인공지능이 핫한 시대에 살고 있습니다.

서비스 제품 개발에도 인공지능이 활용됩니다.

인공지능 하면 뭐가 떠오르시나요?
쇼핑몰에서도 상품을 추천해주는 것도 인공지능입니다.

인공지능 추천할만한 책을 소개해드리려 합니다.

소개해 드릴 책은 ‘코드로 배우는 인공지능’입니다.

인공지능이 주변에서 많이 들리긴 하지만 이해가 안 되는 분들도 계실 건데요.
이 책은 개발자의 시선으로 알려주는 인공지능을 알려줍니다.

인공지능에 대해 이해되는 시간이 되면 좋겠습니다.

◆ 추천시스템
추천 시스템은 사용자의 데이터를 분석해 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주는 시스템입니다.

구글, 페이스북, 타오바오 등 추천시스템을 기초로 하며 서비스가 운영됩니다.

사용자가 좋아할 만한 데이터를 선별하라면 데이터를 검색해서 결과를 찾습니다.

쉽게 생각해보면 데이터베이스를 다뤄보신 적 있으신가요?
다뤄 보셨다면 SQL의 Select 명령어를 통해서도 특정 조건을 조회할 수 있습니다.

하지만 데이터가 천만이나 억이 넘는 경우 데이터베이스를 검색하는 것은 서버에 큰 부담이 됩니다.

부담을 줄이기 위해 후보군을 생성해 필요한 데이터를 추려낼 수 있습니다.

◆ 머신러닝 프로세스
머신러닝 개발 프로세스는 네 가지 단계로 볼 수 있습니다.

데이터 전처리, 학습, 평가, 예측하는 단계로 진행됩니다.

데이터가 정제되어 있지 않으면 학습을 해도 제대로 된 결과가 나오지 않습니다.

데이터 형식을 머신러닝 모델에 적합하게 만들어 줘야 측정을 할 수 있습니다.

결측치의 데이터를 0이나 평균으로 변환도 해줘야 하는데요.
차이가 심한 데이터에 대해 정규화 작업도 필요합니다.

최대한 훈련이 잘되고 유의미한 결괏값이 나올 수 있도록 잡음을 없애줘야 합니다.

전처리한 데이터를 가지고 학습, 평가, 예측을 진행합니다.

끝으로 인공지능을 처음 시작하려고 하면 막막 할 수 있습니다.

인공지능 분야에서 일하려면 자주 사용하는 단어나 개념도 잘 알아야 합니다.

인공지능을 어떻게 소프트웨어에 적용하는지도 코드를 통해 배울 수 있습니다.

현업에서 유행하는 모델을 통해 인공지능을 알려줍니다.

케라스 활용부터, 텐서플로 활용한 배포까지 배울 수 있습니다.

인공지능 개발자나 데이터 과학자가 되고 싶은 분들에게 이 책을 추천합니다.

인공지능 학습을 어떻게 해야 할지 감을 잡고 싶은 분들에게도 도움 될 것입니다.