옮긴이 머리말 viii

베타리더 후기 x

시작하며 xii

이 책에 대하여 xv

CHAPTER 1 과제, 팀, 시스템 1

1.1 소프트웨어 기술을 활용해 비즈니스 과제를 해결하려면 3

1.2 과제를 머신러닝으로 해결할 시나리오를 결정한다 7

1.3 팀 크기와 스킬에 맞는 개발과 운용을 고려한다 11

1.4 머신러닝 시스템의 아키텍처를 설계한다 14

1.5 새로운 머신러닝 시스템 디자인 패턴 16

__1.5.1 평가 대시보드 패턴 16 / 1.5.2 잘못된 추론 지원 패턴 22

1.6 팀 구성 패턴 27

__1.6.1 개척자 패턴 28 / 1.6.2 스몰 팀 패턴 31 / 1.6.3 믹스트 팀 패턴 35

1.7 정리 40

CHAPTER 2 수요 예측 시스템 만들기 41

2.1 수요 예측의 목적 43

2.2 머신러닝 팀과 소프트웨어 개발 팀 구성의 예 45

__2.2.1 사내 최초 머신러닝 프로젝트 팀인 경우 46

__2.2.2 실적이 있는 머신러닝 팀의 경우 47 / 2.2.3 매트릭스형 팀의 경우 48

2.3 머신러닝으로 수요를 예측한다 49

__2.3.1 과제 설정 49 / 2.3.2 데이터 52 / 2.3.3 개발 환경 구성 57

__2.3.4 데이터 전처리 59 / 2.3.5 학습 74 / 2.3.6 추론 활용과 평가 84

2.4 수요 예측 시스템과 업무 워크플로 99

__2.4.1 프로젝트 초기 팀, 시스템, 워크플로 (2021년 1월~2021년 6월) 99

__2.4.2 프로젝트 전개 시기의 팀, 시스템, 워크플로 (2021년 7월 이후) 103

2.5 정리 122

CHAPTER 3 동물 이미지 애플리케이션의 위반 감지 시스템 만들기 123

3.1 동물 이미지 애플리케이션 개요 125

__3.1.1 AIAnimals 126 / 3.1.2 동물 이미지 애플리케이션과 시스템 129

__3.1.3 AIAnimals를 기동한다 133

__3.1.4 동물 이미지 애플리케이션에 위반 감지가 필요해졌다 153

3.2 위반 감지의 목적 153

__3.2.1 머신러닝을 사용해 감지할 위반을 결정한다 156

3.3 위반 감지에 필요한 데이터를 정의한다 157

3.4 위반 감지 시스템과 워크플로 설계 163

3.5 위반 감지 모델을 개발한다 168

__3.5.1 데이터를 결정한다 169 / 3.5.2 모델을 만든다 170 / 3.5.3 작업 실행 189

3.6 위반 감지 시스템을 실용화한다 198

__3.6.1 비동기 추론 패턴으로 만드는 위반 감지 시스템 203

__3.6.2 위반 감지를 모니터링한다 225

3.7 정리 239

CHAPTER 4 동물 이미지 애플리케이션 검색에 머신러닝 활용하기 241

4.1 동물 이미지 애플리케이션 검색 243

__4.1.1 필터링과 배열 245

4.2 머신러닝으로 검색을 개선한다 248

4.3 유사어 사전 작성 249

__4.3.1 접근 로그와 빈번하게 검색되는 단어 251

__4.3.2 단어 벡터를 사용한 유사어 사전 작성 255

__4.3.3 유사어 사전을 검색에 활용한다 259

4.4 순위 학습을 활용한 검색 결과 정렬 266

__4.4.1 데이터를 만든다 269 / 4.4.2 순위 학습 모델을 학습한다 285

__4.4.3 순위 학습을 사용해 검색 결과를 정렬한다 294

__4.4.4 순위 학습의 워크플로 298

__4.5 A/B 테스트를 구축한다 306

__4.5.1 2가지 모델의 학습 313

4.6 이미지를 사용한 검색 317

__4.6.1 MobileNet v3를 사용한 특징량 추출과 ScaNN을 사용한 인덱스 작성 321

__4.6.2 MobileNet v3와 ScaNN 추론기 326

__4.6.3 유사 이미지 검색의 자동 업데이트 330

4.7 사용자들이 사용하는 머신러닝을 위하여 334

마치며 336

찾아보기 340