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    케라스부터 쿠버네티스까지 : 머신러닝, 딥러닝 모델 개발부터 배포까지 단계별 가이드

    케라스부터 쿠버네티스까지 : 머신러닝, 딥러닝 모델 개발부터 배포까지 단계별 가이드

    • 다타라지 재그디시 라오 저
    • 에이콘
    • 2021년 06월 30일
    • 정가
      35,000원
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    ISBN: 9791161755410 428쪽 813g 188 x 235 (㎜)

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    출판사 리뷰

    ★ 이 책의 대상 독자 ★

    소프트웨어 개발자와 데이터 과학자를 위한 것이다. 머신러닝 모델을 개발하고, 이것을 애플리케이션 코드에 연결하며, 도커 컨테이너로 패키징된 마이크로서비스(Microservice)로 배포하는 과정을 설명한다. 최신 소프트웨어는 많은 부분이 머신러닝에 의해 구동되고 있으며 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자는 서로의 영역에 대해 많이 알수록 더 큰 이득을 볼 수 있다고 생각된다.
    여러분이 소프트웨어 개발 또는 데이터 과학의 초보자이든 혹은 전문가이든 상관없이, 이 책에는 여러분을 위한 무엇인가가 있을 거라고 생각한다. 예제들을 잘 이해하기 위해서는 프로그래밍에 대한 사전 지식이 있으면 가장 좋겠지만 코드와 예제는 매우 일반적인 독자를 대상으로 하고 있다. 제시된 코드에는 상세한 코멘트가 달려 있으므로 따라가기 쉬울 것이다. 파이썬, 싸이킷런(Scikit-Learn) 그리고 케라스와 같은 특정 라이브러리를 사용했지만 R이나 MATLAB, Java, SAS, C++ 같은 다른 언어나 라이브러리로 코드를 변환하기 위한 동등한 함수들을 찾을 수 있을 것이다.
    개념을 이해하고자 코드를 자세히 살펴볼 필요가 없도록 가능한 한 많은 이론을 제공하려고 노력했다. 여러분의 데이터에 개념을 적용하기 쉽도록 코드는 매우 실용적으로 작성됐다. 자유롭게 예제 코드를 복제해 자신의 데이터셋에 적용해보기를 권한다.

    ★ 이 책의 구성 ★

    1장에서 5장까지 전반부에서는 머신러닝과 딥러닝에 중점을 둔다. 파이썬(Python) 코드를 사용해 머신러닝 모델을 작성하는 예를 보여주며, 이 과정을 자동화할 수 있는 도구의 예를 보여준다. 케라스(Keras) 라이브러리와 텐서플로(TensorFlow) 프레임워크를 사용해 이미지 분류 모델을 작성하는 예제를 보여준다. 이 로고 분류기 모델은 이미지에 들어 있는 코카콜라와 펩시콜라 로고를 식별하는 데 사용된다.
    6장에서 10장까지에서는 이들 머신러닝 및 딥러닝 모델들을 실제로 프로덕션 환경에 배포하는 방법을 설명한다. 데이터 과학자들의 몇 가지 공통 관심사에 관해 얘기하며, 소프트웨어 개발자들이 이 모델들을 구현하는 방법을 논의한다. 앞에서 나온 로고 분류기를 쿠버네티스를 사용해 규모에 맞춰 배포하는 예를 설명한다.

    저자 소개

    다타라지 재그디시 라오

    저자 : 다타라지 재그디시 라오(Dattaraj Jagdish Rao)
    제너럴 일렉트릭(GE)의 수석 엔지니어로서 인도 방갈로르에서 근무하고 있다. 기계공학을 전공했으며 가스 터빈, 컴프레서, 기관차 같은 산업용 기계를 모니터링하고 통제하는 GE빌딩 소프트웨어에서 19년째 일해왔다. 글로벌 리서치에서 제품 설계를 위한 지식 기반 엔지니어링을 맡으면서 경력을 시작했다. 그 후 미국 버지니아주 노퍽의 GE 파워에서 가스 터빈 상태 모니터링 소프트웨어의 리더로 합류했다. GE 파워에서는 원격 모니터링 및 진단 사업의 최고 소프트웨어 설계자를 포함한 여러 역할을 수행했다. 2013년 인도로 돌아가 GE 트랜스포테이션에서 비디오 분석 및 예측 프로그램의 혁신 리더로 합류했다.
    현재 운송사업부문의 애널리틱스 및 인공지능 전략 그룹을 이끌고 있으며, 예측 정비(predictive maintenance), 머신 비전(machine vision), 디지털 트윈(digital twins)과 같은 산업용 IoT 솔루션을 구축하고 있다. 그의 팀은 데이터 정제, 준비, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 분산 훈련, 자동 배포와 같은 주요 데이터 과학 문제를 해결하기 위해 최첨단 머신러닝 플랫폼을 구축하고 있다. 쿠버네티스(Kubernetes)에 기반을 둔 이 플랫폼은 차세대 운송 산업용 인터넷 솔루션을 호스팅할 것이다.
    GE를 통해 출원한 11개 특허를 보유하고 있으며 공인 GE 애널리틱스 엔지니어다. 인도의 고아공과대학교에서 기계공학 학사를 취득했다.

