2 : 킥스타터 분석하기
- 프로젝트 3 : 업리프트 모델링으로 마케팅 효율 높이기

추천사 TOP

"실제 머신러닝 시스템을 설계하는 방법을 폭넓게 설명하는 책이다. 7장 이후는 프로젝트를 통해 실제로 경험해보는 데 무게를 두고 있다. 머신러닝 기초를 익힌 후 읽으면 더 쉽게 이해될 것이다!"
- 사이토 / 아마존 독자

목차 TOP

1부. 머신러닝 실무 노하우

1장. 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기

1.1 머신러닝은 어떻게 동작하는가
1.2 머신러닝 프로젝트의 과정
__1.2.1 문제 정의하기
__1.2.2 머신러닝을 사용하지 않는 방법 검토하기
__1.2.3 시스템 설계하기
__1.2.4 알고리즘 선택하기
__1.2.5 특징, 정답 데이터, 로그 설계하기
__1.2.6 데이터 전처리
__1.2.7 학습 및 파라미터 튜닝
__1.2.8 시스템에 통합하기
1.3 운영 시스템에서 발생하는 머신러닝 문제 대처 방법
__1.3.1 사람이 작성한 황금기준을 사용하여 예측 성능 모니터링
__1.3.2 예측 모델 ...

저자소개 TOP

아리가 미치아키 [저]

전자 회사의 연구소와 레시피 서비스 회사를 거쳐, 지금은 Cloudera 소속의 필드 데이터 과학자다. 데이터 활용과 머신러닝 지원 업무를 담당한다.
- https://twitter.com/chezou
- https://www.slideshare.net/chezou
- https://chezo.uno/

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나카야마 신타 [저]

일본 최대 이동통신사의 연구소, 소셜 게임 개발사, 머신러닝을 활용한 웹 마케팅 프리랜서를 거쳐, 지금은 (주)Next Int를 창업했다. 자사 서비스 개발 외에도 게임 기획과 머신러닝 기획을 수탁한다. 머신러닝 게임 디자인, 사업 설계, 신규 사업 기획 등을 두루 수행한다.
- https://twitter.com/tokoroten
- https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama
- https://medium.com/@tokoroten/

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니시바야시 다카시 [저]

독립 SIer 소프트웨어 벤더를 거쳐, 지금은 (주)VOYAGE GROUP 소속 소프트웨어 엔지니어다. 인터넷 광고 서비스의 광고 전달 논리를 개발한다.
- https://hagino3000.blogspot.jp/
- https://speakerdeck.com/hagino3000
- https://twitter.com/hagino3000

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심효섭 [역]

연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 기계학습에 대한 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로 『딥러닝 제대로 시작하기』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 딥러닝』 등 10여 종이 있다.

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