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머신러닝 디자인 패턴
효율적인 머신러닝 파이프라인과 MLOps를 구축하는 30가지 디자인 패턴
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소개
목차
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CHAPTER 1 머신러닝 디자인 패턴의 필요성1.1 디자인 패턴이란?1.2 이 책의 사용법1.3 머신러닝 용어1.4 머신러닝의 문제1.5 마치며CHAPTER 2 데이터 표현 디자인 패턴2.1 간단한 데이터 표현2.2 디자인 패턴 1: 특징 해시2.3 디자인 패턴 2: 임베딩2.4 디자인 패턴 3: 특징 교차2.5 디자인 패턴 4: 멀티모달 입력2.6 마치며CHAPTER 3 문제 표현 디자인 패턴3.1 디자인 패턴 5: 리프레이밍3.2 디자인 패턴 6: 멀티라벨3.3 디자인 패턴 7: 앙상블3.4 디자인 패턴 8: 캐스케이드3.5 디자인 패턴 9: 중립 클래스3.6 디자인 패턴 10: 리밸런싱3.7 마치며CHAPTER 4 모델 학습 디자인 패턴4.1 일반적인 학습 루프4.2 디자인 패턴 11: 유용한 과대적합4.3 디자인 패턴 12: 체크포인트4.4 디자인 패턴 13: 전이 학습4.5 디자인 패턴 14: 분산 전략4.6 디자인 패턴 15: 하이퍼파라미터 튜닝4.7 마치며CHAPTER 5 탄력성 디자인 패턴5.1 디자인 패턴 16: 스테이트리스 서빙 함수5.2 디자인 패턴 17: 배치 서빙5.3 디자인 패턴 18: 연속 모델 평가5.4 디자인 패턴 19: 2단계 예측5.5 디자인 패턴 20: 키 기반 예측5.6 마치며CHAPTER 6 재현성 디자인 패턴6.1 디자인 패턴 21: 트랜스폼6.2 디자인 패턴 22: 반복 가능 분할6.3 디자인 패턴 23: 브리지 스키마6.4 디자인 패턴 24: 윈도 추론6.5 디자인 패턴 25: 워크플로 파이프라인6.6 디자인 패턴 26: 특징 저장소6.7 디자인 패턴 27: 모델 버전 관리6.8 마치며CHAPTER 7 책임 있는 AI7.1 디자인 패턴 28: 휴리스틱 벤치마크7.2 디자인 패턴 29: 설명 가능한 예측7.3 디자인 패턴 30: 공정성 렌즈7.4 마치며CHAPTER 8 연결 패턴8.1 패턴 참조8.2 패턴 상호작용8.3 ML 프로젝트 내의 패턴8.4 사용 사례와 데이터 유형에 따른 일반적인 패턴
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저자 소개 5
Valliappa Lakshmanan
금융 분야의 심화 도메인 AI 에이전트를 구축하는 스타트업 오빈 AI의 공동 창업자이자 CTO로, 기술 및 제품 개발을 총괄한다. 구글 클라우드의 데이터 분석 및 AI 솔루션 디렉터, 투자 회사 운영 임원, NOAA의 연구 과학자로 지냈으며, 구글의 어드밴스드 솔루션스 랩 공동 설립자다. 오라일리 저서 집필과 코세라 강의 제작에 참여했고, 데이터 과학 공로로 미국 기상학회(AMS) 펠로 회원으로 선정되었다.
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Sara Robinson
구글 클라우드 플랫폼의 개발자 애드보킷. 머신러닝을 담당하고 있으며 데모, 온라인 콘텐츠, 이벤트를 통해 개발자와 데이터 과학자가 머신러닝을 애플리케이션에 통합하기 위한 지식을 전파한다. 브랜디스 대학교에서 학사 학위를 받았고, 구글에 합류하기 전에는 Firebase에서 개발자 애드보킷으로 재직했다.
Michael Munn
구글의 머신러닝 솔루션 엔지니어. 고객의 머신러닝 모델을 설계, 구현, 배포하는 작업을 지원한다. 또한 어드밴스드 솔루션 랩에서 ML 이머전 프로그램을 가르치고 있다. 마이클은 뉴욕시립대학교에서 수학 박사 학위를 받았으며 구글에 합류하기 전에는 연구 교수로 일했다.
