[리뷰]비즈니스 머신러닝

[한줄평]

실제 비즈니스에서 어떻게 머신러닝을 적용하는 알수있다.

 

[목차]

[Part 1 비즈니스를 위한 머신러닝]

CHAPTER 1 머신러닝이 비즈니스에 적용되는 방식

 

[Part 2 비즈니스를 위한 머신러닝 6가지 시나리오]

CHAPTER 2 기술 담당자에게 구매 결재 검토 요청을 전달해야 하는가

CHAPTER 3 이탈 조짐을 보이는 고객 찾기

CHAPTER 4 고객 문의 사항을 고객지원팀에 전달 여부 결정

CHAPTER 5 공급업체가 보낸 청구서에 대해 추가 질의 여부 결정

CHAPTER 6 월간 전력 사용량 예측

CHAPTER 7 월간 전력 사용량 예측 성능 향상

 

[Part 3 프로덕션에 머신러닝 적용하기]

CHAPTER 8 웹 서비스로 예측 모델 제공하기

CHAPTER 9 사례 연구

 

[이 책의 특징]

• 구매 요청부터 승인까지의 구매 요청 전달 과정 자동화
• 이탈 조짐을 보이는 고객을 찾는 XG부스트 애플리케이션 구축
• 불만 트윗을 식별하는 머신러닝 모델 구축
• 공급업체가 보낸 청구서에 대해 추가 질의 여부 결정
• DeepAR 알고리즘으로 월간 전력 사용량 예측
• DeepAR 알고리즘으로 월간 전력 사용량 예측 성능 향상

 

[대상 독자]

- 파이썬 언어보다 엑셀 사용이 더 편한 독자

- 머신러닝을 비즈니스에 적용되는 방법을 배우고 싶은 데이터 과학자나 개발자

- 아마존 세이지메이커로 머신러닝을 어떻게 구현해야하는지를 배우고 싶은 실무자

 

[서평]

 

이제는 인공지능이 정말 선택이 아닌 필수인 시대가 되었습니다. 정부기관에서도 데이터기반으로 행정을 결정하고 기업들 또한 비즈니스 결정을 데이터기반으로 의사결정을 하는 시대가 도래되었다. 

기업에서는 머신러닝을 적용하여 비즈니스 프로세스를 더욱 빠르고 유연하게 변경하는 방법을 알려줍니다. 이책은 다음과 같이 총 3 파트로 구성되어 있습니다.

 

Part1에서는 비즈니스를 위한 머신러닝으로 먼저 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 생산성을 지금보다 높여야 하는 이유를 설명하고, 효과적인 의사결정이 생산성 향상에 얼마나 중요한지 설명합니다. 그런 다음 비즈니스에서 의사결정 시 머신러닝이 왜 좋은 방안인지를 그 이유를 살펴봅니다. 그리고 아마존 웹 서비스에서 제공하는 도구와 오픈 소스 도구를 사용하여 실제 비즈니스에서 많이 이루어지는 의사결정 사항에 머신러닝을 적용하는 방법을 살펴봅니다.

 

Part2에서는 비즈니스를 위한 머신러닝 6가지 시나리오로 머신러닝을 사용하는 시나리오 6가지를 살펴보고 직접 작업을 할수 있습니다. 각 시나리오는 실제 비즈니스에서 이루어지는 의사결정에 머신러닝을 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. 그리고, 이 시나리오는 페이스북, 구글 아마존같이 머신러닝을 많이 사용하는 회사가 아닌 일반 기업이 머신러닝을 사용하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

 

Part3에서는 프로덕션에 머신러닝 적용하기로 웹에서 머신러닝 모델을 설정하고 공유하는 방법을 배우게 됩니다. 이를 통해 현재 회사 업무의 의사결정 과정에 머신러닝을 적용할 수 있을 것입니다. 그런 다음 몇 가지 사례를 통해 의사결정에 머신러닝을 적용했을 때 발생하는 변화 관리 방법을 보여 줍니다.

 

이책을 통해서 회사의 비즈니스 정책 결정권자에게 머신러닝 서비스에 대한 이해와 도입 검토를 위한 좋은 안내서가 될 것이라 생각됩니다. 그리고 머신러닝을 처음 접하는 입문자들에게도 쉽게 아마존 세이지메이커를 통해 머신러닐 모델을 어떻게 만들고 배포하는지 배울수 있는 좋은 계기가 될것이라 생각합니다.