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머신러닝 초심자를 위한 상세 설명서 | 기본 카테고리 2022-04-22 16:53
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[도서]머신러닝 실무 프로젝트

아리가 미치아키,나카야마 신타,니시바야시 다카시 저/김모세 역
한빛미디어 | 2022년 03월

내용     편집/구성     구매하기

초심자를 위한 상세한 설명서

위 상품을 구매하면, 리뷰등록자에게 상품판매대금의 3%가 적립됩니다. (상품당 최대 적립금액 1,000원) 애드온 2 안내

Machine Learning at Work (책표지)

 

> 책의 구성 및 내용

이 책은 머신러닝을 실무에 적용할 때,
어떤 모델을 쓸지, 어떤 과정을 통해 진행해야 될지
상세히 설명해주고 있어 읽기 편합니다.

지도 학습의 분류와 회귀, 비지도 학습의 클러스터링과 차원 축소 등 알고리즘을 설명하고 있어
초심자에게 친절한 설명을 제공하고 있습니다.

간단한 예시들도 제공하고 있어, 이해가 편했습니다.

흥미로웠던 부분은 머신러닝 프로젝트 과정을 설명할 때, 10개의 진행과정을 설명하고 있는데
그 과정에 [3. 머신러닝을 사용하지 않는 방법은 없는지 검토한다.] 가 있어 흥미로웠습니다.

머신러닝 프로젝트 진행 과정

1. 비즈니스 문제를 머신러닝 문제로 정의한다.
2. 논문을 중심으로 유사한 문제들을 조사한다.
3. 머신러닝을 사용하지 않는 방법은 없는지 검토한다.
4. 시스템 설계를 고려한다.
5. 특징량, 훈련 데이터와 로그를 설계한다
6. 실제 데이터를 수집하고 전처리한다.
7. 탐색적 데이터 분석과 알고리즘을 선정한다.
8. 실제 데이터를 수집하고 전처리한다.
9. 시스템에 통합한다.
10. 예측 정확도, 비즈니스 지표를 모니터링한다.

 

AI, 머신러닝에 대한 관심과 사례가 늘어나며
다양한 난제의 해결법으로 등장하고 있는 와중에
엔지니어로서 "머신러닝은 기술 부채 중 이자율이 높은 신용카드다" 라는 말이 신선하기도 하였습니다.
 

"머신러닝은 기술 부채 중 이자율이 높은 신용카드다" 
 - 기술 부채 : https://ko.wikipedia.org/wiki/기술_부채

7장 효과 검증도 재미있게 읽을 수 있었습니다.
근래 개인적으로 읽은 책들은 머신러닝을 통한 결과를 어떻게 해석할지에 대한
설명이 부족하다고 많이 느꼈는데, 이 책에서는 머신러닝을 통한 결과 해석에 대해서도 
다양한 사례를 들어 상세히 설명해 주고 있어 흥미롭고 재미있게 읽을 수 있었습니다. 

> 장점

  • 초심자를 위해 상세히 설명되어 있는 머신러닝
  • 간단히 테스트 가능한 github 예제코드 제공
     

> 단점

  • 없음

책읽기 필요사항

머신러닝에 대한 기초, 파이썬/사이킷런/주피터 사용법을 미리 알고있으면 좋습니다.

추천 독자

기초 머신러닝을 실무에 적용하고 싶은 개발자

> 정보

저자: 아라가 미치아키, 나카야마 신타, 니시바야시 타카시
옮긴이 : 김모세
출판사: 한빛미디어
가격: 24,000원
전체 페이지: 319페이지

예제소스 : https://github.com/moseskim/ml-at-work

 

GitHub - moseskim/ml-at-work: 머신러닝 실무 프로젝트 (2판) 샘플 코드 저장소입니다.

머신러닝 실무 프로젝트 (2판) 샘플 코드 저장소입니다. Contribute to moseskim/ml-at-work development by creating an account on GitHub.

github.com


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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구글 애널리틱스는 이 책을 추천 | 기본 카테고리 2022-03-26 00:38
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[도서]고객을 끌어오는 구글 애널리틱스 4

문준영 저
한빛미디어 | 2022년 03월

내용     편집/구성     구매하기

구글 애널리틱스4를 배운다면 꼭 이 책을 추천합니다

위 상품을 구매하면, 리뷰등록자에게 상품판매대금의 3%가 적립됩니다. (상품당 최대 적립금액 1,000원) 애드온 2 안내

고객을 끌어오는 구글 애널리틱스 (책표지)

 

> 책의 구성 및 내용

이 책은 Google Analytics4 에 대해 초심자도 아주 손쉽게 배울 수 있도록
자세히 설명해 주고 있습니다.

