Applied Machine Learning: Building Models for an Amazon Use Case (Korean)

개요

기계 학습 활용: Amazon 사용 사례를 위한 모델 빌드 실습에 오신 것을 환영합니다. 이번 실습에서는 기계 학습 모델을 첫 단계부터 직접 구축, 훈련 및 테스트해 볼 수 있습니다. 이 실습에서는 데이터를 정리하고, 특성 추출을 수행하고, 알고리즘을 비교하고, Amazon 직원이 기계 학습 파이프라인을 활용하여 기계 학습 관련 작업을 수행하는 방법을 직접 살펴볼 수 있습니다.

본 실습의 목적은 다음과 같습니다.

2005년의 책임 데이터 과학자로서, 여러분에게 주어진 과제는 Amazon Studios가 수상 가능한 영화를 제작하고자 하므로 수상 가능성이 가장 높은 프로젝트에 예산을 집중해야 한다는 것입니다. Amazon 자회사인 IMDb의 1990년부터 2005년까지 제작된 영화의 실제 데이터 집합을 사용하여 조사를 시작합니다.

IMDb 데이터 집합은 해당 기간 동안 상영된 모든 영화를 보여주는 포괄적인 목록으로, 다양한 특성을 제공합니다. 특성에는 출연진과 제작진, 줄거리 및 기타 제작 데이터와 같은 중요한 데이터가 포함됩니다.

시상식 분석 예측 모델을 구축하여 ‘다가오는’ 2005 시상식 시즌에 수상 후보로 뽑힐 가능성이 가장 높은 영화를 예측하는 것이 이 실습에서 할 일입니다.

사전 조건

본 실습에는 다음이 필요합니다.

• Microsoft Windows, macOS X 또는 Linux(Ubuntu, SuSE, Red Hat)가 실행되는 Wi-Fi 지원 노트북

  참고 iPad나 태블릿 디바이스로는 실습 환경에 액세스할 수 없지만, 수강생 안내서는 볼 수 있습니다.

• Microsoft Windows 사용자의 경우: 컴퓨터의 관리자 권한

• Chrome, Firefox 또는 Internet Explorer 9와 같은 인터넷 브라우저(IE9 이전 버전은 지원하지 않음)

소요 시간

이 실습을 완료하는 데는 약 4시간이 소요됩니다.

이 실습에서 사용되지 않는 AWS 서비스

이 실습에서 사용하지 않는 AWS 서비스는 실습 환경에서 비활성화됩니다. 또한 이 실습에 사용되는 서비스의 기능은 실습에 필요한 작업으로 제한됩니다. 다른 서비스에 액세스하거나 실습 안내서에서 제공하는 것 외의 작업을 수행하는 경우 오류가 발생할 수 있습니다.