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비즈니스 머신러닝

아마존 세이지메이커와 주피터를 활용한 빠르고 효과적인 머신러닝 활용법

도서 이미지 - 비즈니스 머신러닝

더그 허전, 리처드 니콜|김정민, 문선홍, 정용우

한빛미디어 출판|2020.12.29

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시리즈 가격정보
전자책 정가 20,000원
구매 20,000원+3% 적립
출간정보 2020.12.29|PDF|11.56MB

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책소개

비즈니스에 머신러닝 적용을 더 빠르게! 더 유연하게!

머신러닝은 비즈니스 업무에 큰 이점을 제공한다. 이 책에서 제공하는 몇 가지 안내만으로 고액 컨설팅이나 복잡한 수식 없이 큰 성과를 거둘 수 있다. 엑셀에서 숫자 활용에 능숙하다면 최신 머신러닝 서비스를 이용해 마케팅 비용을 절감하고, VIP 고객을 식별 및 관리하며 백 오피스 프로세스도 최적화할 수 있다. 비즈니스 지향적인 머신러닝 기법을 설명하며, 고객 유지, 전력 사용량 예측, 백 오피스 프로세스 등 실무에서 매우 유용한 6가지 시나리오를 다룬다. 원서 출간 이후 아마존 세이지메이커 버전이 2.x로 업데이트되어 번역서에는 1.x 버전 예제를 오류 없이 실행하기 위한 해결 방법을 함께 담았다.

목차

[비즈니스 머신러닝]

[Part 1 비즈니스를 위한 머신러닝]



CHAPTER 1 머신러닝이 비즈니스에 적용되는 방식

1.1 왜 우리 비즈니스 시스템은 엉망인가

1.2 지금 왜 자동화가 중요한가

1.3 기계는 어떻게 의사결정을 하는가

1.4 캐런의 의사결정을 머신러닝이 도와줄 수 있는가

1.5 기계는 어떻게 학습하는가

1.6 의사결정을 위한 머신러닝 사용의 회사 승인

1.7 도구

1.8 2~7장의 시나리오를 다루기 위한 세이지메이커 설정

1.9 지금이 바로 행동할 때

1.10 요약



[Part 2 비즈니스를 위한 머신러닝 6가지 시나리오]



