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AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 아비섹 미쉬라, 박정현 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning in the Aws Cloud
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  • 발행일
2020년 12월 30일
  • 페이지수/크기/무게
636page/189*237*35/1177g
  • ISBN
9791161754833/1161754830
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  • 한 권의 책으로 머신러닝 기초 개념부터 AWS의 머신러닝 서비스를 한번에 훑어볼 수 있으며, 크게 두 부분으로 나눠 설명한다. 1장부터 8장까지 전반부에서는 머신러닝의 기본 개념부터 데이터 수집, 전처리와 시각화, Scikit-learn을 통한 머신러닝 모델 생성과 모델 평가 방법을 다루며, 9장부터 17장까지는 Amazon S3를 시작으로 Comprehend, Lex, Rekognition 등 AWS의 주요 머신러닝 서비스를 간단한 실습과 함께 소개하고 AWS의 머신러닝 서비스 중 가장 핵심이 되는 SageMaker를 두 개의 장에 걸쳐 설명한다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 기본적인 머신러닝 개념과 NumPy, Pandas, Scikit-learn 사용법 ■ Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 ■ Amazon SageMaker를 활용한 머신러닝 모델 구축 및 배포 ■ Amazon Lex, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition 사용법 ■ Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Cognito, AWS Lambda와 같은 기본적 AWS 서비스 사용법 AWS 클라우드상에서 파이썬을 활용해 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키는 과정과 Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Lex와 같은 AWS 머신러닝 서비스를 다룬다. 또한 피처 엔지니어링, 데이터 시각화와 같은 일반적인 머신러닝 개념과 머신러닝 시스템을 구축하는 데 사용하는 Amazon IAM, Amazon Cognito, Amazon S3, Amazon DynamoDB, AWS Lambda와 같은 AWS 서비스를 다룬다. 책에서 사용한 모델 생성과 평가 코드는 Python 3로 작성했다. 아마존, 애플, 구글과 같은 회사가 제공하는 서비스는 자주 업데이트되기 때문에 책을 따라 실습하다가 새로운 화면을 만나는 경우가 종종 있을 수 있다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 머신러닝을 배우고 AWS가 제공하는 머신러닝 관련 서비스를 활용해보려는 소프트웨어 개발자에게 적합한 책이다. AWS의 서비스 중 많이 사용되는 머신러닝 관련 서비스를 알고 싶은 데이터 과학자, 시스템 설계자, 애플리케이션 설계자에게도 유용할 것이다. 머신러닝과 AWS 모두가 생소하다면 책의 처음부터 끝까지 차례로 읽기를 권한다. 경험이 많은 데이터 과학자라면 책의 후반부인 AWS의 머신러닝 관련 서비스를 다루는 장으로 바로 넘어가도 좋다. ★ 이 책의 구성 ★ 총 17개 장을 포함하는 2개의 파트와 4개의 부록으로 구성돼 있다. 첫 번째 파트는 5개 장으로 구성돼 있으며 피처 엔지니어링, 데이터 시각화, 모델 생성과 평가 같은 머신러닝을 위한 기법을 파이썬의 Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn을 활용해 설명한다. 첫 번째 파트의 예제는 Jupyter Notebook을 사용하며, 머신러닝을 처음 접하는 독자를 대상으로 한다. 두 번째 파트는 AWS 서비스를 사용해 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 방법을 다룬다. 먼저 Amazon S3, Amazon DynamoDB, AWS Lambda와 같은 기본 서비스를 소개하고, Amazon Comprehend, Amazon Lex, Amazon SageMaker와 같은 머신러닝과 밀접한 AWS 서비스를 소개한다. 두 장에 걸쳐 Amazon SageMaker를 자세히 다루며, 처음 장에서는 내장 알고리즘과 Scikit-learn을 이용한 모델 생성 및 배포 방법을 소개한다. 두 번째 장에서는 Google TensorFlow를 이용한 모델 생성 및 배포 방법을 다룬다. 두 번째 파트의 일부 장에서는 전체 소스 코드가 책에 표시되지 않지만 전체 코드를 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있다. 또한 실습을 위해 일부 장에서는 Amazon S3에 파일을 업로드해야 하며, 각자의 계정에 맞게 버킷의 이름을 변경해야 한다. 1부. 머신러닝의 기초 1장, ‘머신러닝 소개’에서는 머신러닝 시스템과 애플리케이션, 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 도구를 소개한다. 2장, ‘데이터 수집 및 전처리’에서는 훈련 데이터 획득, 데이터 탐색 및 기본적인 피처 엔지니어링'을 알려준다. 3장, ‘파이썬 데이터 시각화’에서는 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 기법을 소개한다. 4장, ‘Scikit-learn으로 머신러닝 모델 생성’에서는 Scikit-learn을 활용한 분류 및 회귀 모델 생성 및 학습 기법을 다룬다. 5장, ‘머신러닝 모델 평가’에서는 머신러닝 모델 평가 방법을 알려준다. 2부. 머신러닝과 AWS 6장, ‘AWS 소개’...
  • PART 1. 머신러닝의 기초 Chapter 1. 머신러닝 소개 __머신러닝이란? __일반적인 데이터 과학 도구들 ____용어 설명 ____머신러닝 실제 사례 __머신러닝의 종류 ____지도 학습 ____비지도 학습 ____준지도 학습 ____강화 학습 ____배치 학습 ____점진 학습 ____사례 기반 학습 ____모델 기반 학습 __머신러닝 접근 방식 vs 전통적인 접근 방식 ____규칙 기반 의사 결정 시스템 ____머신러닝 기반 시스템 ____피처 선택하기 ____훈련 데이터와 테스트 데이터 준비하기 ____머신러닝 모델 선정 ____모델 성능 평가 __요약 Chapter 2. 데이터 수집 및 전처리 __머신러닝 데이터셋 ____Scikit-learn 데이터셋 ____아마존 웹서비스 공개 데이터셋 ____Kaggle.com 데이터셋 ____UCI 머신러닝 저장소 __데이터 전처리 기법 ____데이터 탐색 ____결측값 다루기 ____새로운 피처 생성하기 ____수치형 피처 변환하기 ____범주형 피처 원-핫 인코딩 __요약 Chapter 3. 파이썬 데이터 시각화 __Matplotlib 소개 __Plot의 구성 요소 ____Figure 객체 ____Axes ____Axis ____Axis Label ____Grid ____Title __일반적인 Plot의 종...
  • 아비섹 미쉬라 [저]
  • 박정현 [저]
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