실전 자동머신러닝 - Azure, AWS와 GCP에서 구현하는 다양한 AutoML
정가 : 30,000 원
작가명 : 아드난 마수드 (지은이), 이기홍 (옮긴이)
출판사 : 에이콘출판
출간일 : 2022-01-25
ISBN : 9791161756073 / K452835552
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책 소개
실전 자동머신러닝 - Azure, AWS와 GCP에서 구현하는 다양한 AutoML
괜찮다고 말하지만 괜찮지 않은 너와 나, 우리가 안고 사는 우울. 그리고 그 감정이 가져온 마음의 병 우울증. 화제의 채널
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
아드난 마수드 (지은이)
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.
이기홍 (옮긴이)
카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 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 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 출간한 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝o딥러닝 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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