품목정보
발행일	2023년 03월 14일
쪽수, 무게, 크기	436쪽 \| 786g \| 18323518mm
ISBN13	9791169210850
ISBN10	1169210856

더보기

1장 머신러닝 시스템 개요 1.1 머신러닝을 사용해야 하는 경우 1.2 머신러닝 시스템 이해하기 1.3 정리 2장 머신러닝 시스템 설계 소개 2.1 비즈니스와 머신러닝의 목적 2.2 머신러닝 시스템 요구 사항 2.3 반복 프로세스 2.4 머신러닝 문제 구조화하기 2.5 지성 vs. 데이터 2.6 정리 3장 데이터 엔지니어링 기초 3.1 데이터 소스 3.2 데이터 포맷 3.3 데이터 모델 3.4 데이터 스토리지 엔진 및 처리 3.5 데이터플로 모드 3.6 배치 처리 vs. 스트림 처리 3.7 정리 4장 훈련 데이터 4.1 샘플링 4.2 레이블링 4.3 클래스 불균형 문제 4.4 데이터 증강 4.5 정리 5장 피처 엔지니어링 5.1 학습된 피처 vs. 엔지니어링된 피처 5.2 피처 엔지니어링 기법 5.3 데이터 누수 5.4 좋은 피처를 설계하는 방법 5.5 정리 6장 모델 개발과 오프라인 평가 6.1 모델 개발과 훈련 6.2 모델 오프라인 평가 6.3 정리 7장 모델 배포와 예측 서비스 7.1 머신러닝 배포에 대한 통념 7.2 배치 예측 vs. 온라인 예측 7.3 모델 압축 7.4 클라우드와 에지에서의 머신러닝 7.5 정리 8장 데이터 분포 시프트와 모니터링 8.1 머신러닝 시스템 장애 원인 8.2 데이터 분포 시프트 8.3 모니터링과 관찰 가능성 8.4 정리 9장 연속 학습과 프로덕션 테스트 9.1 연속 학습 9.2 프로덕션에서 테스트하기 9.3 정리 10장 MLOps를 위한 인프라와 도구 10.1 스토리지와 컴퓨팅 10.2 개발 환경 10.3 자원 관리 10.4 머신러닝 플랫폼 10.5 구축 vs. 구매 10.6 정리 11장 머신러닝의 인간적 측면 11.1 사용자 경험 11.2 팀 구조 11.3 책임 있는 AI 11.4 정리

더보기

상세 이미지 상세 이미지 보이기/감추기

상품 이미지를 확대해서 볼 수 있습니다. 원본 이미지

더보기

저자 소개 (3명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

현업에서 필요했던 ‘진짜’ 머신러닝 이야기 머신러닝이라고 하면 보통 모델 개발과 알고리즘을 떠올리지만 실제로 프로덕션 환경에서 머신러닝을 운영할 때는 그 외에도 고려할 것이 많습니다. 머신러닝 시스템을 이루고 있는 데이터, 피처, 모델 개발·평가·배포, 모니터링, 인프라 등을 전체적인 관점에서 고려해야 합니다. 프로덕션용 머신러닝은 대부분 비즈니스를 중심으로 하는 만큼 비즈니스 문제에 따른 요구 사항과 이해관계자 또한 중요합니다. 이 책은 떠오르는 MLOps 분야의 대표 강의인 스탠퍼드 ‘CS329S: 머신러닝 시스템 설계(Machine Learning Systems Design)’를 기반으로 합니다. 저자인 칩 후옌은 넷플릭스부터 스타트업까지 다양한 기업에서 머신러닝을 배포하고 운영한 경험을 바탕으로, 여러분이 그동안 궁금했지만 답을 찾기 어려웠을 법한 질문에 대해 여러 가지 접근법을 제시합니다. 특정 도구 사용법보다는 각 머신러닝 기법의 개념 및 장단점과 트레이드오프에 집중하며, 더 필요한 정보는 바로 찾아볼 수 있도록 풍부한 참고 자료 링크를 제공합니다. 대상 독자 - 머신러닝 관련 실무자: 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, 머신러닝 플랫폼 엔지니어, 엔지니어링 관리자 등 - 도구 개발자: 머신러닝 프로덕션에서 서비스가 부족한 영역을 찾아내 생태계에 맞는 도구를 만들어 넣을 방안을 파악하려는 경우 - 구직자 및 학생: 머신러닝 관련 직무로 취업하려는 경우 - 기술 및 비즈니스 리더: 제품 및 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 머신러닝 솔루션 채택을 고려하는 경우 장별 주요 내용 [1장 머신러닝 시스템 개요] 다양한 머신러닝 유스 케이스를 살펴보면서 머신러닝을 적용하기에 적합한 경우와 그렇지 않은 경우를 논의합니다. 프로덕션용 머신러닝을 연구용 머신러닝 및 전통적인 소프트웨어와 비교해봅니다. [2장 머신러닝 시스템 설계 소개] 비즈니스 목적에 따라 시스템 요구 사항을 정하고, 이를 만족하는 머신러닝 시스템을 설계하기 위한 반복 프로세스를 살펴봅니다. 머신러닝 문제를 구조화하는 방법을 논의합니다. [3장 데이터 엔지니어링 기초] 머신러닝 프로젝트에서 사용하는 다양한 데이터의 소스와 데이터를 저장하는 포맷을 살펴봅니다. 데이터 스토리지 엔진과 주요 처리 유형, 프로세스 간에 데이터를 전달하는 다양한 모드를 알아봅니다. [4장 훈련 데이터] 양질의 훈련 데이터를 얻는 기술을 살펴봅니다. 다양한 샘플링 기술을 알아본 뒤 레이블 다중성과 클래스 불균형을 비롯해 훈련 데이터를 생성할 때 흔히 맞닥뜨리는 문제를 논의합니다. [5장 피처 엔지니어링] 피처 엔지니어링 기법과 주요 고려 사항을 살펴봅니다. 데이터 누수를 감지하고 방지하는 방법을 알아보고 좋은 피처를 설계하는 방법을 논의합니다. [6장 모델 개발과 오프라인 평가] 작업에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 때 유용한 팁을 살펴본 뒤 디버깅, 실험 추적과 버전 관리, 분산 학습, 오토ML 등 모델 개발의 다양한 측면을 알아봅니다. [7장 모델 배포와 예측 서비스] 머신러닝 배포를 둘러싼 통념을 살펴봅니다. 온라인 예측과 배치 예측을 알아본 뒤 다양한 모델 압축 기술을 살펴봅니다. 에지 디바이스와 클라우드에서 모델을 배포하는 방법을 논의합니다. [8장 데이터 분포 시프트와 모니터링] 프로덕션에 배포한 머신러닝 모델이 실패하는 이유를 논의합니다. 연구와 실무 양쪽에서 많은 논의가 이루어지고 있는 데이터 분포 시프트 문제를 살펴봅니다. [9장 연속 학습과 프로덕션 테스트] 데이터 분포 시프트에 적응하기 위해 머신러닝 모델을 업데이트하는 방법을 살펴봅니다. 연속 학습이 무엇이며 어떤 어려움이 있는지 알아보고, 모델 재훈련 빈도와 프로덕션 테스트를 논의합니다. [10장 MLOps를 위한 인프라와 도구] 프로덕션 규모와 상황에 따라 머신러닝 시스템에 적합한 인프라를 설정하는 방법을 알아봅니다. 인프라를 구성하는 네 가지 레이어인 스토리지와 컴퓨팅, 자원 관리 도구, 머신러닝 플랫폼, 개발 환경을 논의합니다. [11장 머신러닝의 인간적 측면] 머신러닝 모델의 확률론적 특성에 따라 사용자 경험이 어떻게 영향받는지 논의합니다. 한 시스템을 개발하는 구성원들이 효과적으로 협업하기 위한 조직 구조를 알아보고, 머신러닝 시스템이 사회 전체에 미치는 영향을 들여다봅니다.

