머신 러닝 엔지니어의 알아야 할 기본 상식

데이터 전처리, 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 피처 엔지니어링, 모델 평가, 과적합 방지

씨익북스 편집부 지음

딥시크북 2025년 04월 13일 출간

작품소개

책소개

"『머신 러닝 엔지니어의 알아야 할 기본 상식』은 현대 기술 시대의 핵심 분야 중 하나인 머신 러닝에 대한 깊이 있는 이해를 돕기 위해 집필된 책입니다. 이 책은 머신 러닝의 기초부터 시작하여, 실제 엔지니어링에 적용할 수 있는 실용적인 지식과 기술을 제공합니다.

머신 러닝은 데이터 분석과 인공지능의 한 분야로, 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. 하지만 이 분야에 발을 들여놓고자 하는 많은 이들은 복잡한 수학적 이론과 알고리즘에 압도되곤 합니다. 이 책은 그러한 두려움을 해소하고, 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 저자는 친절한 설명과 함께 실제 사례를 통해 개념을 명확히 전달하며, 독자들이 머신 러닝의 기본 원리를 자연스럽게 습득할 수 있도록 돕습니다.

책의 주요 내용은 머신 러닝의 기본 개념, 데이터 전처리, 모델 선택 및 평가, 그리고 최신 기술 동향 등을 다룹니다. 또한, TensorFlow, PyTorch와 같은 인기 있는 머신 러닝 프레임워크를 활용한 실습 예제도 포함되어 있어, 이론과 실습을 병행할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 책은 머신 러닝 엔지니어링을 처음 접하는 학생, 현업에서 활동 중인 데이터 과학자, 또는 기술에 대한 이해를 넓히고자 하는 일반 독자 모두에게 유용합니다. 머신 러닝의 기본 상식을 통해 여러분은 데이터의 힘을 이해하고, 이를 통해 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있을 것입니다. 기술의 발전이 빠르게 진행되는 시대에 발맞추어, 이 책은 독자들이 머신 러닝 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 기초를 제공할 것입니다.

『머신 러닝 엔지니어의 알아야 할 기본 상식』은 단순한 이론서가 아니라, 실제 상황에서 활용할 수 있는 진정한 가치를 지닌 안내서입니다. 머신 러닝의 세계로의 첫걸음을 내딛고자 하는 당신에게 이 책이 큰 도움이 되길 바랍니다."

목차

"- 머신 러닝의 기초 개념
- 데이터 전처리의 중요성
- 피처 엔지니어링의 기본 원칙
- 모델 선택의 기준
- 지도 학습 vs 비지도 학습
- 과적합과 과소적합 이해하기
- 하이퍼파라미터 튜닝의 기초
- 교차 검증의 필요성
- 모델 평가 지표의 종류
- 앙상블 기법 소개
- 딥 러닝의 기초 이해
- 신경망의 구조와 작동 원리
- 활성화 함수의 역할
- 손실 함수의 종류와 선택
- 전이 학습의 개념
- 자연어 처리의 기본 기법
- 이미지 처리에서의 머신 러닝
- 시계열 데이터 분석
- 강화 학습의 기본 개념
- 클라우드 기반 머신 러닝 서비스
- 머신 러닝 프레임워크 소개
- 파이썬을 활용한 데이터 분석
- 데이터 시각화 기법
- 윤리적인 머신 러닝
- 데이터 보안과 프라이버시
- 머신 러닝과 빅데이터의 관계
- 모델 배포와 운영
- 실시간 데이터 처리
- 비즈니스 문제 해결을 위한 머신 러닝
- 커뮤니티와 오픈소스의 활용
- 머신 러닝 프로젝트 관리
- 실패 사례에서 배우기
- 최신 연구 동향과 기술
- 성능 최적화 기법
- 텐서플로우와 파이토치 비교
- 머신 러닝의 미래 전망
- 데이터 세트 수집 방법
- 자동화된 머신 러닝(AutoML)
- 다양한 도메인에서의 적용 사례
- 모델의 해석 가능성
- 머신 러닝과 AI의 차이점
- 비즈니스와의 협업 방법
- 머신 러닝 관련 직무 소개
- 커리어 개발을 위한 팁
- 자주하는 질문과 답변
- 머신 러닝 관련 도서 추천
- 온라인 강의 및 자료 활용
- 머신 러닝 커뮤니티 참여 방법
- 실습을 통한 학습 전략
- 머신 러닝의 역사와 발전
- 다양한 머신 러닝 알고리즘
- 데이터 증강 기법
- 비선형 문제 해결하기
- 모델의 지속적 학습
- 머신 러닝과 IoT의 융합
- 사회적 영향을 고려한 머신 러닝"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.