CHAPTER 2 기술 담당자에게 구매 결재 검토 요청을 전달해야 하는가

2.1 의사결정

2.2 데이터

2.3 학습 시작

2.4 주피터 노트북을 이용한 의사결정

2.5 엔드포인트 삭제와 노트북 인스턴스 중지

2.6 요약



CHAPTER 3 이탈 조짐을 보이는 고객 찾기

3.1 이 장의 의사결정 사항

3.2 업무 처리 절차

3.3 데이터셋 준비

3.4 XG부스트 이해하기

3.5 머신러닝 모델 구축 준비

3.6 머신러닝 모델 구축

3.7 엔드포인트 삭제와 노트북 인스턴스 중지

3.8 엔드포인트 삭제 여부 확인

3.9 요약



CHAPTER 4 고객 문의 사항을 고객지원팀에 전달 여부 결정

4.1 이 장의 의사결정 사항

4.2 업무 처리 절차

4.3 데이터셋 준비

4.4 자연어 처리

4.5 BlazingText는 어떤 것이고 어떻게 작동하나

4.6 머신러닝 모델 구축 준비

4.7 머신러닝 모델 구축

4.8 엔드포인트 삭제와 노트북 인스턴스 중지

4.9 엔드포인트 삭제 여부 확인

4.10 요약



CHAPTER 5 공급업체가 보낸 청구서에 대해 추가 질의 여부 결정

5.1 이 장의 의사결정 사항

5.2 업무 처리 절차

5.3 데이터셋 준비

5.4 이상치 정의

5.5 지도학습과 비지도학습

5.6 랜덤 컷 포레스트의 개요 및 동작 방식

5.7 머신러닝 모델 구축 준비

5.8 머신러닝 모델 구축

5.9 엔드포인트 삭제와 노트북 인스턴스 중지

5.10 엔드포인트 삭제 여부 확인

5.11 요약



CHAPTER 6 월간 전력 사용량 예측

6.1 이 장의 의사결정 사항

6.2 시계열 데이터 작업을 위한 주피터 노트북 불러오기

6.3 데이터셋 준비: 시계열 데이터의 차트 그리기

6.4 신경망이란

6.5 머신러닝 모델 구축 준비

6.6 머신러닝 모델 구축

6.7 엔드포인트 삭제와 노트북 인스턴스 중지

6.8 엔드포인트 삭제 여부 확인

6.9 요약



CHAPTER 7 월간 전력 사용량 예측 성능 향상

7.1 DeepAR의 주기적 현상 파악 능력

7.2 DeepAR의 강점: 연관된 시계열 데이터 병합

7.3 전력 사용량 예측 모델에 추가 데이터 병합

7.4 머신러닝 모델 구축 준비

7.5 머신러닝 모델 구축

7.6 엔드포인트 삭제와 노트북 인스턴스 중지

7.7 엔드포인트 삭제 여부 확인

7.8 요약



[Part 3 프로덕션에 머신러닝 적용하기]



CHAPTER 8 웹 서비스로 예측 모델 제공하기

8.1 왜 웹상에서 의사결정 모델과 예측 모델을 제공하는 것은 어려울까

8.2 이 장의 단계 개요

8.3 세이지메이커 엔드포인트

8.4 세이지메이커 엔드포인트 설정

8.5 서버리스 API 엔드포인트 설정

8.6 웹 서비스 엔드포인트 생성

8.7 의사결정 서비스 제공

8.8 요약



CHAPTER 9 사례 연구

9.1 사례 연구 1: WorkPac

9.2 사례 연구 2: Faethm

9.3 결론

9.4 요약

저자소개

더그 허전

시드니에 본사를 둔 비즈니스 자동화 및 통합 기업 Managed Functions의 CEO다. 파이썬이나 주피터 노트북으로 비즈니스 프로세스를 자동화하는 통합 머신러닝 플랫폼을 구축했다. IT 및 비즈니스 프로세스 아웃소싱 산업에서 20년간 근무했으며 여전히 배움에 대한 적극적인 태도를 지니고 있다.

리처드 니콜

Faethm의 수석 데이터 과학자다. 더그와 함께 조달 소프트웨어 회사에서 근무했다. 호주 시드니 대학교에서 데이터 사이언스 석사 학위를 받았다.

역자
김정민

GS ITM 기술전략팀 부장. 새로운 기술을 많은 사람에게 공유하고 전파하기 위해 관련 서적을 번역하는 데 관심이 많은 데이터 분석 엔지니어다. 분산처리 기술을 활용하여 음악과 영상 서비스의 스트리밍 솔루션 개발자로 출발해 20년 동안 대기업과 벤처기업에서 다양한 서비스를 개발했다.

역자
문선홍

GS ITM 기술전략팀 부장. GS ITM 기술전략팀에서 클라우드 환경에서 AI 플랫폼을 개발하고 있다. 중견 기업부터 엔터프라이즈 기업까지 25년간 다수의 IT 서비스 프로젝트 수행 및 솔루션을 개발했다. 또한 빅데이터 기반 텍스트와 AI 분석을 진행했다.

역자
정용우

GS ITM 기술전략팀 부장. AWS상에서 세이지메이커의 기능 및 데이터 분석 알고리즘을 개발하고 있다. 머신러닝 및 딥러닝을 사용하여 다양한 빅데이터를 사용한 프로젝트에 참여한 경험이 있다. 뉴욕 주립 대학교 버펄로에서 전자공학과 인공지능 박사과정을 졸업했다.

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