AutoML 인 액션 (AutoKeras 창시자가 안내하는, AutoKeras와 KerasTuner로 머신러닝 파이프라인 최적화하기)

AutoML 인 액션 (AutoKeras 창시자가 안내하는, AutoKeras와 KerasTuner로 머신러닝 파이프라인 최적화하기)

$34.00
Description
머신러닝의 새로운 시대를 여는 AutoML
머신러닝 한계를 넘어, AutoML로 정확하고 빠른 모델을 만들어보자
◆ AutoML의 핵심을 담은 AutoKeras 창시자의 집필서
◆ ML 전문가의 비밀 노트: ML 핵심 개념부터 ML 자동화를 위한 최적화 알고리즘까지

AutoML의 발전으로 머신러닝에 대한 전문 지식이 없어도 하이퍼파라미터 튜닝과 모델 최적화를 간편하게 수행할 수 있게 되었습니다. 특히, AutoKeras와 KerasTuner와 같은 도구들은 이러한 기능을 제공하며, 다양한 작업에 맞게 머신러닝 모델을 빠르게 조정할 수 있도록 도와줍니다. AutoML을 통해 머신러닝을 더욱 쉽게 활용하고 업무 성과를 향상시킬 수 있으므로, 이러한 도구들을 배우고 활용하는 것이 중요합니다.

이 책은 AutoML의 기본 개념과 알고리즘, 도구를 소개하고, AutoML 도구를 활용하여 머신러닝 모델을 학습시키는 방법을 설명합니다. 또한, 실제 사례를 통해 AutoML의 적용 방법을 보여주며, 머신러닝을 처음 접하는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 다양한 분야에서 머신러닝을 활용하여 머신러닝 전문가로 성장하고자 하는 모든 사람에게 유용한 학습 자료가 될 것입니다.
저자

칭취안송,하이펑진,시아후

(QingquanSong)
링크드인AI파운데이션팀의머신러닝및렐러번스엔지니어.AutoKeras의창시자중한명이기도합니다.텍사스A&M대학교에서컴퓨터공학박사학위를받았으며,관심연구분야는추천시스템과소셜네트워크에서AutoML,동적데이터분석,텐서분해를활용하는것입니다.그리고지금까지KDD,NeurIPS,TKDD등주요데이터마이닝및머신러닝학회에서논문을발표했습니다.

목차

[PART1AutoML기초]
CHAPTER1머신러닝을AutoML로
1.1AutoML에대한감잡기
1.2머신러닝시작하기
1.3AutoML:자동화속의자동화

CHAPTER2ML프로젝트의엔드투엔드파이프라인
2.1엔드투엔드파이프라인의개요
2.2문제정의및데이터셋조립
2.3데이터전처리
2.4피처엔지니어링
2.5머신러닝알고리즘의선별
2.6머신러닝모델의파인튜닝:그리드탐색

CHAPTER3딥러닝요점정리
3.1딥러닝이란?
3.2텐서플로와케라스
3.3다층퍼셉트론을사용한캘리포니아주택가격예측
3.4합성곱신경망을활용한손글씨숫자분류
3.5순환신경망을활용한IMDB리뷰분류

[PART2실전AutoML]
CHAPTER4자동화된엔드투엔드머신러닝솔루션생성
4.1AutoML도구준비:AutoKeras
4.2자동화된이미지분류
4.34개의지도학습에대한엔드투엔드AutoML솔루션
4.4다중입/출력문제다루기

CHAPTER5AutoML파이프라인생성을통한탐색공간조정
5.1순차적AutoML파이프라인으로작업하기
5.2자동화된하이퍼파라미터튜닝을위한순차적AutoML파이프라인만들기
5.3하이퍼블록으로자동화된파이프라인검색
5.4그래프구조의AutoML파이프라인설계하기
5.5사용자정의AutoML블록설계하기


CHAPTER6완전한사용자정의탐색공간을가진AutoML
6.1계층별로탐색공간사용자정의하기
6.2오토인코더모델튜닝하기
6.3서로다른검색기법으로얕은모델튜닝하기
6.4튜너의사용자정의를통해AutoML과정제어하기

[PART3AutoML의고급주제]
CHAPTER7AutoML검색기법의사용자정의
7.1순차적검색기법
7.2임의검색기법으로시작하기
7.3베이지안최적화검색기법사용자정의하기
7.4진화적검색기법을사용자정의하기

CHAPTER8AutoML의규모확장
8.1대규모데이터셋다루기
8.2다중GPU로병렬화하기
8.3검색속도를높이는전략

CHAPTER9마무리
9.1주요개념되돌아보기
9.2AutoML도구및플랫폼
9.3AutoML의미래과제
9.4빠르게변하는분야에서최신상태유지하기

부록A코드실행을위한환경설정
A.1구글코랩시작하기
A.2로컬우분투시스템에주피터노트북환경설정

부록B이미지,텍스트,정형데이터분류예제
B.1이미지분류:손글씨숫자인식
B.2텍스트분류:뉴스그룹의주제분류하기
B.3정형데이터분류:타이타닉생존자식별하기

출판사 서평

누구를위한책인가요?
● 머신러닝엔지니어:AutoML개념을탄탄히다지고실무에서활용방법과심화주제를익히고싶은분
● AutoML도구에관심있는프로젝트관리자및개발자:AutoKeras와KerasTuner를활용하여프로젝트의효율성을높이고싶은분
● 데이터과학자및분석가:머신러닝모델의개발과최적화방법을찾고있는분
● 학계연구자:최신AutoML연구와기술에관심이있고기존연구와다른관점으로AutoML에접근하고싶은분

간추린목차로보는이책을200%활용하는방법
단계별로AutoML의기본개념부터고급주제까지체계적으로학습할수있습니다.각장의내용을순차적으로따라가면서실제예제와함께실습하면AutoML의전반적인지식과활용능력을향상시킬수있을것입니다.

