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.