머신러닝 배웠으니 활용해 볼까요?

머신러닝 배웠으니 활용해 볼까요?

$20.00
Description
머신러닝을 알면 2022 비즈니스가 보인다!
머신러닝의 기본 개념부터 실무 적용 사례까지
실무자가 전하는 2022 경영 트렌드, 머신러닝과 인공지능 소식
머신러닝 전문가를 꿈꾸는 학생부터 초보 실무자까지, 머신러닝 비즈니스에 관심 있는 모든 사람들을 위한 입문서가 세상 바깥으로 나왔다. 저자는 현장에서 머신러닝이 어떻게 적용되고 있는지 그림과 함께 생생한 이야기를 전한다.

책은 총 네 가지 파트로 이루어져 있으며, 파트 1은 머신러닝의 기본 개념과 유형, 파트 2는 머신러닝 실무 적용 사례 소개, 파트 3는 미디어에서 접하는 AI 소식에 대한 다양한 생각, 파트 4는 저자의 머신러닝 공부 과정과 머신러닝 전망에 대한 생각을 서술한다.

가장 주목할 파트는 저자가 직접 수행한 머신러닝 프로젝트에서 겪었던 어려움과 이에 대한 대처가 담겨있는 2장이다. 여기에는 기술적인 내용뿐만 아니라 실무적 협의 과정 모두 생생히 녹아있다. 저자는 머신러닝 프로젝트가 실무에 성공적으로 사용되지 못한 원인 중 하나는 실제 업무에 머신러닝을 적용하는 적절한 안내서가 없다는 것이라고 지적한다. 그 동안 한국에 존재한 머신러닝 관련 서적은 기술 중심이 대부분이었다. 기술을 업무에 도입하는 방법을 다루는 서적은 인공지능 분야 혹은 해외 원서 번역본만 존재했다. 그런 점에서 이 책은 제2장을 필두로 하여 업무에 머신러닝 도입을 다루는 유일무이한 서적이라는 점에서 가치를 지닌다.

독자들은 이 책을 통해 머신러닝에 대한 기본 개념을 익힐 수 있다. 저자는 많은 사람들이 헷갈리는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계와 머신러닝 모델의 종류, 머신러닝을 적용하기 위한 데이터 필드 수치화 같이 기초적인 개념들을 차근차근 쉽게 설명한다. 또한 현장에서 오랜 기간 머신러닝 관련 다양한 프로젝트를 진행해 온 저자의 업무 적용 사례를 통해, 실제 업무에서 문제해결을 위해 주로 사용되는 머신러닝 모델, 적용 단계, 저자의 업무 적용 노하우를 자세히 살펴볼 수 있다.

머신러닝을 자신의 업무에 적용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 갈피를 잡지 못했던 실무자들, 자신의 진로에 머신러닝을 어떻게 활용할 수 있는지 궁금한 학생, 최근 실무에서 머신러닝의 트렌드와 주로 사용하는 모델에 대해 알고 싶은 독자들에게 도움이 될 것이다.
저자

강승우

제주도에서태어나자랐고서울에서대학을다녔다.
노벨물리학상을꿈꾸며물리학을전공했으나자유로운IT문화에매료되어컴퓨터를시작했다.
펜타를거쳐BEA,Oracle에서턱시도,웹로직최고기술아키텍트로서기업의IT시스템문제가있는곳에서는항상해결사로서그가있었다.글로벌소프트웨어를한국에적용하는데큰기여를하였다.현재는머신러닝을활용한솔루션을개발하고있으며글로벌에통하는한국소프트웨어개발에열정을불태우고있다.
주말에는남산도서관에서그를볼수있으며틈나는대로인공지능의본질을꿰뚫는강의를하고있다.

현)위데이터랩인공지능연구소장
현)서울데이터과학연구회자문위원
전)타임게이트연구소장
전)OracleKorea
전)BeaKorea
전)팬타

목차

1장머신러닝
머신러닝이란?
데이터-머신이배우는경험.수치화(Digitalization)으로만든다.
인공지능,머신러닝,딥러닝
머신러닝유형-지도학습,비지도학습,강화학습
머신러닝유형별수행가능한작업
통계적머신러닝과딥러닝
머신러닝모델의선택
머신러닝에서머신이배우는것
머신러닝모델의평가-최적의모델은무엇인가?
데이터전처리
핏봇(Pivot)-데이터행과열구조변경
AutoML-무엇을얼마나자동화할까요?
머신러닝의대상선정-무엇을목표로훈련시킬까?