낮에는 계약서와 코드를 두드리고 밤에는 신시사이저와 기타를 난도질하는 공학과 미디어의 주변인. 임베디드 프로그래머, 미들웨어 개발자, 프로젝트 매니저, 사업 개발 등 다양한 직군에 종사해왔으며 최근에는 엔터테인먼트 산업에서 다양한 웹 프로젝트를 진행 중이다. 사회적인 덕후로 생존하기 위해 오늘도 코드, 그리고 글과 씨름하고 있다. 참여 도서로는 『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021), 『초소형 머신러닝 TinyML』(한빛미디어, 2020), 『라즈베리 파이로 배우는 컴퓨터 아키텍처』(위키북스, 2017) 등이 있다.
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이화여대 신산업융합대학 겸임교수로 데이터 분석 및 AI 강의를 하고 있으며, 카논그룹의 CTO로 재직 중이다. 이전에는 IBM의 Data&AI 팀에서 엔지니어로 근무했으며, 이후 카카오벤처스 패밀리사인 1z Labs를 공동창업한 후, 지분을 매각한 바 있다. 연세대학교에서 데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업하고 박사 과정을 수료했다. SK C&C, KISTI, NRF, DBpia 등에서 프로젝트를 진행하였으며 Apache Zeppelin, Qiskit, KoGPT-2 등 오픈소스 프로젝트에 기여했다. 삼성, 현대, LG, 딜로이트 등 기업을 대상으로 강연하고 연세대학교, 이화여대, 중앙대학교, 동덕여대, 상명대학교, 순천대학교 등에서도 강연했다. 참여 도서로는 『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021), 『Do it 강화 학습 입문』(이지스퍼블리싱, 2021), 『코딩진로』(호모루덴스, 2021), 『초소형 머신러닝 TINYML』(한빛미디어, 2020), 『쉽게 배우는 AWS AI 서비스』(한빛미디어, 2022), 『하이퍼레저 블록체인 개발』(한빛미디어, 2019), 『블록체인의 정석』(지앤선, 2019) 등이 있다. 깃허브에서 @YUNHO0130으로 활동하고 기술 블로그와 유튜브 채널을 운영하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2021년 11월 09일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 8.96MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 461쪽 ?
- ISBN13
- 9791162246443
출판사 리뷰
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머신러닝이라는 바다를 항해하는 데꼭 필요한 나침반, 디자인 패턴구글의 뛰어난 머신러닝 석학들이 모여 집필한 『머신러닝 디자인 패턴』은 기업에서 발생하는 대부분의 시나리오에 대응할 수 있는 30가지 패턴들을 다루고 있습니다. 이 책에 담긴 검증된 아키텍처와 비즈니스 사용 사례는 머신러닝을 구축하는 시간을 줄여주며, 비즈니스에 머신러닝을 적용하는 효과적인 방법을 알려줍니다. 단순히 ‘돌아가는 코드를 수록해놓은 책’이 아니라 다양한 기술 의사결정의 기준점이 되어줄 책입니다. 오늘도 많은 개발자가 불안한 마음을 안은 채로 딥러닝과 머신러닝 모델을 만들고 있습니다. 불안한 모두에게 이 책은 ‘나침반’이 되어줄 겁니다. 특정 상황에서 자신이 내린 기술 의사결정이 올바른 것인지, 제약은 무엇이고 트레이드오프는 무엇인지를 올바른 방향으로 안내합니다. 이 책을 읽으며 편법이라고 생각했던 현업의 기법들이 사실은 정석이었음을 깨닫고, 확신과 안도감을 느끼셨으면 합니다. 사실은 편법이 아니라 제한된 리소스에서 수행할 수 있는 최선의 기술 의사결정인 것이죠. 수많은 고난에도 불구하고, 오늘도 딥러닝과 머신러닝 모델을 학습시키고 있는 모든 분에게 이 책을 추천합니다.주요 내용· ML 모델을 학습, 평가, 배포할 때 겪는 일반적인 문제와 해결법· 임베딩, 특징 교차 등을 포함한 다양한 ML 모델 유형의 데이터 표현· 특정 문제에 적합한 모델 유형을 선택하는 법· 체크포인트, 배포 전략, 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하는 강력한 학습 루프 구축· 새로운 데이터를 반영하기 위한 재훈련, 업데이트할 수 있는 확장 가능한 ML 시스템 배포· 이해관계자를 위한 모델 예측을 해석하고 공정성을 확인하는 법· 모델의 정확도, 재현성, 탄력성을 향상하는 법
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