챗GPT, 바드 같은 대규모 언어 모델 기반의 AI 챗봇 서비스가 인기를 끌면서 AI 시스템의 핵심 요소인 머신러닝도 집중 조명을 받고 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Model)은 개발자 사이에서도 빠르게 필수적 코딩 보조 도구로 자리잡았고, 이미지 생성부터 질병 탐지에 이르기까지 다양한 사용례가 나타났다. 여기에 더해 많은 IT 기업이 머신러닝에 적극 투자 중인 만큼, 개발자라면 모델을 학습시키고 사용하는 방법을 반드시 알아 둬야 할 것이다.
자바를 활용하고 싶은 머신러닝 입문자를 위해 지능형 애플리케이션을 개발할 때 가장 일반적인 접근 방법인 지도(supervised) 머신러닝을 중심으로, 머신러닝의 작동 방식과 원리를 알아본다. 그 다음 머신러닝 알고리즘을 구현하고 학습시킬 수 있는 간단한 예제를 살펴본다.
주요 내용
- 머신러닝 학습 원리
- 지도 머신러닝 프로젝트
- 머신러닝 모델 학습시키기
- 선형 회귀
- 과대적합과 교차 검증
- 머신러닝 데이터 파이프라인
- 자바 코드로 된 머신러닝 알고리즘
- 웨카를 사용한 자바 기반 머신러닝
- 프로덕션의 머신러닝 모델
- 머신러닝 데이터 파이프라인의 CI/CD
- 머신러닝 데이터 파이프라인의 REST 및 도커