2장머신러닝사례
AWS사용자이벤트이상활동감지
데이터와머신러닝모델
데이터탐색
모델유효성테스트
머신러닝훈련대상결정
훈련데이터전처리방안
훈련된모델의유효성테스트
새로운이벤트와사용자에대한처리대용량데이터처리
데이터수집툴과의연동
운용방안
드론이미지판정및폭자동계산
이상형태판정모델훈련
균열의길이와폭자동계산
다중균열의분리
웹방화벽(WAF-WebApplicationFirewall)로그클러스터링
잘못된탐지(FalsePositive)줄이기-기존논문확인
데이터탐색
오탐은없다?레이블이없다.
군집화(Clustering)대상필드(field)결정
데이터필드(field)의수치화(벡터화-Vectorizer)
군집화머신러닝훈련
책등(BookSpine)인식-어떤책이몇권일까?
책등분리하기
책등인식모델테스트2-딥러닝(DeepLearning)

3장AI와생각들
AI는객관적인가?
인공지능과저작권-인공지능은법적권리를가질수있을까?
잠재공간(LatentSpace)
편향(Bias)
딥러닝의3가지미스터리
Ensemble,KnowledgeDistillation,SelfDistillation
설명가능한AI(XAI-eXplainableAI)
딥러닝(DeepLearning)의연결
딥러닝의연결모양
빅모델(BigModel)-파라미터가많은모델이더똑똑한가?
머신러닝은신기하고특이한것이아니다-머신러닝은담담하다.
AI로봇의실패와도전
데이터드리프트(Drift)-어떻게데이터가변하니?

4장머신러닝학습과정을돌아보며새로운지식익히기
머신러닝관심갖기
머신러닝공부하기
도구(Tool)에익숙해지기
새로운것시작하기
모든것은힘쓰는데달렸다.-조선최고의독서왕김득신
머신러닝에대한전망

출판사 서평

1.현대기술의중심이될머신러닝의기본개념부터실무적용사례까지다양하게배울수있어서유익했다.머신러닝과그의알고리즘및데이터분석에대해쉽게알고픈이들에게적극적으로권하고싶다.
-㈜베네사이클대표조동욱
2.이책은단순히기술중심이나관념적인설명에서벗어나실제경험을바탕으로업무에머신러닝을도입했던과정과그어려움에대처했던방법들까지시각자료를통해상세하게알려주고있다.머신러닝에관심있는분들뿐만아니라머신러닝에낯선독자들도어렵지않게맛볼수있다.
-(유)광명에너지대표심형섭
3.다양한머신러닝프로젝트사례에대해현장에서오랜기간업무를적용한저자의실제노하우를제시하여이해하기쉬웠다.‘AI는객관적인가?’,‘인공지능은법적권리를가질수있을까?’와같이AI와관련된중요한쟁점들까지다루고있어독자들이이에대한생각을스스로정리할수있는소중한기회를제공해주고있다.
-서울경찰청수사심의위원회고문박창규
4.AI/머신러닝기술이새로운미래를열어가고있는시대인만큼,이책을통해머신러닝과함께하는즐거운여정을떠나보는것은어떨까?
-연세대학교생화학과권지민
5.21세기가장핫한주제인머신러닝분야의최고의서적.실생활과연결되어있는적절한예시와저자의친절한설명이담긴이책을머신러닝공부의첫걸음으로추천한다.
-경희대학교정치외교학과박수욱
6.업무에서실제데이터에머신러닝을적용하기전에어떤모델을사용하고,데이터전처리를어떻게해야할지막막했는데,이책은머신러닝적용에대한길잡이가되어주었다.또한,실무사례를통해머신러닝감을잡게하고,정형ㆍ비정형데이터의특징부터유클리드및코사인거리의차이를통한데이터간거리측정등머신러닝적용을위한데이터기초지식도함께설명하고있어최고의머신러닝입문서라고할수있다.
-데이터사이언티스트박소민
7.실무에서로그클러스터링과관련한업무를맡게되었는데,이책의chapter2의방화벽로그클러스터링실무사례를통해,데이터필드수치화단계부터HDBSCAN을이용한데이터군집화까지로그클러스터링의단계와알고리즘을이해하는데많은도움이되었다.실제업무에서머신러닝적용을막시작하는IT개발자들에게이책을강력추천한다.
-성균관대학교소프트웨어학과이현아
8.바야흐로인공지능의시대,머신러닝입문서로이만한책은없다!머신러닝,딥러닝의세계로독자를인도하는훌륭한지침서!
-토목과박사윤수호
9.머신러닝이론의실무적용관련저서는해외원서번역본밖에없던한국에서저자의생생한머신러닝프로그램의경험을담은이책은마치사막의오아시스와같다!
-도시공학과박사노병덕