케라스를 사용한 머신러닝 모델 개발부터 쿠버네티스에서의 모델 배포까지 전체 과정을 따라가면서 핵심 개념과 필요한 도구의 사용 방법 등을 소스 코드와 함께 쉽게 설명한다.

전반부에서는 지도학습, 비지도학습에서 강화학습에 이르기까지 머신러닝의 핵심 개념과 주요 알고리즘을 수학적 방법을 거의 사용하지 않고 설명했다. 이미지와 텍스트 데이터 같은 비정형 데이터를 다루기 위한 컴퓨터 비전, 신호 처리, 텍스트 처리 등의 전통적인 방법부터 최신 딥러닝 알고리즘의 기본 원리를 알기 쉬운 소스 코드와 함께 설명한다. 저자는 표준적인 머신러닝과 신경망 알고리즘에 그치지 않고 최신 알고리즘인 전이 학습, 생성적 대립 신경망 등을 알기 쉽게 설명한다. 머신러닝과 최신 딥러닝 알고리즘의 전체적인 모습을 가볍게 훑어보기 좋게 구성돼 있다.

후반부에서는 머신러닝 생명주기를 따라가며 필요한 도구와 고려할 사항을 알려주고, 최종적으로 쿠버네티스에 마이크로서비스로 배포하는 과정을 단계별로 친절하게 안내한다. 쿠버네티스와 관련 도구의 사용법을 익힘며 전체적인 감을 잡을 수 있게 구성돼 있다. ?책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기