한빛미디어

먼저 1장에서는 AWS에 대한 소개와 이 서비스를 활용하여

데이터 분석을 하는 과정에 대해 알려주고 있습니다.

2장에서는 아마존에서 AWS을 활용한 데이터분석 사례에 대해

다양한 주제로 소개해주고 있습니다.

추천시스템, 수요예측, 영상 감지, 음성인식, 자연어처리, IoT 등등

여러 분야에서의 워크플로우를 알 수 있었습니다.

3장에서는 AutoML을 다루는데

크게 세이지메이커 오토파일럿과 아마존 컴프리헨드를 사용한

AutoML에 대해 소개하고 있습니다.

다양한 모델 변형을 테스트하기 위한 좀 더 동적인 방법을 멀티암드 밴딧이라고 합니다.

A/B 테스트보다 훨씬 더 빨리 우월한 변형 모델로

트래픽을 동적으로 이동시키는 장점이 있습니다.

머신러닝 앱을 배포하기 위해서는

앱 개발자, 데이터 과학자, 데브옵스 엔지니어 간의 협업이 필요합니다.

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일반적으로 데이터 과학자는 훈련된 모델을 제공하고,

데브옵스 엔지니어는 REST API를 이용해 모델을 호스팅하는 인프라를 운영하고,

앱 개발자는 REST API를 앱에 통합하는 역할을 합니다.

총평을 해보자면!

아직 AWS 서비스를 사용해보지 않아

글로만 읽었을 때는 크게 와닿지 않았습니다,,,

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AWS 서비스를 활용하고 있는 캡쳐 화면이 있었다면

좀 더 이해하기 쉽지 않았을까 싶습니다.

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만약, AWS 서비스에 대한 기본 지식이 있다면

AWS의 다양한 서비스와 도구를 활용하여

데이터 분석 프로젝트를 설계하고 구현하기를 희망하는 분들께

이 책을 추천드립니다!