초심자를 위한 상세한 설명서

hony7***

2022-04-22

머신러닝 실무 프로젝트(2판)

머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 기존 시스템에 머신러닝을 통합하는 방법, 머신러닝에 사용할 데이터를 수집하는 방법 등 실무에 유용한 내용을 중점적으로 다룬다.

저자 : 아리가 미치아키(有賀康顕) , 나카야마 신타(中山心太) , 니시바야시 다카시(西林孝)
번역 : 김모세
출간 : 2022-03-10

상세보기

> 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