Tech for good

IT 교양 지식서를 찾는다면 추천하는 책이다. 기술의 탄생 배경 및 역사, 트렌드 등에 대한 방대한 정보들이 읽기 쉽게 구성되어 있다. 교양을 쌓는다는 느낌으로 가볍게 읽기 좋은 책이라 IT 업계의 「알쓸신잡」, 이라고 비유할 수 있을 거 같다. "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

들어가며 대량의 데이터를 쉽게 수집할 수 있고, 수집한 데이터를 처리하는 하드웨어의 성능은 좋아졌으며, 최신 알고리즘이 구현된 오픈소스 프레임워크를 손쉽게 사용할 수 있게 된 시대이다! 덕분에 머신러닝을 도입하기 위한 장벽은 한층 낮아졌다. 하지만 이를 실제 비즈니스에 적용하는 문제는 다르다. 해결해야 하는 문제를 스스로 정의하고 시스템을 설계하는 방법은 조금 더 고차원적이기 때문이다. 이 책은 머신러닝 입문서를 떼고 실무에 활용하려는 개발자, 머신러닝 시스템 및 기술적인 내용에 흥미가 있는 비즈니스 담당자 같은 독자를 대상으로 머신러닝과 데이터 분석 도구를 비즈니스에 활용하는 방법을 알려주고 있다. 조금 더 구체적으로 살펴보면 아래와 같은 사항들을 배울 수 있다. 머신러닝 프로젝트를 시작하는 방법 기존..

머신러닝 모델을 장착한 실용적인 애플리케이션을 만드는 방법을 쉽게 따라하며 배울 수 있는 책이다. 머신러닝 구축의 핵심인 1. 주어진 특성에 맞는 올바른 머신러닝 방법 선택, 2. 모델의 오류와 데이터 품질 문제 분석, 3. 모델의 결과를 검증하여 제품의 품질 보장 위의 일련의 과정들을 안내하고 있다. 제품 아이디어에서 프로토타입 배포까지 전체 과정을 다루고 있기에 코딩 경험과 머신러닝 기초 지식을 가지고 머신러닝 기반 제품을 구축하는 방법을 배우는데 안성맞춤이다. 머신러닝의 전체 과정 머신러닝 제품을 성공적으로 사용자에게 제공하려면 제품의 요구 사항을 머신러닝 문제로 표현하고, 적절한 데이터를 수집하고, 여러 모델을 효율적으로 반복하고, 결과를 검증하고, 견고한 방법으로 배포해야 한다. 1. 올바른 머..

인공지능의 기본 원리부터 최신 기술 및 앞으로의 미래 모습까지 차근차근 소개하고 있는 책이다. 개인, 기업 및 국가가 어떻게 인공지능을 활용하여 가치를 창출할 수 있는지 쉽게 안내하고 있다. 1장, "인공지능이 뭔가요?" 에서는 인공지능의 역사와 기본 원리에 대해 안내한다. 2장, "인공일반지능이 뭔가요?" 에서는 인공지능과 인공일반지능의 차이에 대해 설명한다. 3장, "인공지능과 미래 직업"에서는 인공지능을 활용한 미래의 직업 및 역할에 대해 소개한다. 4장, "인공지능의 능력"에서는 수많은 기회를 창출하는 인공지능의 무궁무진한 능력에 대해 살펴본다. 5장, "산업별 인공지능(AI+X)과 기업"에서는 데이터를 활용하여 아이디어를 도출하고 이를 인공지능 서비스에 접목시키는 방법에 대해 살펴본다. 6장, ..