비즈니스 머신러닝 (아마존 세이지메이커와 주피터를 활용한 빠르고 효과적인 머신러닝 활용법)

더그허전

시드니에본사를둔비즈니스자동화및통합기업ManagedFunctions의CEO다.파이썬이나주피터노트북으로비즈니스프로세스를자동화하는통합머신러닝플랫폼을구축했다.IT및비즈니스프로세스아웃소싱산업에서20년간근무했으며여전히배움에대한적극적인태도를지니고있다.

[Part1비즈니스를위한머신러닝]

CHAPTER1머신러닝이비즈니스에적용되는방식
1.1왜우리비즈니스시스템은엉망인가
1.2지금왜자동화가중요한가
1.3기계는어떻게의사결정을하는가
1.4캐런의의사결정을머신러닝이도와줄수있는가
1.5기계는어떻게학습하는가
1.6의사결정을위한머신러닝사용의회사승인
1.7도구
1.82~7장의시나리오를다루기위한세이지메이커설정
1.9지금이바로행동할때
1.10요약

[Part2비즈니스를위한머신러닝6가지시나리오]

CHAPTER2기술담당자에게구매결재검토요청을전달해야하는가
2.1의사결정
2.2데이터
2.3학습시작
2.4주피터노트북을이용한의사결정
2.5엔드포인트삭제와노트북인스턴스중지
2.6요약

CHAPTER3이탈조짐을보이는고객찾기
3.1이장의의사결정사항
3.2업무처리절차
3.3데이터셋준비
3.4XG부스트이해하기
3.5머신러닝모델구축준비
3.6머신러닝모델구축
3.7엔드포인트삭제와노트북인스턴스중지
3.8엔드포인트삭제여부확인
3.9요약

CHAPTER4고객문의사항을고객지원팀에전달여부결정
4.1이장의의사결정사항
4.2업무처리절차
4.3데이터셋준비
4.4자연어처리
4.5BlazingText는어떤것이고어떻게작동하나
4.6머신러닝모델구축준비
4.7머신러닝모델구축
4.8엔드포인트삭제와노트북인스턴스중지
4.9엔드포인트삭제여부확인
4.10요약

CHAPTER5공급업체가보낸청구서에대해추가질의여부결정
5.1이장의의사결정사항
5.2업무처리절차
5.3데이터셋준비
5.4이상치정의
5.5지도학습과비지도학습
5.6랜덤컷포레스트의개요및동작방식
5.7머신러닝모델구축준비
5.8머신러닝모델구축
5.9엔드포인트삭제와노트북인스턴스중지
5.10엔드포인트삭제여부확인
5.11요약

CHAPTER6월간전력사용량예측
6.1이장의의사결정사항
6.2시계열데이터작업을위한주피터노트북불러오기
6.3데이터셋준비:시계열데이터의차트그리기
6.4신경망이란
6.5머신러닝모델구축준비
6.6머신러닝모델구축
6.7엔드포인트삭제와노트북인스턴스중지
6.8엔드포인트삭제여부확인
6.9요약

CHAPTER7월간전력사용량예측성능향상
7.1DeepAR의주기적현상파악능력
7.2DeepAR의강점:연관된시계열데이터병합
7.3전력사용량예측모델에추가데이터병합
7.4머신러닝모델구축준비
7.5머신러닝모델구축
7.6엔드포인트삭제와노트북인스턴스중지
7.7엔드포인트삭제여부확인
7.8요약

[Part3프로덕션에머신러닝적용하기]

CHAPTER8웹서비스로예측모델제공하기
8.1왜웹상에서의사결정모델과예측모델을제공하는것은어려울까
8.2이장의단계개요
8.3세이지메이커엔드포인트
8.4세이지메이커엔드포인트설정
8.5서버리스API엔드포인트설정
8.6웹서비스엔드포인트생성
8.7의사결정서비스제공
8.8요약

CHAPTER9사례연구
9.1사례연구1:WorkPac
9.2사례연구2:Faethm
9.3결론
9.4요약

기업의비즈니스경쟁력을극대화하는머신러닝실전가이드

모든기업이IT기업으로전환되었듯,이제는IT기업에서AI기업으로바뀔것이라고많은전문가가예측하고있다.기업에서AI를도입하는것이선택이아닌필수가된것이다.AI전문인력이없으니도입이어렵다고생각할수도있다.하지만이책은AI전문인력이없는일반기업도비즈니스에AI를쉽게적용할수있도록AWS세이지메이커와주피터노트북을사용해비용효율적인비즈니스아이디어를실현하는방법을소개한다.

머신러닝에적합한작업식별,백오피스프로세스자동화,오픈소스및클라우드기반툴사용법,관련사례연구등의주요내용과함께,비즈니스머신러닝을수행하는데필요한고객유지,전력사용량예측,백오피스프로세스등실무에서매우유용한6가지시나리오를다룬다.이책으로현대비즈니스핵심기술로부상한머신러닝을적용해자사프로세스를효율적이고경쟁력있게만들수있을것이다.원서출간이후아마존세이지메이커버전이2.x로업데이트되어번역서에는1.x버전예제를오류없이실행하기위한해결방법을함께담았다.

■비즈니스생산성을향상시키는머신러닝을이용한6가지시나리오
-구매요청부터승인까지의구매요청전달과정자동화
-이탈조짐을보이는고객을찾는XG부스트애플리케이션구축
-불만트윗을식별하는머신러닝모델구축
-공급업체가보낸청구서에대해추가질의여부결정
-DeepAR알고리즘으로월간전력사용량예측
-DeepAR알고리즘으로월간전력사용량예측성능향상

예제코드
github.com/K9Ns/ml4biz