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품목정보
| 발행일 | 2021년 06월 16일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 348쪽 | 592g | 148*218*20mm |
| ISBN13 | 9791191214758 |
| ISBN10 | 1191214753 |
1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법 (심화편)
: 비전공자를 위한 최고의 로드맵
서대호 저
|
반니
|
2021년 06월 16일
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- 자기계발 top100 1주
- eBook
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생각이 너무 많은 어른들을 위한 심리학 (20만부 기념 리커버 에디션)
16,020원 (10%)
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저자 소개 (1명)
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예를 들어 보자. 딥러닝(Deep Learning)의 핵심 개념인 신경망을 이용하는 모델 중 이미지 인식 프로그램을 만들 때 자주 사용하는 VGG16 이라는 것이 있다. 2014년에 이미지 인식을 위해 개발된 아주 유명한 모델이다(해당 분야를 처음 접하는 독자라면 그냥 VGG16이라는 꽤 유명하고 정확한 모델이 있구나라고 이해하자). 수학이나 통계를 잘 모르는 사람들은 아마 이미지 인식과 관련된 프로젝트에서 그냥 VGG16을 적용할 것이다. 심지어 다른 사람이 작성한 깃허브 코드를 그대로 복사 및 붙여넣기 해 프로그램을 실행하는 사람도 있을지 모른다. 이렇게 해도 이미지 인식 프로그램을 만들수는 있다.
---「AI 빅데이터 전문가에 도전하기」중에서
물론 AI 빅데이터 관련 프로젝트라고 해도 주력으로 개발하는 세부 분야가 다르다. 예를 들어 저자가 있었던 회사는 프로세스 마이닝, 이상 탐지, 텍스트 마이닝, 개인화 추천 서비스를 주력으로 개발했었다. 그럼 회사 직원은 주력으로 하는 분야에 크게 벗어나지 않는 선에서 다양한 프로젝트들을 경험할 수 있고 그 와중에 실력과 경력을 쌓을 수 있다. 따라서 처음에 취업을 고려할 때는 해당 회사의 주요 고객사를 살펴볼 필요가 있다. 예를 들어 회사의 주요 고객사가 통신사 계열이라면 이동 통신 데이터와 관련한 AI 빅데이터 프로젝트를 접할 기회가 많을 것이다. 즉, 특정 분야의 실력을 쌓고 싶다면 자신이 관심 있어 하는 분야의 고객사를 많이 둔 회사를 찾는 게 현명한 선택이다.
---「AI 빅데이터 전문가가 하는 일」중에서
한번 자기만의 스타일이 잡히면 각 알고리즘마다 코드를 정리해놓고 새로운 프로젝트의 데이터마다 정리해놓은 코드를 하나씩 꺼내서 블록처럼 쌓으면 된다. 예를 들어서 나의 경우 텍스트 마이닝 관련한 알고리즘 코드를 하나씩 정리해둔다. 키워드분석, 감성분석, 네트워크 분석, 토픽모델링, 주요 문장 추출, 단어 임베딩, 문장 임베딩 등 자주 쓰이는 알고리즘들은 따로 나만의 코드로 각각 정리해둔다. 새로운 프로젝트마다 새 데이터를 받으면 내가 정리해놓은 코드를 하나씩 불러와 데이터 형태에 맞게 조금씩 바꾸어 결과를 산출해낸다.
---「주력 분야를 선정하기」중에서
텍스트 마이닝을 하기 위해서는 전처리가 굉장히 중요하다. 텍스트 전처리의 품질에 따라 딥러닝, 머신러닝 알고리즘을 적용한 결과가 달라지기 때문이다. 또한 언어마다 전처리 방법이 조금씩 다르기 때문에 언어별로 따로 익혀야 한다. 그렇다고 모든 언어를 다 알 필요는 없다. 나는 영어, 한국어 텍스트 전처리 방법만 익히고 있다. 그 외 언어는 분석할 일이 거의 없고 만약 그 외 언어를 분석할 일이 생기면 번역기를 통해 영어로 번역 후 영어 텍스트 마이닝 기법을 적용한다.