처음 접해보는 Google Analytics 의 기능을 책에서 소개하는 순서대로 차근차근 따라하다 보니
책에서 설명하고 있듯이 Google Analytics 의 매력을 많이 느낄 수 있었습니다.

웹 페이지에 몇가지 태그만으로 제공하는 Google Analytics 의 다양한 분석기능에도 놀라웠지만
웹페이지를 직접 개발하지 않더라도, Google Analytics 설정부터 기능까지
온전히 테스트 해 볼 수 있도록 실습 환경을 제공하고 있는 책 내용이,
근래 본 책 중에 가장 편하게 분석 테스트 해 볼 수 있는 환경을 제공해주어 
편하고 손쉽게 책 내용을 이해할 수 있었습니다.

 

 

위와 같이 실제 웹사이트에 맞춤 이벤트로 등록하여 고객 데이터를 분석할 수 있는 기능과 방법도 안내되고 있어
재미있게 책의 내용을 배울 수 있었습니다.

> 장점

  • Google Analytics 기능을 손쉽게 경험해 볼 수 있도록 만들어진 실습환경이 제공되는데,
    잘만들어 놓은 실습환경이라 매우 편하고 재밌고 손쉽게 배울 수 있습니다.
     

> 단점

  • 없음

책읽기 필요사항

초심자도 따라서 쉽게 배울 수 있는 좋은 책입니다.

 

추천 독자

쇼핑몰, 홈페이지 운영자, 웹개발자, it 관련 종사자 등 데이터 분석에 관심있는 모든이

> 정보

저자: 문준영
펴낸이 : 김태헌
출판사: 한빛미디어
가격: 30,000원
전체 페이지: 512페이지


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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MLOps 전문가를 위한 운영가이드 | 기본 카테고리 2022-02-18 17:07
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[도서]쿠브플로 운영 가이드

조시 패터슨,마이클 카체넬렌보겐,오스틴 해리스 저/김소형 역
한빛미디어 | 2022년 01월

내용     편집/구성     구매하기

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책 표지 - kubeflow operation guide

 

> 책의 구성 및 내용

이 책은 Kubeflow(https://www.kubeflow.org/)에 대한 소개와
kubeflow 를 운영할 때 MLOps, DevOps에 대해 주로 설명하고 있습니다.

 

기존의 인프라 -> 클라우드 활용 -> kubernetes 활용 + 머신러닝의 필요성 
환경적인 변화와 필요성에 의해 탄생한 kubeflow 에 대해 설명해주고 있습니다.


kubeflow 자체가, kubernetes 기반 플랫폼이다 보니 클라우드에 대한 이해나
kubernetes 에 대한 이해가 반드시 필요한 책이라고 느껴집니다.

내용 전반적으로 설치, 운영에 대한 내용이다 보니
데이터 사이언티스트나, 머신러닝 전문가들이 머신러닝 사례를 위해 보기보단
플랫폼운영자나, 아키텍터들이 
운영 및 kubeflow 구조에 대해 익히는 책에 가까운 것 같습니다.


kubeflow 를 구성하는 오픈소스들이 kubernetes 기반의 정말 다양한 오픈소스이다 보니
k8s기반 오픈소스들에 대한 이해들이 선행되야 읽기 더 편하실 것 같습니다. 

책에서는 kubeflow를 사용하는 케이스를 아래와 같이 설명하고 있습니다.

  • 머신러닝 모델을 다른 환경(로컬, 온프레미스, 클라우드 등) 에서 train, serve 하고 싶은 경우
  • 머신러닝 트레이닝 잡을 주피터 노트북을 이용해 관리하는 경우
  • 개인 컴퓨터에서 접근이 불가능한 추가 CPU, GPU 같은 리소스를 이용해 트레이닝 잡을 시작하는 경우
  • 머신러닝 코드를 다른 라이브러리로부터 합치려고 하는 경우

 

kubeflow pipeline 아키텍처 다이어그램

 

 

> 장점

  • Kubernetes 에 대한 설명, Kubeflow 아키텍처에 대한 설명 등이 상세히 되어 있다.

