▷ 책소개

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.

▷ 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

▷ 저자소개

알리 아미니안

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.