데이터를 기반으로

도서명 :  NLP와 LLM 실전 가이드출판사 : 한빛미디어 지은이 : 리오르 가지트 , 메이삼 가파리 독서 기간 : 2025-03-10 ~ 2025-03-25 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."   요즘 가장 화두되는 내용 중 하나는 LLM인 것 같다. 어딜가도 GPT와 LLM 이 2가지 단어는 항상 들려오는 것 같다. 그래서 이번 도서 후보에도 해당 도서를 넣을 수 밖에 없었다. 사실 NLP에 관련된 모든 도서를 본 것은 아니지만 어느 정도는 봐왔다고 생각하기에 해당 도서가 그런 측면에서 잘 작성되어 있는지 추가로 LLM에 대해 어느 정도의 정보들을 담고 있는지 위주로 분석하며 책을 읽어 내려갔다. 책 소개에 앞서 목차부터 보자. CHAPTER 1 자연어 처리 개요 살펴보..

도서명 :  AGI의 시대출판사 : 한빛미디어 지은이 : 한상기 독서 기간 : 2024-12-15 ~ 2024-11-25 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 이 도서를 선택하여 읽기전에는 AGI 에 대해 아무것도 모르는 상태이고 어디서 들어만 본 상태라 해당 도서를 선택하게 되었다.  요즘 생성형 AI 가 너무 화두가 되고 있고 너무 빠른속도로 발전하고 있어 현업에 있는 나 조차도 따라가기 힘들 정도의 속도로 발전하고 있다. 그래서 기술적인 부분만 쫓다가 보니 어느 순간 현재 AI에 대한 여러 정의들이 나와있고 현재 AI가 이룬 시점과 추후 미래에 어떤 AI를 목표로 하는 지 등 이러한 부분의 정리들이 나에게 부족하단 생각이 들었다. 우선 목차 부터 살펴 보면 아래와 같다. ..

도서명 :  AI 딥 다이브: 오차역전파부터 확산모델까지, 미래를 만드는 73가지 기술 이야기출판사 : 한빛미디어 지은이 : 오카노하라 다이스케 지음 독서 기간 : 2024-08-15 ~ 2024-08-23 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."  개인적으로 'AI를 잘 아는가?' 라는 질문에 나는 아직 '아니오' 라고 대답을 하고 있다. 전문적으로 AI 엔지니어로 개발을 하고 있지 않기 때문이다. 해당 도서도 내가 아직 읽기엔 어려울 수 있겠다 싶은 제목이었다. 하지만, 전체적인 흐름은 안다고 생각해서 한번 책을 펴보았지만, 역시나..어려운 부분이 많은 책이었다. 우선, 목차 부터 확인해보자. [1부: 지능이란 무엇인가, 딥러닝이란 무엇인가]1장: 인공지능의 원리 해명2장: 사..

도서명 :  머신러닝 리스크 관리 with 파이썬출판사 : 한빛미디어 지은이 : 패트릭 홀,제임스 커티스,파룰 판데이 지음 독서 기간 : 2024-06-15 ~ 2024-06-21 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."  작년 부터 다짐한 것은 '분석가'가 아닌 '엔지니어'의 길로 조금은 틀어봐야겠다 라는 생각으로 공부를 하고 있는 중이다. 그러던 중 회사 업무가 ML 업무가 주어진 적도 있었고, 현재는 MLops 파이프라인 구축을 진행할 예정이다. 이러한 상황에서 해당 도서는 생각보다 많은 도움이 되었다. 단순히 모델러들의 입장에서도 더 좋은 더 robust한 모델을 만들기 위해 도움이 되겠지만, MLops 구축하는 분들에게도 도움이 될만한 책이라고 보여진다. 우선, 목차 부터..

도서명 : 데이터 드리븐 리포트(상사와 고객을 설득하는 데이터 기반의 의사결정 with 파이썬) 출판사 : 한빛미디어 지은이 : 이상석 지음 독서 기간 : 2023-11-10 ~ 2022-11-22 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 우선 목차 부터 확인해보자. ｜1장 ｜ 데이터 드리븐 보고 1.1 일상의 보고 상황 1.2 데이터 드리븐 의사결정이란 1.3 데이터 드리븐 보고란 1.4 데이터 드리븐 보고 5원칙 ｜2장 ｜ 데이터 드리븐 보고 절차 2.1 데이터 드리븐 보고 전략 2.2 분석 전 알아야 하는 용어 2.3 분석 목표 설정 2.4 계획서 작성 2.5 데이터 선정 2.6 분석 방법 결정 및 해석/검증 2.7 보고 대상자에 따른 보고 방식 ｜3장 ｜ 데이터 드리븐 보고 ..

현재 회사를 입사 후 처음으로 책 한권을 잡고 쭉 공부해보자 라는 마음을 먹은 첫 도서이다. 입사 직무를 데이터 사이언티스트로 들어와 가장 많이 필요로 했던 기술들이 ETL 기술을 필두로 다양한 엔지니어 기술들이었다. 하여, 해당 도서를 개인적으로 읽어보며 챕터 별로 정리해 볼 생각이다. 우선 간단하게 목차부터 확인해보자. CHAPTER 1 빅데이터의 기초 지식 _ 1 1-1 [배경] 빅데이터의 정착 3 1-2 빅데이터 시대의 데이터 분석 기반 11 1-3 [속성 학습] 스크립트 언어에 의한 특별 분석과 데이터 프레임 26 1-4 BI 도구와 모니터링 33 1-5 요약 42 CHAPTER 2 빅데이터의 탐색 _ 43 2-1 크로스 집계의 기본 45 2-2 열 지향 스토리지에 의한 고속화 56 2-3 애드..