October 2021
Beginner to intermediate
416 pages
9h 3m
Korean
Content preview from 살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계: 텐서플로와 함께하는 머신러닝 프로젝트 자동화
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계
능을 측정할 수 있습니다. 이 단계에서 모델의 성능에 관한 중요한 정보를 측정할 수 있습니다.
때로는 새로운 학습 데이터를 수집해서 데이터셋을 늘리고 모델을 업데이트할 수 있습니다. 사
람이 개입하거나 자동화할 수도 있습니다. 피드백 루프는
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장에서 논의합니다.
두 가지 수동 검토 단계 (모델 분석 단계와 피드백 단계 )를 제외한 전체 파이프라인을 자동화할
수 있습니다. 데이터 과학자는 기존 모델의 업데이트와 유지를 자동화하여 새로운 모델을 개발
하는 데 집중할 수 있어야 합니다.
1.3.9
개인 정보 보호
개인 정보 보호에 관한 고려 사항은 표준 머신러닝 파이프라인 외부에 있습니다. 데이터 사용
과 관련한 소비자의 우려가 커지고 개인 데이터의 사용을 제한하는 새로운 법률이 도입됨에 따
라 향후 이런 상황이 달라질 것이라 예상합니다. 개인 정보 보호 기법이 머신러닝 파이프라인
구축 도구로 통합될 가능성이 높습니다.
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장에서는 머신러닝 모델에서 개인 정보 보호를 강화하는 최신 옵션 몇 가지를 다룹니다.
●
차등 개인 정보 보호
differential
privacy
: 수학 연산을 활용해 모델 예측이 사용자의 데이터를 노출하지 않도
록 보장합니다.
●
연합 학습
federated
learning
: 원시 데이터가 사용자의 장치로부터 다른 곳으로 이전되지 않도록 합니다.
●
암호화된 머신러닝
encrypted
machine
learning
: 전체 학습 프로세스를 암호화된 공간에서 실행하거나 원시
데이터에서 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.