    역자 : 김광일
    한국과학기술원 경영과학과에서 수리 알고리즘을 전공했으며 소프트웨어 개발자의 삶을 살았다. 몇몇 소프트웨어 벤처기업을 경영하며 성공과 실패의 굴곡을 두루 거치는 사이, 대학에서 강의를 하기도 했다. 2014년부터 머신러닝에 몰두해 프리랜서로 활동하면서 한국외국어대학교 및 경희대학교에서 머신러닝을 강의했으며, 2017년부터 동국대학 융합교육원 및 인공지능대학원에서 머신러닝, 데이터과학, 인공지능수학 등을 가르치고 있다.

    목차

    1장. 빅데이터와 인공지능
    __데이터는 새로운 석유이며 AI는 새로운 전기다
    ____기계들의 부상
    ____처리 능력의 지수적 성장
    ____애널리틱스의 새로운 유형
    ____무엇이 AI를 그렇게 특별하게 하는가
    __인공지능의 응용
    ____데이터에서 애널리틱스의 구축
    ____애널리틱스의 유형: 응용 기준
    ____애널리틱스의 유형: 의사 결정 로직 기반
    ____애널리틱스 주도형 시스템의 구축
    __요약

    2장. 머신러닝
    __데이터에서 패턴 찾기
    __막강한 머신러닝 커뮤니티
    __머신러닝 기법의 유형
    ____비지도학습
    ____지도학습
    ____강화학습
    __간단한 문제의 해
    ____비지도학습
    ____지도학습: 선형회귀
    ____경사하강 최적화
    ____선형회귀에 경사하강법 적용하기
    ____지도학습: 분류
    __더 큰 데이터셋의 분석
    ____정확도에 대한 측도: 정밀도 및 재현율
    __분류 방법의 비교
    __편향 대 분산: 미적합 대 과적합
    __강화학습
    ____모델 기반 강화학습
    ____모델 프리 강화학습
    __요약

    3장. 비정형 데이터 다루기
    __정형 데이터 대 비정형 데이터
    __이미지 인식
    __동영상 다루기
    __텍스트 데이터 다루기
    __소리 듣기
    __요약

    4장. 케라스를 사용한 딥러닝
    __비정형 데이터의 처리
    ____신경망
    ____역전파와 경사하강법
    ____뱃치 경사하강법과 확률적 경사하강법
    ____신경망 아키텍처
    __텐서플로와 케라스
    __편향과 분산: 미적합과 과적합
    __요약

    5장. 고급 딥러닝
    __심층 모델의 부상
    __새로운 종류의 네트워크 층
    ____컨볼루션 층
    ____풀링 층
    ____드롭아웃 층
    ____뱃치 정규화 층
    __패션 이미지 분류를 위한 심층 신경망 구축
    __CNN 아키텍처와 하이퍼파라미터
    __사전 훈련된 VGG 모델로 예측하기
    __데이터 보강과 전이 학습
    __실제 분류 문제: 펩시콜라 대 코카콜라
    __순환 신경망
    __요약

    6장. 최첨단 딥러닝 프로젝트
    __신경망 스타일 전이
    __AI를 사용한 이미지 생성
    __오토인코더를 사용한 신용카드 부정 사용 탐지
    __요약

    7장. 최신 소프트웨어 세계의 AI
    __소프트웨어의 최신 요구 사항 훑어보기
    __AI가 최신 소프트웨어 개발에 어떻게 적합한가
    __간편한 웹 애플리케이션
    __클라우드 컴퓨팅의 부상
    __컨테이너와 CaaS
    ____컨테이너가 있는 마이크로서비스
    __쿠버네티스: 인프라 관련 문제를 위한 CaaS 솔루션
    __요약

    8장. AI 모델을 마이크로서비스로 배포하기
    __도커와 쿠버네티스를 사용한 간단한 마이크로서비스 구축
    __앱에 AI 스마트 추가하기
    __앱을 컨테이너로 패키징하기
    __저장소에 도커 이미지 푸시하기
    __앱을 쿠버네티스에 마이크로서비스로 배포하기
    __요약

    9장. 머신러닝 개발 수명주기
    __머신러닝 모델 수명주기
    ____1단계: 문제의 정의와 실제 참값 확립
    ____2단계: 데이터의 수집, 정제 및 준비
    ____3단계: 모델 구축 및 훈련
    ____4단계: 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝
    ____5단계: 프로덕션 환경으로 배포
    ____피드백과 모델 업데이트
    __엣지 장치에 배포하기
    __요약

    10장. 머신러닝 플랫폼
    __머신러닝 플랫폼 문제
    ____데이터 수집
    ____데이터 정제
    ____애널리틱스 사용자 인터페이스
    ____모델 개발
    ____규모에 맞는 훈련
    ____하이퍼파라미터 튜닝
    ____자동 배포
    ____로깅 및 모니터링
    __머신러닝 플랫폼 통합
    __요약
    __맺음말

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