한빛미디어

목차

PART1 머신러닝 실무 노하우

CHAPTER 1 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기

CHAPTER 2 머신러닝으로 할 수 있는 일

CHAPTER 3 학습 결과 평가하기

CHAPTER 4 기존 시스템에 머신러닝 통합하기

CHAPTER 5 학습 리소스 수집하기

CHAPTER 6 지속적인 머신러닝 활용을 위한 기반 구축하기

CHAPTER 7 효과 검증: 머신러닝 기반 정책 성과 판단하기

CHAPTER 8 머신러닝 모델 해석하기

PART2 머신러닝 실무 프로젝트

CHAPTER 9 킥스타터 분석하기: 머신러닝을 사용하지 않는 선택지

CHAPTER 10 업리프트 모델링을 이용한 마케팅 리소스 효율화

CHAPTER 11 슬롯머신 알고리즘을 활용한 강화 학습 입문

CHAPTER 12 온라인 광고에서의 머신러닝

본문

• 실무 내용 수록 및 도형으로 시각화

• 책에 수록하지 못한 참고 사항은 다른 도서 추천

• 구체적인 알고리즘을 제시하여, 실무에 쉽게 적용 할 수 있도록 구성

• 설명 밑에 바로 코드 수록

책의 특징

• 머신러닝 데이터 분석 도구를 어떻게 비즈니스에 활용하는지, 불확실성이 높은 머신러닝 프로젝트는 어떻게 진행하는지 다룬다.
• 머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 기존 시스템에 머신러닝을 통합하는 방법, 머신러닝에 사용할 데이터를 수집하는 방법 등 실무에 유용한 내용을 중점적으로 다룬다.
• 지속적인 학습을 위한 MLOps와 슬롯머신 알고리즘을 활용한 강화 학습 등의 내용을 다룬다.

추천 독자

• 머신러닝을 실무에 활용하려는 개발자
• 머신러닝을 제품에 적용하려는 주니어 개발자
• 머신러닝 시스템 및 기술적인 내용에 흥미가 있는 비즈니스 담당자

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