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책소개
목차
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옮긴이의 글
지은이의 글 1장 소개 및 개요 2장 시각 검색 시스템 3장 구글 스트리트 뷰 블러링 시스템 4장 유튜브 동영상 검색 5장 유해 콘텐츠 감지 6장 동영상 추천 시스템 7장 이벤트 추천 시스템 8장 소셜 플랫폼 광고 클릭 예측 9장 여행 예약 플랫폼의 유사 상품 추천 10장 맞춤형 뉴스 피드 11장 친구 추천 후기 |
저자 소개 3
머신러닝 및 대규모 분산 시스템에 대한 전문 지식을 갖춘 어도비의 머신러닝 엔지니어다. 이전에는 구글에서 근무하며 대규모 머신러닝 시스템 구축 및 배포를 지원했다. 어도비에서의 업무 외에도 학생과 전문가를 대상으로 머신러닝을 가르치는 일을 즐긴다.
Alex Xu
소프트웨어 엔지니어이자 저술가다. 저서 『가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초』는 아마존 베스트셀러로, 6개 국어로 번역되었다. X(구 트위터), 애플, 징가 등의 회사에서 엔지니어로 일했다.
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레드햇, 오라클, 티맥스소프트 등 다양한 소프트웨어 기업에서 27년간 근무하며 기업들의 비즈니스 성장을 도운 IT 전문가다. 시스템 엔지니어, 개발자, 프로젝트 관리자, 솔루션 아키텍트, 프리세일즈팀 리더로서의 다양한 역할을 통해 기업들이 직면하는 복잡한 문제를 해결하는 데 주력해왔다. 이 과정에서 최신 기술 트렌드를 선도하고, 효율적인 시스템 구축과 관리, 혁신적인 솔루션 도입을 통해 수많은 기업의 디지털 전환과 비즈니스 최적화를 지원했다. 현재는 다양한 저술, 강연, 컨설팅 등을 통해 소프트웨어 기업들과 IT 종사자들의 성장을 돕고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2024년 02월 23일
- 쪽수, 무게, 크기
- 336쪽 | 576g | 172*225*17mm
- ISBN13
- 9788966264353
추천평
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렘브란트가 그린 초상화를 가까이서 보면 그의 섬세한 붓 터치에 감탄하게 됩니다. 하지만 한 걸음 물러서서 보면 강렬한 명암으로 가득 찬 화면 구성이 그를 당대 최고의 초상화 화가로 만들었음을 알 수 있습니다. 머신러닝 시스템도 비슷한 것 같습니다. 처음 머신러닝을 배울 때는 대부분 모델을 만드는 코드에 초점을 맞추게 됩니다. 하지만 제품을 만들려면 머신러닝 모델은 물론 이를 포함한 전체 시스템을 설계할 수 있어야 합니다. 이 책은 가상의 면접 사례를 들어 머신러닝 시스템의 설계 방법을 설명하지만, 취업을 준비하는 사람에게만 해당하는 책은 아닙니다. 머신러닝 모델을 최종 사용자에게 멋지게 서비스하고 싶은 엔지니어인가요? 그렇다면 이 책은 바로 여러분의 책입니다. - 박해선 (Microsoft AI MVP, 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝》 저자)
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결국 우리가 만드는 모든 것은 시스템의 일부가 되기 때문에, 처음부터 시스템적 관점으로 전체를 바라보는 습관을 들여야만 실제 가치 창출로 이어질 수 있습니다. 다만, 수많은 구성 요소로 이루어진 시스템을 실제 경험 없이 속속들이 정교하게 파헤치고 더 나아가 설계하기는 불가능에 가깝습니다. 이 책은 우리가 친숙하게 접하는 다양한 실제 시스템을 예로 들며 시스템적인 사고를 실험적으로, 그리고 체계적으로 해 나가는 힘을 키워 줍니다. 특히 머신러닝의 도입으로 더욱 복잡해진 현대적인 시스템을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다. - 박찬성 (구글 공인 개발자 전문가(ML GDE), 텐서플로 코리아 커뮤니티 운영진)
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