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| 090 | ▼a 006.31 ▼b 2024z9 | |
| 100 | 1 | ▼a Xu, Alex |
| 245 | 2 0 | ▼a (가상 면접 사례로 배우는) 머신러닝 시스템 설계 기초 / ▼d 알렉스 쉬, ▼e 알리 아미니안 [공]지음; ▼e 최종일 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a Machine learning system design interview : ▼b an insider's guide |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 인사이트, ▼c 2024 | |
| 300 | ▼a xiv, 336 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 23 cm | |
| 490 | 1 0 | ▼a 프로그래밍 인사이트 = ▼a Programming Insight |
| 504 | ▼a 참고문헌과 색인수록 | |
| 546 | ▼a 영어로 된 원저작을 한국어로 번역 | |
| 650 | 8 | ▼a 인공지능 |
| 700 | 1 | ▼a Aminian, Ali, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 최종일, ▼e 역 |
| 830 | 0 | ▼a Programming Insight |
| 830 | 0 | ▼a 프로그래밍 인사이트 |
| 900 | 1 0 | ▼a 아미니안, 알리, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 쉬, 알렉스, ▼e 저 |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.31 2024z9 | 등록번호 151367992 (1회 대출) | 도서상태 대출불가(자료실) | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
실제 서비스되고 있는 머신러닝 사례, 7가지 설계 접근법, 실제 시스템 설계에 참여한 엔지니어들과 저자의 노하우라는 세 가지 축으로 입체감 있게 설계 지식을 전달한다. 또한 복잡하고 어려운 이론은 걷어 내고 모두에게 익숙한 실제 시스템을 사례로 소개하고 있어, 머신러닝 엔지니어가 아니더라도 시스템의 원리가 궁금한 독자라면 누구나 흥미롭게 읽을 수 있다.
“유튜브 동영상 추천, 에어비앤비 상품 추천, 뉴스 피드 생성 같은 머신러닝 시스템은 어떻게 설계할까?”
이 책은 실제 서비스되고 있는 머신러닝 사례, 7가지 설계 접근법, 실제 시스템 설계에 참여한 엔지니어들과 저자의 노하우라는 세 가지 축으로 입체감 있게 설계 지식을 전달한다. 블로그, 논문 등 곳곳에 흩어져 있는 뛰어난 아이디어를 저자와 여러 엔지니어, 매니저가 개인적인 인사이트를 녹여 재구성했기에 머신러닝을 공부하는 독자에게 훌륭한 나침반이 되어 줄 것이다. 또한 복잡하고 어려운 이론은 걷어 내고 모두에게 익숙한 실제 시스템을 사례로 소개하고 있어, 머신러닝 엔지니어가 아니더라도 시스템의 원리가 궁금한 독자라면 누구나 흥미롭게 읽을 수 있다.
정보제공 :
저자소개
알리 아미니안(지은이)
머신러닝 및 대규모 분산 시스템에 대한 전문 지식을 갖춘 어도비의 머신러닝 엔지니어다. 이전에는 구글에서 근무하며 대규모 머신러닝 시스템 구축 및 배포를 지원했다. 어도비에서의 업무 외에도 학생과 전문가를 대상으로 머신러닝을 가르치는 일을 즐긴다.
알렉스 쉬(지은이)
소프트웨어 엔지니어이자 저술가다. 저서 《가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초》는 아마존 베스트셀러로, 6개 국어로 번역되었다. 트위터, 애플, 징가 등의 회사에서 엔지니어로 일했다.
최종일(옮긴이)
27년간 소프트웨어 산업에서 일했다. 레드햇, 오라클, 티맥스소프트 등에 근무하며 다양한 고객의 비즈니스 목표 달성에 도움을 주었다. 시스템 엔지니어, 개발자, 프로젝트 관리자, 솔루션 아키텍트 등을 맡아 고객을 위한 솔루션을 고민하고 구축하면서 소프트웨어가 갖는 가치를 전달하기 위해 노력했다. 현재는 다양한 저술, 강연, 컨설팅 등을 통해 소프트웨어 기업들과 IT 종사자들의 성장을 돕고 있다.
목차
옮긴이의 글
지은이의 글
1장 소개 및 개요
2장 시각 검색 시스템
3장 구글 스트리트 뷰 블러링 시스템
4장 유튜브 동영상 검색
5장 유해 콘텐츠 감지
6장 동영상 추천 시스템
7장 이벤트 추천 시스템
8장 소셜 플랫폼 광고 클릭 예측
9장 여행 예약 플랫폼의 유사 상품 추천
10장 맞춤형 뉴스 피드
11장 친구 추천
후기
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