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머신러닝 실무 프로젝트 - 실전에 필요한 MLOps, 머신러닝 모델 검증, 슬롯머신 알고리즘, 온라인 광고에서의 머신러닝, 2판
아리가 미치아키.나카야마 신타.니시바야시 다카시 지음, 김모세 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 3월
평점 : 
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
지은이의 말에서 가설 수립, 탐색적인 분석 수행 방법, 일반 소프트웨어 개발과는 다른 난관들을 경험하며 학습했던 것이 아직 많이 알려지지 않았다고 생각했다. 2판을 통해 필자들이 경험하면서 익혀온 것을 전달하고 싶었다고 한다. 머신러닝을 독학하여 익히느라 이런 주제를 접할 기회가 없단 독자들에게 이 책이 머신러닝을 활용하는데, 미력하나마 도움이 될 거라고 했다. 이책은 막 머신러닝에 관심을 갖고 첫발을 내딛고자 하는 분, 머신러닝에 익숙하지 않지만 머신러닝과 관련된 업무를 당장 해야 하는 개발자에게 딱 맞는 책이라고 김모세 역자분은 강조한다.
출판사의 서평에서는 ... 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.
이 책에서 다루는 내용는 다음과 같다.
< 1부에서는 머신러닝 프로젝트를 수행하기 위해 알아야 할 기본 지식을 소개 >
1장 머신러닝 프로젝트가 수행되는 과정
2장 머신러닝으로 할 수 있는 일과 다양한 머신러닝 알고리즘
3장 오프라인에서 예측 모델을 평가하는 방법
4장 컴퓨터 시스템에 머신러닝 구조를 통합하는 주요 패턴
5장 머신러닝 분류 태스크에서 정답 데이터 수집
6장 지속 학습을 위한 머신러닝 기반 MLOps
7장 통계 검정, 인과 효과 추론, A/B 테스트
8장 머신러닝을 통해 얻은 예측 결과를 설명하는 방법
<2부는 앞서 설명한 내용을 포함한 실제 사례를 통해 실무에 도움이 되도록 내용 구성>
9장 탐색적 분석 과정과 이를 기반으로 한 보고서 발행
10장 업리프트 모델링을 사용해 더욱 효과적인 마케팅 수행
11장 슬롯머신 알고리즘을 이용한 강화 학습
12장 실제 시스템에 적용된 머신러닝 최적화
이른 아침... 남들보다 일찍 출근해서 모닝커피 한잔과 함께 머신러닝의 세계로 빠져 보는 것은 어떨까...
출처: https://plmis.tistory.com/1318 [맵으로 풀어가는 디지털혁신스토리텔링]