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    실전 자동머신러닝 : Azure, AWS와 GCP에서 구현하는 다양한 AutoML(데이터 과학)

    • 아드난마수드 저
    • 이기홍 역
    • 에이콘출판
    • 2022년 01월 25일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791161756073
    쪽수338쪽
    크기기타 규격
    제품구성단행본
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    • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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    책 소개
    자동 특성 공학, 모델 및 하이퍼파라미터 튜닝, 그래디언트 기반 접근법 등의 기본 기술을 살펴보고 다양한 오픈소스 툴을 사용해 자동머신러닝 기술을 구현하는 방법을 배운다. 구체적으로 애저(AZURE), 아미존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드 플랫폼(GCP)을 포함한 3대 클라우드 서비스에서 자동머신러닝(AUTOML)을 구현하는 다양한 방법을 설명한다. AUTOML을 사용해 머신러닝 모델을 구축해 클라우드 AUTOML 플랫폼의 기능을 살펴본다. 이 책을 마치면 정확하면서도 생산성을 높이고 상호 운용성을 허용하며 특징적인 엔지니어링 작업을 최소화하는 AUTOML 모델을 구축하고 배포할 수 있을 것이다.
    목차
    1부. 자동머신러닝 소개

    1장. 자동머신러닝 개요
    __머신러닝 개발 수명 주기
    __자동머신러닝
    __자동화 ML의 작동법
    ____하이퍼파라미터
    ____자동머신러닝의 필요성
    __데이터 과학의 민주화
    __자동머신러닝 신화의 타파
    ____신화 #1: 데이터 과학자의 종말
    ____신화 #2: 자동ML은 단지 토이 문제만을 풀 수 있다
    __자동머신러닝 생태계
    __오픈소스 플랫폼과 도구
    ____마이크로소프트 NNI
    ____Auto - sklearn
    ____Auto - Weka
    ____auto - Keras
    ____TPOT
    ____Ludwig - 코드 없는 AutoML 툴박스
    ____AutoGluon: 딥러닝을 위한 AutoML 툴킷
    ____Featuretools
    ____H2O AutoML
    __상업적 도구와 플랫폼
    ____DataRobot
    ____구글 클라우드 AutoML
    ____아마존 세이지메이커 오토파일럿
    ____애저 자동ML
    ____H2O 드라이버리스 AI
    ____자동ML의 미래
    ____자동ML 문제와 한계
    ____기업을 위한 입문 지침
    __요약

    2장. 자동머신러닝, 알고리듬 그리고 기법
    __자동화된 ML - 뚜껑 열기
    ____자동ML 용어의 분류 체계
    __자동화된 특성 공학
    __하이퍼파라미터 최적화
    __신경망 구조 탐색
    __요약

    3장. 오픈소스 툴과 라이브러리를 이용한 자동머신러닝
    __기술 요구 사항
    __AutoML용 오픈소스 생태계
    __TPOT 소개
    ____TPOT는 이를 어떻게 수행하는가?
    __Featuretools 소개
    __마이크로소프트 NNI 소개
    __auto-sklearn 소개
    __Auto-Keras 소개
    ____Ludwig - 코드 없는 AutoML 툴박스
    __AutoGluon - 딥러닝을 위한 AutoML 툴킷
    __요약

    2부. 클라우드 플랫폼을 이용한 AutoML

    4장. Azure 머신러닝으로 시작하기
    __Azure 머신러닝으로 시작하기
    __Azure 머신러닝 스태킹하기
    __Azure 머신러닝 서비스로 시작하기
    __Azure 머신러닝으로 모델링하기
    __Azure 머신러닝을 이용한 모델 배포와 테스트
    __요약

    5장. 마이크로소프트 Azure를 이용한 자동머신러닝
    __마이크로소프트 Azure의 AutoML
    __AutoML을 이용한 시계열 예측
    __요약

    6장. AWS를 이용한 머신러닝
    __AWS 지형에서의 ML
    __AWS ML로 시작하기
    __AWS 세이지메이커 오토파일럿
    __AWS 점프스타트
    __요약

    7장. 아마존 세이지메이커 오토파일럿으로 자동머신러닝 실행하기
    __기술적 요구 조건
    __아마존 세이지메이커 오토파일럿의 작성 - 제한된 실험
    __AutoML 실험 생성
    __세이지메이커 오토파일럿 실험의 수행과 모델의 배포
    ____세이지메이커 오토파일럿 모델 호출 및 테스트
    __노트북으로부터 세이지메이커 오토파일럿 실험을 구축하고 실행하기
    ____모델 호스트와 호출
    __요약

    8장. 구글 클라우드 플랫폼을 이용한 머신러닝
    __구글 클라우드 플랫폼 서비스로 시작하기
    __구글 클라우드 플랫폼을 이용한 AI와 ML
    __구글 클라우드 AI 플랫폼과 AI 허브
    __구글 클라우드 AI 플랫폼으로 시작하기
    __구글 클라우드를 이용한 자동ML
    __요약

    9장. 구글 클라우드 플랫폼을 이용한 자동머신러닝
    __구글 클라우드 AutoML Tables로 시작하기
    __AutoML Tables 실험 생성
    __AutoML Tables 모델 배포 이해
    __BigQuery 공용 데이터셋을 이용한 AutoML Tables
    __가격 예측을 위한 자동머신러닝
    __요약

    3부. 자동머신러닝 응용

    10장. 엔터프라이즈 자동ML
    __조직이 자동ML을 필요로 하는가?
    ____타이탄의 충돌 - 자동ML 대 데이터 과학자
    __자동ML - 엔터프라이즈 고급 분석을 위한 가속기
    ____인간 친숙한 통찰력을 가진 AI의 민주화
    ____증강된 지능
    __자동ML 도전 과제와 기회
    ____불충분한 데이터
    ____모델 성능
    ____도메인 전문가와 특수 용도 사례
    ____컴퓨팅 비용
    ____학습 곡선의 수용
    ____이해관계자의 적응
    __신뢰 구축 - 모델 해석 가능성과 자동ML의 투명성
    ____특성 중요도
    ____반사실 분석
    ____데이터 과학 모델 정확도 척도
    ____사전 모델 설명 가능성
    ____실행 중 모델 설명 가능성
    ____사후 모델 설명 가능성
    __조직에의 자동ML 도입
    ____충격 흡수
    ____올바른 자동ML 플랫폼 선택
    ____데이터의 중요성
    ____청중의 올바른 메시지
    __활용 방안 - 다음 단계는 무엇인가?
    저자 소개
    저자 : 아드난마수드
      저자 : 아드난 마수드
      ADNAN MASOOD
      미국 스탠퍼드대학교 AI 랩 객원학자, 소프트웨어 엔지니어, 마이크로소프트 MVP(MOST VAUABLE PROFESSIONAL)이자 마이크로소프트 지역 인공지능 담당 이사다. UST GLOBAL의 AI 및 머신러닝 수석 설계자로, 스탠퍼드 AI LAB 및 MIT CSAIL과 협업하고 있으며 다양한 비즈니스, 제품, 이니셔티브에 영향을 미치는 비즈니스 가치와 통찰력을 제공할 수 있는 인공지능 솔루션을 개발하는 데이터 과학자 및 엔지니어 팀을 이끌고 있다.

      역자 : 이기홍
      카네기멜론 대학교에서 석사학위를 받았고, 피츠버그 대학교의 FINANCE PH.D, CFA, FRM이자,금융, 투자, 경제분석전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 WITH 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 출간한 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과수익을 찾아서2/E』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/E』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝ㆍ딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/E』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.
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