> 단점

  • Kubernetes 에 대한 이해가 선행되어야 한다
  • 따라하기 식의 초심자를 위한 책은 아님

책읽기 필요사항

Kubernetes , Machine learning 에 대한 이해

 

추천 독자

DevOps, MLOps 업무 담당자, 머신러닝 플랫폼 아키텍처, 데이터 사이언티스트

> 책 관련 소스 코드

 https://github.com/jpatanooga/kubeflow_ops_book_dev

 

GitHub - jpatanooga/kubeflow_ops_book_dev: working repo for examples for the kubeflow operations book

working repo for examples for the kubeflow operations book - GitHub - jpatanooga/kubeflow_ops_book_dev: working repo for examples for the kubeflow operations book

github.com

 

> 정보

저자: 조시 패터슨, 마이클 카체넬렌보겐, 오스틴 해리스
옮긴이: 김소형
출판사: 한빛미디어
가격: 25,000원
전체 페이지: 344페이지


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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데이터사이언스(통계/확률)를 통한 웹 인터페이스 최적화 방법 소개서 | 기본 카테고리 2021-12-24 17:13
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[도서]머신러닝을 활용한 웹 최적화

이쓰카 슈헤이 저/김연수 역
한빛미디어 | 2021년 06월

내용     편집/구성     구매하기

데이터사이언스(통계/확률)를 통한 웹 인터페이스 최적화 방법 소개서

위 상품을 구매하면, 리뷰등록자에게 상품판매대금의 3%가 적립됩니다. (상품당 최대 적립금액 1,000원) 애드온 2 안내

책 표지 - Introduction to Machine Learning with Web Optimization

 

> 책의 구성 및 내용

이 책은 340 page입니다.

책의 내용은 웹사이트 상호작용간의 통계를 머신러닝을 통해 분석하는 내용에 가깝습니다.

예를 들어 
전자상거래 사이트의 사용자별 구입점수를 최대화한다거나,
사용자의 체류시간을 최대화 하고자 할때 
특정요인을 설정하여 해당 요인에 대한
통계를 통해 웹 서비스를 최적화 시킨다는 게 해당 책의 요지 입니다.

개발자로서 최적화라기보다 기획자나 마케터로서 인터페이스의 최적화에 대한
설명이 주로 되고 있습니다.

대부분의 내용이 데이터 가설을 통한
데이터 사이언스라고 불리는 영역으로 표현할 수 있을 것 같습니다.

기획이나 마케팅쪽 경험은 없고 개발이나 운영관리에 경험이 있다보니
초반에 설명되는 오바마선거 캠프의 웹사이트 조합 이야기나
마이크로소프트 Bing 의 검색 결과 페이지 링크 텍스트의 색 변경테스트 등 
실제 인터페이스와 관련된 테스트들은 처음 접해보아 생각보다 흥미로웠고
사이트 방문에 대한 데이터를 통해 가설과 결론을 얻는 것이 재미있었습니다.

 

마이크로소프트 Bing 의 검색결과 페이지 (색 변경테스트)

 


확률에 대한 계산이 매우 어려운 내용은 아니지만, 
대학 졸업이후 오랜만에 다시보게되는 확률 계산들이
익숙해지는데 조금 시간이 걸리기도 하였습니다.

읽으면서 많이 느낀 점은
확률,통계에 익숙하신 분이 책을 좀 더 쉽고 빠르게 읽을 수 
있겠다는 생각이 들었습니다.

1장을 읽는 동안에는 내용들이 기본적인 확률, 통계가 주된 내용이여서 
대체 머신러닝은 언제나오는 건가? 라는 생각이 많이 들었습니다.
3장 이후부터 머신러닝을 적용하는 내용이 보이기 시작합니다.
여러가지 웹사이트 최적화를 위한 factor 들을 놓고 어떤것이 영향이 큰지에 대해
분석하는 부분도 있습니다.
4장은 통계모델을 사용하지 않는 최적화방법으로 메타 휴리스틱을 설명하고 있습니다.
이전에 전체 통계를 통해 최적을 찾아간다면 4장은 하나씩 관련 요소를 정복해 나가면서
최적을 찾아가는 방법을 설명하고 있습니다.
8장은 지금까지 설명해온 
단기적인 평가(즉각적인 반응에 따른 최적화방법)와
장기적인 평가가 다름을 설명하는데, 매우 흥미로웠습니다.
신규사용자와 반복사용자를 구분해서 평가하는 것들도 새로워서 재밌게 읽을 수 있었습니다.

기억에 남는 글 중에 하나는

"웹디자인에서 단 한 줄의 코드를 이용해서 표시하는 요소를 전환할 수 있지만,
사용자의 인식에는 그이상의 영향이 있음을 항상 의식해야 합니다"

라는 말이 기억에 남았습니다.

