요즘 화두가 되고 있는 분야에 관심이 있어서 [머신러닝 실무 프로젝트]책을 구매했습니다.

이전 밑바닥부터 시작하는 딥러닝의 알찬 내용에 이번에도 한빛미디어에서 출간한 책이라 신뢰가 가는군요,

그럼 지금까지 수행했던 일반적인 IT프로젝트와 어떤게 차이가 있을까? 정말 궁금했습니다.

특히, 머신러닝 프로젝트의 과정에 있어서 여러 고려할 사항이 많이 있더군요.

머신러닝을 사용하지 않는 방법이 있는지 솔루션을 찾아봐야한다는 것이 피부에 와 닿았습니다.

아직 전공분야가 아니긴 하지만, 매력이 느껴지는 또다른 세계인거 같네요..

1 문제 정의하기
2 머신러닝을 사용하지 않는 방법 검토하기
3 시스템 설계하기
4 알고리즘 선택하기
5 특징, 정답 데이터, 로그 설계하기
6 데이터 전처리
7 학습 및 파라미터 튜닝
8 시스템에 통합하기

전반적으로 머신러닝에 앞서 여러 기초지식이 필요하다고 봅니다.

내용구성도 좋았구요...

많은 분들에게 도움이 되리라 생각됩니다.