알라딘

헤더배너
1/0 photos
신간알리미 신청
 상품평점 help

분류

이름:저스틴 보조니어 (Justin Bozonier)

최근작
2016년 7월 <테스트 주도 머신 러닝>

저스틴 보조니어(Justin Bozonier)

데이터 사이언티스트로, 시카고에 살고 있다. 현재, 그럽허브(GrubHub)에서 시니어 데이터 사이언티스트로 일하고 있다. 소비자 분석 플랫폼 개발을 리드했으며, 베이지안 통계분석 기법(Bayesian statistics)을 활용하는 실시간 스플릿 테스트(split test) 분석 플랫폼 개발도 이끌었다. 또한 데이터 마이닝과 소프트웨어 제품 고도화 프로토타입을 위한 여러 가지 머신 러닝 분석 모델도 개발했다. 그는 『Parallel Programming with Microsoft(r) .NET』과 『Flow-Based Programming, Second Edition』 책에서 소프트웨어 개발 전문 지식을 습득했다. 또한, 파이데이터(PyData)에서 열린 워크숍을 통해 '시뮬레이션을 통해 단순화된 통계학(Simplified Statistics through Simulation)'이라는 주제로 강연하기도 했다.
그동안 밀리만(Milliman, Inc.)에서 보험통계분석 시스템 개발자를, 마이크로소프트에서 소프트웨어 개발 엔지니어 II(SDE II)를, 치즈버거 네트워크(Cheezburger Network)에서 시니어 데이터 분석가와 개발 팀장 등을 역임했다.
  

대표작
모두보기
저자의 말

<테스트 주도 머신 러닝> - 2016년 7월  더보기

머신 러닝(Machine Learning)의 주요 목표 중 하나는 분석 모델의 성능이 일관성을 가지면서도 성능이 꾸준히 개선되도록 하는 것이다. 여러분은 아주 간단한 아이디어를 생각해낸 후 이를 실제 알고리즘으로 구현까지 해낸 경험이 있을 것이다. 필요한 경우 라이브러리를 쓰기도 하면서 말이다. 새로운 알고리즘을 사용하기 위해서는 관련 옵션도 써야 하고, 성능도 향상시켜야 한다. 이와 동시에, 성능이 저하되지 않도록 하는 방법도 알아야 한다. 확률기반 알고리즘(stochastic algorithm)을 테스트하는 것이 어떻게 보면 불가능한 것처럼 보이므로, 모든 변경사항을 전문가에게 물어보는 것도 한 방법일 수 있다. 하지만 이렇게 하면 말 그대로 너무 느리다는 문제가 있다. 알고리즘을 업데이트했을 때 이전보다 성능이 더 좋아졌는지 자동으로 확인할 수는 없을까? 기존 알고리즘을 다른 라이브러리에 있는 임의의 알고리즘으로 바꾸거나, 여러분이 구현한 것에 대해 더 깊이 있게 연구할 수 있도록 코드를 설계하려면 어떻게 하면 될까? 이것이 이 책을 쓰게 된 이유다. 이 책에서 우리는 테스트 주도형 개발(TDD, Test-Driven Development)이 무엇인지, 머신 러닝에서 이것이 어떤 가치를 지니는지 알아볼 것이다. 테스트 개발을 위해 파이썬 2.7의 nosetests 라이브러리를 사용한다. 머신 러닝 알고리즘을 위해 statsmodels와 scikit-learn 라이브러리를 사용한다. statsmodels는 회귀분석(regression) 구현에 매우 유용하다. scikit-learn 라이브러리는 여러 가지 분류분석(classification) 알고리즘에 사용될 것이다.

가나다별 가 l 나 l 다 l 라 l 마 l 바 l 사 l 아 l 자 l 차 l 카 l 타 l 파 l 하 l 기타
국내문학상수상자
국내어린이문학상수상자
해외문학상수상자
해외어린이문학상수상자

(주)알라딘커뮤니케이션

대표이사 최우경 고객정보보호 책임자 최우경 사업자등록 201-81-23094 통신판매업신고 2003-서울중구-01520 이메일 privacy@aladin.co.kr 호스팅 제공자 알라딘커뮤니케이션 (본사) 서울시 중구 서소문로 89-31
ⓒ Aladin Communication. All Rights Reserved.

고객센터 1544-2514 (발신자 부담)

서울시 마포구 백범로 71 숨도빌딩 7층 Fax 02-6926-2600
1:1 문의 FAQ
중고매장 위치, 영업시간 안내