Description
실전에 필요한 머신러닝 시스템 설계, 데이터 수집, 효과 검증 노하우 머신러닝 알고리즘처럼 다른 책에서도 많이 다루는 주제 대신, 이 책에서는 “실무에서는 어떻게 해야 하지?”라는 궁금증을 해결하는 데 집중한다. 1부에서는 머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 시스템 구성법, 학습용 데이터 수집, 효과 검증에 필요한 저자들의 노하우를 알려준다. 2부에서는 저자가 엄선한 세 가지 프로젝트를 따라 해보며 실무 감각을 키울 수 있도록 구성했다. ★ 주요 내용 1부. 머신러닝 실무 노하우 - 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기 - 머신러닝으로 할 수 있는 일 - 학습 결과 평가하기 - 기존 시스템에 머신러닝 통합하기 - 학습 데이터 수집하기 - 효과 검증하기 2부. 머신러닝 실무 프로젝트 - 프로젝트 1 : 영화 추천 시스템 만들기 - 프로젝트 2 : 킥스타터 분석하기 - 프로젝트 3 : 업리프트 모델링으로 마케팅 효율 높이기