[PART1:AutoML기초]
● 머신러닝과AutoML이해하기:AutoML의기본개념에익숙하지않다면1장에서AutoML의핵심철학과장점을확인해보세요.
● 머신러닝프로젝트의흐름알아보기:2장에서는머신러닝프로젝트를계획하고구성할때도움이되는전반적인흐름을파악할수있습니다.
● 딥러닝시작하기:3장은기본모델로실제문제를해결하는방법을학습할수있어,딥러닝에익숙하지않은독자에게특히더유용하게작용합니다.

[PART2:실전AutoML]
● 실제머신러닝문제해결하기:4장에서는AutoKeras를활용한실제문제를해결하는방법을배웁니다.실무에서자주마주치는문제를어떻게해결하는지경험해보세요.
● 고급파이프라인구성하기:5장에서는파이프라인의세부조정및최적화방법을배웁니다.심화단계의AutoML활용법을익히고자하는독자에게추천합니다.
● 사용자정의탐색활용하기:6장에서는사용자정의탐색기법을통해더욱세밀한모델튜닝방법을배웁니다.

[PART3:AutoML의고급주제]
● 다양한검색기법탐구하기:7장에서는다양한검색기법을통해최적의모델을찾는전략을배웁니다.
● AutoML의확장성활용하기:8장에서는대규모데이터셋처리및병렬처리방법등AutoML의확장성을최대한활용하는방법을배웁니다.
● 전체내용복습및미래전망알아보기:9장에서는지금까지학습한내용을복습하고,AutoML의미래발전방향에대해알아봅니다.

[부록]
● 실습환경구축하기:부록A에서는코드실습을위한환경설정방법을소개합니다.실제로코드를실행하며학습하고자하는독자에게유용합니다.
● 실제예제로실력키우기:부록B에서는다양한데이터유형에대한분류예제를통해실제로학습한내용을적용해보는기회를얻을수있습니다.


AutoKeras창시자의실무경험을담은AutoML실전가이드
이책은AutoML의기본개념부터심화내용과실무활용까지전과정을포괄적으로다루는실전서입니다.AutoML파이프라인의확장성개선부터검색알고리즘,원샷튜닝기법까지최신AutoML기술동향을한권에모두담아냈습니다.더불어AutoKeras창시자가직접알려주는방법을통해AutoKeras와KerasTuner를활용하여ML파이프라인을심도있게배우게됩니다.또한검색기법,분류,회귀,데이터증강등다양한예제를통해AutoML파이프라인을생성하고,머신러닝문제를해결하며파이프라인을개선하는능력을함양할수있습니다.이책을통해AutoML에대한포괄적인이해를기반으로실무에적용할수있는실용적인지식까지얻어보세요.


[추천사]
최신AutoML기술의이론과실제응용사례를풍부하게다루고있어,머신러닝전문가로성장하고자하는모든이에게이상적인학습자료입니다

윤명식,메가존클라우드아키텍트

이책은단순히하이퍼파라미터튜닝과AutoModel에국한되지않고파이프라인까지고려하여케라스의성능을극대화하는방법을상세히다룹니다.이책을통해케라스를사용하는모든연구자가업무나연구에서케라스의생산성을높이는경험을쌓기바랍니다.
이영빈,모두의연구소

‘AutoML’이라는이름자체가무척고도화되고쉽게접근할수없는기술로느껴질수있습니다.이러한AutoML의진입장벽을낮추기위해이책은모델튜닝이필요한개발자들이더쉽게접근할수있는기회를제공하고,더많은사람이AutoML을활용할수있도록돕습니다.

강찬석,LG전자소프트웨어엔지니어

그동안머신러닝모델을구축하면서항상가졌던‘어떻게하면모델과하이퍼파라미터를더최적화할수있을까?’라는아쉬움과갈증을해소할수있는책입니다.

박희민,상명대학교소프트웨어학과

이책은AutoKeras를활용하여하이퍼파라미터튜닝을자동화하는방법을소개합니다.따라서이책을읽고나면AutoKeras를통해반복적인테스트과정으로부터해방되어데이터분석과아키텍처설계에집중하여업무효율을높일수있을것입니다.
신기원,고려대학교안암병원의료AI연구자

AutoKeras와KerasTuner를통해ML파이프라인을자동화하는방법을단계별로안내합니다.다양한기술의장단점은물론,각단계는다양한이론과기술을코드와함께소개하고있습니다.

박민우,AIResearcher