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AutoML 인 액션 : AutoKeras 창시자가 안내하는, AutoKeras와 KerasTuner로 머신러닝 파이프라인 최적화하기
칭취안 송, 박찬성 ㅣ 한빛미디어 ㅣ Automated Machine Learning in Action
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2023년 09월 28일
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408page/183*235*20/854g
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9791169211468/1169211461
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  • 머신러닝의 새로운 시대를 여는 AutoML 머신러닝 한계를 넘어, AutoML로 정확하고 빠른 모델을 만들어보자 ◆ AutoML의 핵심을 담은 AutoKeras 창시자의 집필서 ◆ ML 전문가의 비밀 노트: ML 핵심 개념부터 ML 자동화를 위한 최적화 알고리즘까지 AutoML의 발전으로 머신러닝에 대한 전문 지식이 없어도 하이퍼파라미터 튜닝과 모델 최적화를 간편하게 수행할 수 있게 되었습니다. 특히, AutoKeras와 KerasTuner와 같은 도구들은 이러한 기능을 제공하며, 다양한 작업에 맞게 머신러닝 모델을 빠르게 조정할 수 있도록 도와줍니다. AutoML을 통해 머신러닝을 더욱 쉽게 활용하고 업무 성과를 향상시킬 수 있으므로, 이러한 도구들을 배우고 활용하는 것이 중요합니다. 이 책은 AutoML의 기본 개념과 알고리즘, 도구를 소개하고, AutoML 도구를 활용하여 머신러닝 모델을 학습시키는 방법을 설명합니다. 또한, 실제 사례를 통해 AutoML의 적용 방법을 보여주며, 머신러닝을 처음 접하는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 다양한 분야에서 머신러닝을 활용하여 머신러닝 전문가로 성장하고자 하는 모든 사람에게 유용한 학습 자료가 될 것입니다.
  • 누구를 위한 책 인가요? ● 머신러닝 엔지니어: AutoML 개념을 탄탄히 다지고 실무에서 활용 방법과 심화 주제를 익히고 싶은 분 ● AutoML 도구에 관심 있는 프로젝트 관리자 및 개발자: AutoKeras와 KerasTuner를 활용하여 프로젝트의 효율성을 높이고 싶은 분 ● 데이터 과학자 및 분석가: 머신러닝 모델의 개발과 최적화 방법을 찾고 있는 분 ● 학계 연구자: 최신 AutoML 연구와 기술에 관심이 있고 기존 연구와 다른 관점으로 AutoML에 접근하고 싶은 분 간추린 목차로 보는 이 책을 200% 활용하는 방법 단계별로 AutoML의 기본 개념부터 고급 주제까지 체계적으로 학습할 수 있습니다. 각 장의 내용을 순차적으로 따라가면서 실제 예제와 함께 실습하면 AutoML의 전반적인 지식과 활용 능력을 향상시킬 수 있을 것입니다. [PART 1: AutoML 기초] ● 머신러닝과 AutoML 이해하기: AutoML의 기본 개념에 익숙하지 않다면 1장에서 AutoML의 핵심 철학과 장점을 확인해보세요. ● 머신러닝 프로젝트의 흐름 알아보기: 2장에서는 머신러닝 프로젝트를 계획하고 구성할 때 도움이 되는 전반적인 흐름을 파악할 수 있습니다. ● 딥러닝 시작하기: 3장은 기본 모델로 실제 문제를 해결하는 방법을 학습할 수 있어, 딥러닝에 익숙하지 않은 독자에게 특히 더 유용하게 작용합니다. [PART 2: 실전 AutoML] ● 실제 머신러닝 문제 해결하기: 4장에서는 AutoKeras를 활용한 실제 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 실무에서 자주 마주치는 문제를 어떻게 해결하는지 경험해보세요. ● 고급 파이프라인 구성하기: 5장에서는 파이프라인의 세부 조정 및 최적화 방법을 배웁니다. 