---「AI 빅데이터 전문가에 도전하기」중에서
물론 AI 빅데이터 관련 프로젝트라고 해도 주력으로 개발하는 세부 분야가 다르다. 예를 들어 저자가 있었던 회사는 프로세스 마이닝, 이상 탐지, 텍스트 마이닝, 개인화 추천 서비스를 주력으로 개발했었다. 그럼 회사 직원은 주력으로 하는 분야에 크게 벗어나지 않는 선에서 다양한 프로젝트들을 경험할 수 있고 그 와중에 실력과 경력을 쌓을 수 있다. 따라서 처음에 취업을 고려할 때는 해당 회사의 주요 고객사를 살펴볼 필요가 있다. 예를 들어 회사의 주요 고객사가 통신사 계열이라면 이동 통신 데이터와 관련한 AI 빅데이터 프로젝트를 접할 기회가 많을 것이다. 즉, 특정 분야의 실력을 쌓고 싶다면 자신이 관심 있어 하는 분야의 고객사를 많이 둔 회사를 찾는 게 현명한 선택이다.
---「AI 빅데이터 전문가가 하는 일」중에서
한번 자기만의 스타일이 잡히면 각 알고리즘마다 코드를 정리해놓고 새로운 프로젝트의 데이터마다 정리해놓은 코드를 하나씩 꺼내서 블록처럼 쌓으면 된다. 예를 들어서 나의 경우 텍스트 마이닝 관련한 알고리즘 코드를 하나씩 정리해둔다. 키워드분석, 감성분석, 네트워크 분석, 토픽모델링, 주요 문장 추출, 단어 임베딩, 문장 임베딩 등 자주 쓰이는 알고리즘들은 따로 나만의 코드로 각각 정리해둔다. 새로운 프로젝트마다 새 데이터를 받으면 내가 정리해놓은 코드를 하나씩 불러와 데이터 형태에 맞게 조금씩 바꾸어 결과를 산출해낸다.
---「주력 분야를 선정하기」중에서
텍스트 마이닝을 하기 위해서는 전처리가 굉장히 중요하다. 텍스트 전처리의 품질에 따라 딥러닝, 머신러닝 알고리즘을 적용한 결과가 달라지기 때문이다. 또한 언어마다 전처리 방법이 조금씩 다르기 때문에 언어별로 따로 익혀야 한다. 그렇다고 모든 언어를 다 알 필요는 없다. 나는 영어, 한국어 텍스트 전처리 방법만 익히고 있다. 그 외 언어는 분석할 일이 거의 없고 만약 그 외 언어를 분석할 일이 생기면 번역기를 통해 영어로 번역 후 영어 텍스트 마이닝 기법을 적용한다.
---「텍스트 마이닝」중에서
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추천평 추천평 보이기/감추기
이 책은 공부를 시작하려는 학생의 입장에서 어떻게 문제 해결력을 지닌 AI 빅데이터 전문가가 될 수 있는가를 풍부하게 설명해주고 있다.
- 이준기 (연세대 정보대학원 교수)
인공지능 빅데이터를 공부하려는 분들이 꼭 읽어봐야 할 책! 공부 로드맵을 제대로 제시해준다.
- 이욱 (한양대 정보시스템학과 교수)
현업에서의 다양한 실무 경험을 바탕으로 이론적 기초와 실무적 사례, 다양한 학습 방법을 쉽고 친절하게 설명했다.
- 박현석 (한양대 정보시스템학과 교수)
AI 빅데이터 전문가로의 길을 나선 독자에게 용기와 시간을 선물하는 책이다.
- 안성숙 (경기대학교 서비스경영전문대학원 교수)
처음 입문하는 사람뿐 아니라, 현업이나 연구실에서 일하고 있는 분들께도 강력하게 추천드린다.
- 최수빈 (NC 소프트 연구원)
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