회원리뷰 (24건) 회원리뷰 이동

리뷰 쓰기

혜택 및 유의사항?

총 평점 9.6점 9.6 / 10.0

검색결과 정렬 옵션 삭제

회원리뷰 전체보기

한줄평 (2건) 한줄평 이동

한줄평 쓰기

혜택 및 유의사항?

총 평점 10.0점 10.0 / 10.0

구매 한줄평

한줄평 전체보기

배송/반품/교환 안내

배송 안내

반품/교환 안내에 대한 내용입니다.
배송 구분	예스24 배송 배송비 : 무료배송
포장 안내	안전하고 정확한 포장을 위해 CCTV를 설치하여 운영하고 있습니다. 고객님께 배송되는 모든 상품을 CCTV로 녹화하고 있으며, 철저한 모니터링을 통해 작업 과정에 문제가 없도록 최선을 다 하겠습니다. 목적 : 안전한 포장 관리 촬영범위 : 박스 포장 작업

반품/교환 안내

상품 설명에 반품/교환과 관련한 안내가 있는경우 아래 내용보다 우선합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)

반품/교환 안내에 대한 내용입니다.
반품/교환 방법	고객만족센터(1544-3800), 중고샵(1566-4295) 판매자 배송 상품은 판매자와 반품/교환이 협의된 상품에 한해 가능합니다.
반품/교환 가능기간	출고 완료 후 10일 이내의 주문 상품 디지털 콘텐츠인 eBook의 경우 구매 후 7일 이내의 상품 중고상품의 경우 출고 완료일로부터 6일 이내의 상품 (구매확정 전 상태)
반품/교환 비용	고객의 단순변심 및 착오구매일 경우 상품 반송비용은 고객 부담임 직수입양서/직수입일서중 일부는 변심 또는 착오로 취소시 해외주문취소수수료 20%를 부과할수 있음 단, 아래의 주문/취소 조건인 경우, 취소 수수료 면제 오늘 00시 ~ 06시 30분 주문을 오늘 오전 06시 30분 이전에 취소 오늘 06시 30분 이후 주문을 익일 오전 06시 30분 이전에 취소 직수입 음반/영상물/기프트 중 일부는 변심 또는 착오로 취소 시 해외주문취소수수료 30%를 부과할 수 있음 단, 당일 00시~13시 사이의 주문은 취소 수수료 면제 박스 포장은 택배 배송이 가능한 규격과 무게를 준수하며, 고객의 단순변심 및 착오구매일 경우 상품의 반송비용은 박스 당 부과됩니다.
반품/교환 불가사유	소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 : 예) 화장품, 식품, 가전제품, 전자책 단말기 등 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예) CD/LP, DVD/Blu-ray, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우 eBook 대여 상품은 대여 기간이 종료 되거나, 2회 이상 대여 했을 경우 취소 불가 중고상품이 구매확정(자동 구매확정은 출고완료일로부터 7일)된 경우 LP상품의 재생 불량 원인이 기기의 사양 및 문제인 경우 (All-in-One 일체형 일부 보급형 오디오 모델 사용 등) 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
소비자 피해보상	상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
환불 지연에 따른 배상	대금 환불 및 환불 지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리