> 장점

  • 통계/확률을 통해 웹페이지를 최적화하는 방법에 대해 상세히 설명하고 있음

> 단점

  • 통계/확률에 익숙하지 않으면 어렵게 느껴질 수 있음

책읽기 필요사항

통계/확률, 머신러닝에 대한 기본지식

 

추천 독자

웹 엔지니어, 웹 마케터, 머신러닝응용 흥미있는분

 

책에서 설명하는 대상독자

 

 

> 정보

저자: 이쓰카 슈헤이
옮긴이: 김연수
출판사: 한빛미디어
가격: 34,000원
전체 페이지: 340페이지


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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그로킹 심층 강화학습 리뷰 | 기본 카테고리 2021-11-19 13:20
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[도서]그로킹 심층 강화학습

미겔 모랄레스 저/강찬석 역
한빛미디어 | 2021년 10월

내용     편집/구성     구매하기

머신러닝 중에서도 특히나 강화학습에 관심있는 분을 위한 책

위 상품을 구매하면, 리뷰등록자에게 상품판매대금의 3%가 적립됩니다. (상품당 최대 적립금액 1,000원) 애드온 2 안내

> 시작

올 한해 특히나 머신러닝에 대한 책들을 많이 접하게 되는 것 같습니다.

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝이나, 처음배우는 딥러닝 챗봇 등 한해 동안 다양한 책을 접했습니다.

아쉬웠던 점은 업무로서 머신러닝을 하지는 않고 있어 자격증 취득 등의 스터디 이상의
체득을 하지 못하고 있는데, 책앞에 쓰인 "이론과 실제사이의 틈을 메우다" 라는 글이 끌려
그로킹 심화 강화학습 책을 읽어보게 되었습니다.

 

책 표지

 

> 책의 구성 및 내용

이 책은 500 page입니다.

책 초반에 머신러닝에서 지도학습/비지도학습/강화학습/딥러닝에 대한 분류에 대해
설명하고 있습니다.

 

머신러닝 (지도학습/비지도학습/강화학습/딥러닝)

 

 

개인적으로는 정확한 x, y label 을 가지는 지도학습만 주로 경험해본 터라
책에서 주로 설명하는 강화학습에 대한 내용들이 약간은 생소하게 느껴졌습니다.
 

다만 예제를 통해 상세히 설명해주고 있어서 이해가 어렵지는 않았습니다.

 

 

코드도 잘 설명되어 있어 이론적으로 설명해주었던 강화학습이
실제적으로 코드로는 어떻게 표현되는지도 책에서 볼 수 있습니다.

 

 

 

책은 나름의 위트도 있습니다. 특별히 재미있었던 부분은 에이전트의 행동평가 항목에서
강화학습의 순간적인 목표와 장기적인 목표를 설명할 때 책에서는 아래와 같이 설명하고 있습니다.

오늘 밤, 영화를 보는 것이 좋을까요? 아니면 이 책을 계속 읽는 것이 좋을까요?
어떤 선택은 순간적인 만족을 줄 것입니다. 영화를 보게 된다면, 부자가 된 느낌도 얻을 것이고,
사랑을 얻을 수도 있고,  다이어트도 할 수 있을 것입니다. 두시간 동안 팝콘을 먹으면서 말입니다.
반면, 책을 읽어도 오늘 밤 당장에는 아무것도 생기지 않을 것입니다.
하지만 아마도, 장기간을 놓고 봤을때 더 큰 만족을 얻을 수 있을 것입니다.

펙트폭행에 책을 읽을 수 밖에 없었습니다...

우습게도, 강화학습책을 보면서 중간중간 나오는 "미겔의 한마디"라는 섹션을 보면서
결국 강화학습도 목표에 도달하기 위한 효율적인 방법을 찾는 것이고 
삶도 똑같은 목표로 강화학습과 같이 목표를 효율적으로 도달하는 방법의 경험들을
해 나가는 것이라는 것에 묘한 기분이 들기도 했습니다.

이전에 읽었던 머신러닝 책들이 대부분 지도학습을 얘기하고 있다면
이 책은 명확하게 강화학습에 대해 설명하고 알려주고 있습니다.

많은 예시와 코드들이 이해를 쉽게 도와주지만, 머신러닝의 기초지식은 가지고 있어야
읽기 쉽겠다는 생각이 많이 들었습니다.

> 장점

  • 강화학습에 대한 명쾌할 설명과 많은 예시들

> 단점

  • 다소 어렵게 느껴질 수 있음

책읽기 필요사항

머신러닝에 대한 기초 지식

 

추천 독자

머신러닝을 기본적으로 학습한 학생 또는 IT 전문가 

 

> 정보

저자: 미겔 모랄레스
옮긴이: 강찬석
출판사: 한빛미디어
가격: 35,000원
전체 페이지: 500페이지


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