머신러닝 엔지니어

머신러닝, 인공지능, 데이터 분석, 딥러닝, 알고리즘, 모델링

씨익북스 편집부 지음

블로그펍 2025년 04월 15일 출간

작품소개

책소개

"《머신러닝 엔지니어》는 현대 데이터 과학의 핵심 기술인 머신러닝과 인공지능의 세계를 탐구하는 필독서입니다. 이 책은 머신러닝의 기본 개념부터 시작하여, 데이터 분석, 딥러닝, 알고리즘, 모델링 등 다양한 주제를 포괄적으로 다룹니다. 독자들은 머신러닝의 이론적 기초와 함께, 실제 사례를 통해 실용적인 기술을 배울 수 있습니다.

책은 먼저 머신러닝의 정의와 역사, 그리고 실제 응용 분야를 소개합니다. 그 다음, 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링의 중요성을 강조하며, 데이터의 품질이 모델의 성능에 미치는 영향을 상세히 설명합니다. 독자들은 다양한 데이터 처리 기법을 배우고, 이를 통해 더 나은 예측 결과를 도출할 수 있는 방법을 익힐 수 있습니다.

딥러닝에 대한 장에서는 신경망의 기본 구조와 작동 원리를 설명하며, 최신 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 구축 방법을 소개합니다. 또한, 모델 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대한 실용적인 팁을 제공하여, 독자들이 자신의 모델을 최적화할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 초보자부터 전문가까지 폭넓은 독자를 대상으로 하며, 실제 사례 연구와 실습 문제를 통해 독자들이 배운 내용을 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 최신 연구 동향과 미래의 머신러닝 기술에 대한 전망을 통해 독자들에게 더 넓은 시각을 제공합니다.

《머신러닝 엔지니어》는 머신러닝 분야에서 성공적인 경력을 쌓고자 하는 모든 이들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 데이터 분석과 인공지능의 미래를 이끌어갈 준비가 되었다면, 이 책을 통해 그 첫걸음을 내딛어 보세요."

목차

"머신러닝의 기초 이해하기
인공지능의 발전 과정
데이터 분석의 중요성
딥러닝의 기본 개념
알고리즘의 종류 및 특성
모델링 기법의 다양성
예측 분석의 활용 사례
피처 엔지니어링의 원칙
데이터 전처리 기법 소개
모델 평가 지표의 이해
지도학습과 비지도학습
강화학습의 원리
데이터셋 구축 및 관리
데이터 시각화의 기법
하이퍼파라미터 조정 방법
모델 선택 기준
교차 검증의 중요성
오버피팅과 언더피팅
딥러닝 프레임워크 비교
전이 학습의 활용
시계열 데이터 분석
자연어 처리의 최신 동향
컴퓨터 비전의 기본 기술
클러스터링 기법 이해하기
차원 축소 기법 소개
데이터 윤리와 프라이버시
AI 모델의 배포와 운영
실시간 데이터 처리 기술
모델 성능 개선을 위한 전략
특징 선택 기법
데이터 웨어하우징의 기초
AI와 머신러닝의 미래
모델의 해석 가능성
머신러닝 프로젝트 관리
데이터 수집의 방법론
AI 기반 추천 시스템
생성적 적대 신경망(GAN)
딥러닝 모델의 구조
인공지능의 사회적 영향
AI와 빅데이터의 관계
모델의 지속적 개선 과정
비즈니스 문제 해결을 위한 AI
머신러닝의 산업별 적용 사례
클라우드 기반 머신러닝 서비스
데이터 전처리 자동화 도구
AI 모델의 신뢰성 확보
모델의 성능 평가 방법
피처 엔지니어링의 최신 트렌드
AI 기술의 윤리적 고려사항
머신러닝 커뮤니티와 자원 활용
AI 기술의 상용화 사례
스마트 팩토리와 머신러닝
의료 분야에서의 머신러닝 활용
자율주행차와 인공지능 기술"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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