심화 단계의 AutoML 활용법을 익히고자 하는 독자에게 추천합니다. ● 사용자 정의 탐색 활용하기: 6장에서는 사용자 정의 탐색 기법을 통해 더욱 세밀한 모델 튜닝 방법을 배웁니다. [PART 3: AutoML의 고급 주제] ● 다양한 검색 기법 탐구하기: 7장에서는 다양한 검색 기법을 통해 최적의 모델을 찾는 전략을 배웁니다. ● AutoML의 확장성 활용하기: 8장에서는 대규모 데이터셋 처리 및 병렬 처리 방법 등 AutoML의 확장성을 최대한 활용하는 방법을 배웁니다. ● 전체 내용 복습 및 미래 전망 알아보기: 9장에서는 지금까지 학습한 내용을 복습하고, AutoML의 미래 발전 방향에 대해 알아봅니다. [부록] ● 실습 환경 구축하기: 부록 A에서는 코드 실습을 위한 환경 설정 방법을 소개합니다. 실제로 코드를 실행하며 학습하고자 하는 독자에게 유용합니다. ● 실제 예제로 실력 키우기: 부록 B에서는 다양한 데이터 유형에 대한 분류 예제를 통해 실제로 학습한 내용을 적용해보는 기회를 얻을 수 있습니다. AutoKeras 창시자의 실무 경험을 담은 AutoML 실전 가이드 이 책은 AutoML의 기본 개념부터 심화 내용과 실무 활용까지 전 과정을 포괄적으로 다루는 실전서입니다. AutoML 파이프라인의 확장성 개선부터 검색 알고리즘, 원샷 튜닝 기법까지 최신 AutoML 기술 동향을 한 권에 모두 담아냈습니다. 더불어 AutoKeras 창시자가 직접 알려주는 방법을 통해 AutoKeras와 KerasTuner를 활용하여 ML 파이프라인을 심도 있게 배우게 됩니다. 또한 검색 기법, 분류, 회귀, 데이터 증강 등 다양한 예제를 통해 AutoML 파이프라인을 생성하고, 머신러닝 문제를 해결하며 파이프라인을 개선하는 능력을 함양할 수 있습니다. 이 책을 통해 AutoML에 대한 포괄적인 이해를 기반으로 실무에 적용할 수 있는 실용적인 지식까지 얻어보세요. [추천사] 최신 AutoML 기술의 이론과 실제 응용 사례를 풍부하게 다루고 있어, 머신러닝 전문가로 성장하고자 하는 모든 이에...
  • [PART 1 AutoML 기초] CHAPTER 1 머신러닝을 AutoML로 1.1 AutoML에 대한 감 잡기 1.2 머신러닝 시작하기 1.3 AutoML: 자동화 속의 자동화 CHAPTER 2 ML 프로젝트의 엔드투엔드 파이프라인 2.1 엔드투엔드 파이프라인의 개요 2.2 문제 정의 및 데이터셋 조립 2.3 데이터 전처리 2.4 피처 엔지니어링 2.5 머신러닝 알고리즘의 선별 2.6 머신러닝 모델의 파인튜닝: 그리드 탐색 CHAPTER 3 딥러닝 요점 정리 3.1 딥러닝이란? 3.2 텐서플로와 케라스 3.3 다층 퍼셉트론을 사용한 캘리포니아 주택 가격 예측 3.4 합성곱 신경망을 활용한 손 글씨 숫자 분류 3.5 순환 신경망을 활용한 IMDB 리뷰 분류 [PART 2 실전 AutoML] CHAPTER 4 자동화된 엔드투엔드 머신러닝 솔루션 생성 4.1 AutoML 도구 준비: AutoKeras 4.2 자동화된 이미지 분류 4.3 4개의 지도 학습에 대한 엔드투엔드 AutoML 솔루션 4.4 다중 입/출력 문제 다루기 CHAPTER 5 AutoML 파이프라인 생성을 통한 탐색 공간 조정 5.1 순차적 AutoML 파이프라인으로 작업하기 5.2 자동화된 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 순차적 AutoML 파이프라인 만들기 5.3 하이퍼블록으로 자동화된 파이프라인 검색 5.4 그래프 구조의 Aut...
  • 칭취안 송 [저]
  • 링크드인 AI 파운데이션팀의 머신러닝 및 렐러번스 엔지니어. AutoKeras의 창시자 중 한명이기도 하다. 텍사스 A&M 대학교에서 컴퓨터 공학 박사학위를 받았으며, 관심 연구 분야는 추천 시스템과 소셜 네트워크에서 AutoML, 동적 데이터 분석, 텐서 분해를 활용하는 것이다. 그리고 지금까지 KDD, NeurIPS, TKDD 등 주요 데이터 마이닝 및 머신러닝 학회에서 논문을 발표했다.
  • 박찬성 [저]
  • 인제대학교와 워싱턴 주립 대학교에서 컴퓨터공학을 전공했으며 현재는 한국전자통신연구원에서 컴퓨터 네트워크 분야를 연구 및 개발하고 있다. ML GDE(Google Developers Expert for Machine Learning)이자 TensorFlow KR 및 fast.ai KR 커뮤니티 운영자이며, 관련 분야의 번역자로도 활동한다. 『나만의 스마트워크 환경 만들기』(비제이퍼블릭, 2020)를 집필했다. 프로그래밍과 다양한 언어에 관심이 많으며 프로젝트를 진행하며 C/C++, 자바, 파이썬, Go 언어를 사용해왔다.
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