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이름:아비섹 미쉬라 (Abhishek Mishra)

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2020년 12월 <AWS 클라우드 머신러닝>

아비섹 미쉬라(Abhishek Mishra)

19년 이상 IT 업계에서 활발하게 활동해왔으며 프로그래밍 언어, 엔터프라이즈 시스템, 서비스 아키텍처, 플랫폼 등 다양한 분야의 전문가다. 영국 런던대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았으며 현재는 런던의 로이드 뱅킹 그룹(Lloyds Banking Group)에서 보안 및 사기 방지 솔루션 아키텍트 컨설턴트로 일하고 있다. 『Amazon Web Services for Mobile Developers』(Sybex, 2017)를 포함한 여러 책의 저자이기도 하다.  

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저자의 말

<AWS 클라우드 머신러닝> - 2020년 12월  더보기

AWS(Amazon Web Services)는 오늘날 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 업계를 이끄는 선두주자로, 이 책을 쓰는 시점에 18개의 서비스 분야에서 100개 이상의 서비스를 제공한다. 클라우드 컴퓨팅 업계나 AWS 생태계를 처음 접하는 사람들에게는 이렇게 많은 숫자의 서비스가 압박으로 느껴질 수 있으며, 어디서부터 시작해 어느 부분에 초점을 맞춰야 할지도 부담스럽게 느껴질 것이다. 머신러닝을 처음 접하는 개발자와 경험이 많은 데이터 과학자도 종종 퍼블릭 클라우드나 AWS가 제공하는 머신러닝 서비스가 얼마나 유용한지 모르는 경우가 있다. 과거에는 클라우드 기반의 머신러닝 서비스에서 제한적인 알고리즘과 일부에서만 사용자 설정 기능을 사용할 수 있었으나 아마존에서 SageMaker를 발표하면서부터 많은 부분이 바뀌었다. SageMaker를 활용하면 아마존이 구현한 최신 알고리즘을 기반으로 머신러닝 모델을 구축할 수 있으며, Scikit-learn이나 TensorFlow와 같은 프레임워크를 사용해 사용자가 임의로 모델을 구축할 수도 있다. 머신러닝 모델만으로는 실생활에 사용 가능한 서비스를 구현할 수 없으며 데이터베이스, 로드밸런서, API 게이트웨이, 자격 증명 공급자와 같은 다양한 지원 시스템이 기반이 돼야 서비스가 가능하다. AWS는 이러한 모든 서비스를 제공한다. 이 책은 숙련된 머신러닝 전문가와 시작하는 애호가 모두를 위해 사전 학습 모델(pre-trained models)에 기반한 AWS 머신러닝 서비스들을 소개한다. 아울러 Amazon SageMaker에서 사용자 지정 모델을 훈련시키고 배포하는 과정을 단계별로 설명한다. 또한 머신러닝을 새로 시작하는 애호가들을 위해 데이터 전처리, 시각화, 피처 엔지니어링과 같은 머신러닝의 기초부터 NumPy, Pandas, Scikit-learn과 같이 널리 사용되는 파이썬 라이브러리도 다룬다. 이 책의 전반에 걸쳐 이론과 실무를 균형 있게 다루려고 노력했다. 기본 개념을 이해하기 쉽도록 많은 시각 자료를 포함했고, 실무에 바로 적용할 수 있는 다양한 사례와 조언을 실었다. 최신의 유용한 자료를 사용하고자 많은 노력을 기울였지만 일부분은 새로운 버전으로 변경됐을 수도 있다. 하지만 새로운 AWS 버전에서도 내용이 유용할 것이라 확신한다.

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