brunch

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

by Master Seo Mar 16. 2022

(책) AWS 머신러닝 마스터 하기

중급

이론서

AWS로 머신러닝을 시작하기 위한 이론을 제공하는 책이다.

2020년 10월 출판


<1> AWS로 ML 시작하기

<2> 나이브 베이즈에 의한 트위터 피드 분류

<3> 회귀 알고리즘에 의한 주택 가격 예측

<4> 딥러닝

<5> AWS에서 tensor Flow로 DL 구현하기

<6> SageMaker를 사용한 이미지 분류 및 검출

<7> AWS Compehend 사용

<8> AWS Rekognion

<9> AWS Lex를 이용한 대화형 인터페이스

<10> AWS에서 클러스터 생성

<11> Spark 및 SageMaker에서의 모델 최적화

<12> AWS에 구축한 모델 배포하기



<1> AWS로 ML 시작하기



데이터 과학자에게 필요한  세 가지 기본 기술?

ML, 컴퓨터 프로그래밍, 소통력


1

ML

ML알고리즘은  많은 양의 데이터를 분석 및 학습해서 예측 또는 추천을 제공하는 도구를 제공한다.


2

컴퓨터 프로그래밍?

데이터 과학자는 다양한 ML 및 라이브러리를 사용하는 코드를 작성할 수 있는 숙련된 프로그래머가 되어야 한다.


3

소통력

데이터의 추세를 발견하고 모델을 구축하는 것 이외에도, 데이터 과학자는 발견할 것을 비즈니스 팀에 설명해야 한다.



4

ML 프로젝트 라이프 사이클?

데이터 수집

평가 메트릭

알고리즘 선정


<2> 나이브 베이즈에 의한 트위터 피드 분류

<3>  회귀 알고리즘에 의한 주택 가격 예측

<4> 딥러닝

<5> AWS에서 tensor Flow로 DL 구현하기

<6> SageMaker를 사용한 이미지 분류 및 검출

<7> AWS Compehend 사용

<8> AWS Rekognion

<9> AWS Lex를 이용한 대화형 인터페이스

<10> AWS에서 클러스터 생성

<11> Spark 및 SageMaker에서의 모델 최적화

<12> AWS에 구축한 모델 배포하기





같이 보면 좋을 책

https://brunch.co.kr/@topasvga/666



감사합니다.


브런치는 최신 브라우저에 최적화 되어있습니다. IE chrome safari