한빛미디어

비즈니스 머신러닝

본 소개는 한빛미디어의 도서 서평단 이벤트를 통해 작성되었습니다.

머신러닝이 온 업계의 화두입니다. 이제 기술에 관심이 있는 사람들이라면 머신러닝이 어떤 과정을 통해 작동하는지 대충은 이해하고 있을 것입니다. 하지만 과연 이게 개발 업무를 하지 않는 사람과도 상관이 있는 이야기일까요? 이 책은 머신러닝이 일반적인 경영환경에서 어떻게 적용될 수 있는지 예제를 통해 설명합니다.

총 6개의 시나리오는 1. 고객(3장과 4장), 2. 공급업체(2장과 5장), 3. 자원(설비 관리, 6장과 7장)이라는 일반적인 회사의 SCM 영역을 다룰 수 있도록 구성되어 있습니다. 그리고 각 시나리오에 따라 머신러닝의 모델을 확장해가며 XG부스트, 자연어처리, 이상치 정의, 랜덤 컷 포레스트, 신경망, DeepAR 등의 개념을 설명합니다. 그리고 마지막으로는 실제 프로덕션에서 다른 사용자들과 모델을 공유하기 위해 필요한 작업을 설명합니다.

이 책에서 다루고 있는 머신러닝 이론과 설명은 다른 두꺼운 책들에서도 충분히 찾아볼 수 있는 내용들입니다. 하지만 이 책의 장점은 실제 비즈니스 사례를 다루는 과정에 있습니다.

먼저 전체 사이클을 체험할 수 있도록 구성되어 독자가 실제 사례에 적용할 때 발생가능한 문제들을 미리 시뮬레이션해 볼 수 있습니다. 문제의 시작부터 이를 분석하기 위한 세이지메이커와 쥬피터노트북의 설정, 그리고 실제 프로덕션에 적용하기까지 비즈니스에 머신러닝을 적용하기 위한 전체 과정을 체험해 볼 수 있습니다.

또한 이 책은 구조화된 데이터가 넘쳐나는 기술 기반 회사들이 아닌 일반적인 SCM을 갖고 있는 기업을 사례로 들고 있습니다. 비즈니스 환경에서 기술을 적용하는 데에 있어서 가장 어려운 점은 자동화를 할 프로세스가 정립되어 있지 않고 학습에 사용할 데이터의 구조도 명확하지 않다는 데에 있습니다. 이 책의 장점은 어떤 데이터셋을 준비하고 현재의 프로세스를 어떤 방식으로 구조화하면 머신러닝을 사용할 수 있는지 제안해 줍니다.

마지막으로 매우 사소하게 지나칠 수 있지만 실제 적용과정에서는 많은 시간과 에너지를 소모시킬 수 있는 항목들을 꼼꼼하게 챙기고 있습니다. 머신러닝 테스트 과정에서 발생할 수 있는 비용 항목들과 이를 방지하기 위한 방법들, 데이터 집계에서 에러가 발생할 수 있는 경우들에 대한 언급들을 예로 들 수 있습니다.

여러 부분들에서 저자가 실제 일반 기업들을 대상으로 비즈니스 자동화 서비스를 제공하는 기업의 CEO라는 사실을 느끼게 해준 책이었습니다. 파이썬에 대한 경험이 있으면 더 쉽게 이해할 수 있을 것으로 보이고 AWS 세이지메이커를 Azure나 GCP와 비교해주었으면 더 좋았을 것 같습니다.