옮긴이 머리말 viii
베타리더 후기 x
시작하며 xii
이 책에 대하여 xv
CHAPTER 1 과제, 팀, 시스템 1
1.1 소프트웨어 기술을 활용해 비즈니스 과제를 해결하려면 3
1.2 과제를 머신러닝으로 해결할 시나리오를 결정한다 7
1.3 팀 크기와 스킬에 맞는 개발과 운용을 고려한다 11
1.4 머신러닝 시스템의 아키텍처를 설계한다 14
1.5 새로운 머신러닝 시스템 디자인 패턴 16
__1.5.1 평가 대시보드 패턴 16 / 1.5.2 잘못된 추론 지원 패턴 22
1.6 팀 구성 패턴 27
__1.6.1 개척자 패턴 28 / 1.6.2 스몰 팀 패턴 31 / 1.6.3 믹스트 팀 패턴 35
1.7 정리 40
CHAPTER 2 수요 예측 시스템 만들기 41
2.1 수요 예측의 목적 43
2.2 머신러닝 팀과 소프트웨어 개발 팀 구성의 예 45
__2.2.1 사내 최초 머신러닝 프로젝트 팀인 경우 46
__2.2.2 실적이 있는 머신러닝 팀의 경우 47 / 2.2.3 매트릭스형 팀의 경우 48
2.3 머신러닝으로 수요를 예측한다 49
__2.3.1 과제 설정 49 / 2.3.2 데이터 52 / 2.3.3 개발 환경 구성 57
__2.3.4 데이터 전처리 59 / 2.3.5 학습 74 / 2.3.6 추론 활용과 평가 84
2.4 수요 예측 시스템과 업무 워크플로 99
__2.4.1 프로젝트 초기 팀, 시스템, 워크플로 (2021년 1월~2021년 6월) 99
__2.4.2 프로젝트 전개 시기의 팀, 시스템, 워크플로 (2021년 7월 이후) 103
2.5 정리 122
CHAPTER 3 동물 이미지 애플리케이션의 위반 감지 시스템 만들기 123
3.1 동물 이미지 애플리케이션 개요 125
__3.1.1 AIAnimals 126 / 3.1.2 동물 이미지 애플리케이션과 시스템 129
__3.1.3 AIAnimals를 기동한다 133
__3.1.4 동물 이미지 애플리케이션에 위반 감지가 필요해졌다 153
3.2 위반 감지의 목적 153
__3.2.1 머신러닝을 사용해 감지할 위반을 결정한다 156
3.3 위반 감지에 필요한 데이터를 정의한다 157
3.4 위반 감지 시스템과 워크플로 설계 163
3.5 위반 감지 모델을 개발한다 168
__3.5.1 데이터를 결정한다 169 / 3.5.2 모델을 만든다 170 / 3.5.3 작업 실행 189
3.6 위반 감지 시스템을 실용화한다 198
__3.6.1 비동기 추론 패턴으로 만드는 위반 감지 시스템 203
__3.6.2 위반 감지를 모니터링한다 225
3.7 정리 239
CHAPTER 4 동물 이미지 애플리케이션 검색에 머신러닝 활용하기 241
4.1 동물 이미지 애플리케이션 검색 243
__4.1.1 필터링과 배열 245
4.2 머신러닝으로 검색을 개선한다 248
4.3 유사어 사전 작성 249
__4.3.1 접근 로그와 빈번하게 검색되는 단어 251
__4.3.2 단어 벡터를 사용한 유사어 사전 작성 255
__4.3.3 유사어 사전을 검색에 활용한다 259
4.4 순위 학습을 활용한 검색 결과 정렬 266
__4.4.1 데이터를 만든다 269 / 4.4.2 순위 학습 모델을 학습한다 285
__4.4.3 순위 학습을 사용해 검색 결과를 정렬한다 294
__4.4.4 순위 학습의 워크플로 298
__4.5 A/B 테스트를 구축한다 306
__4.5.1 2가지 모델의 학습 313
4.6 이미지를 사용한 검색 317
__4.6.1 MobileNet v3를 사용한 특징량 추출과 ScaNN을 사용한 인덱스 작성 321
__4.6.2 MobileNet v3와 ScaNN 추론기 326
__4.6.3 유사 이미지 검색의 자동 업데이트 330
4.7 사용자들이 사용하는 머신러닝을 위하여 334
마치며 336
찾아보기 340
