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개요 클라우드 네이티브 애플리케이션이라 함은 기존의 Monolithic Architecture 에서 MSA(Micro Service Architecture) 설계한 애플리케이션을 클라우드 환경에서 운영함을 말할 수 있다. 클라우드 환경 내에서 애플리케이션 서비스 제공은 쉽게 Scale-Up, Scale-Out이 가능해야 하며, 이를 위한 방법을 각 Chapter에서 소개하고 있다. Chapter 구성은 Chapter를 이루는 개념에 대해서 소개하고, 이를 해결할 수 있는 방법론에 대해서 설명한다. 각각의 방법론이 가지는 Trade-off를 소개한 뒤, 각 방법론이 적용된 기술을 소개 한다. 마지막으로 보안적 관점과 CI/CD 를 하기 위해 테스트, 모니터링, 배포적 관점에서 적용 방안에 대해서 설명한다...

개요 해당 도서는 강화학습에 대하서 개념적, 수식적 설명에 대해서 집중하지 않고 왜 이러한 개념이 나왔는가? 이러한 개념을 통해서 목표하고자 하는 것이 무엇인가에 대해서 설명하고 있다. 즉, Why에 대한 의문을 집중적으로 설명하고자 한다. 목표하는 독자는 강화학습의 개념을 어느정보 숙지한 중급자 이상을 목적으로 내요을 풀어나가고 있다. 예제 소스는 Python기반으로 작성되어 있다. 목차 Chap 1. 심층 강화학습의 기초 머신러닝의 기본적 설명 및 강화학습을 구성하는 요소와 강화학습의 장단점을 설명하며, 강화학습이 필요한 경우에 대해서 말하고자 한다. Chap 2. 강화학습의 수학적 기초 강화학습은 크게 Agent와 Environment로 구성된다. Agent를 학습하기 위해서 근간이 되는 이론인 M..

소개하고자 하는 도서는 통계에 기반하여 머신러닝에 대해서 설명하고자 한다. 일반적으로 데이터 분석 및 머신러닝에 대한 절차 및 과정에 대한 설명을 주요하게 다루는 것이 아닌 머신러닝 내에서 적용되는 skill이 통계적 관점에서 어떻게 해석되어지고 어떠한 이론을 기초로 해서 적용되는지에 대해서 풀어 나간다. 도서 내 실습은 R언어를 통해서 표현되지만, 이해를 돕는 정도이기에 해당 언어를 몰라도 본문 내용 이해에는 큰 지장이 없다. 목차 Chap1. 불확실성 통계는 크게 2가지 관점인 빈도주의와 베이지안주의로써 나뉘어져서 표현될 수 있다. 빈도주의는 확률에 대해서 객관적으로 해석함으로써, 관찰된 데이터와 관찰되지 않은 데이터들에 의한 우도에 의존한다. 베이지안 주의는 빈도주의와 반대로 주관적 해석함과 더불어..

개요 본 도서는 4개의 Part와 25개의 Chapter로 구성되어 있다. Part 1는 본 도서가 프로그래밍에 집중된 것이 아닌 소프트웨어 엔지니어링에 대해서 말하고자 함을 밝히고 있다. 즉, 각 Chapter를 바라보고 풀어내고자 하는 View Point를 제시한다. Part 2는 소프트웨어 개발 시, 요구되는 것에 대한 사항에 대해서 설명하고자 한다. 이는 단순히 H/W 자원이나 코드를 말하고자가 아니다. 소프트웨어 개발은 다수 Man power의 노력을 통해서 나오는 산출물이기에 팀이란 곳에서 소속되기 위한 필요되어지는 문화적 요인에 대해서 말하고 있다. Part 3는 소프트웨어 개발 시, 생산성을 증대하는 요소들에서 대해서 설명하고자 한다. 사소할 수 있는 문서가 왜 중요하며, 개발과 함께 폐기..