한빛미디어

머신러닝을 이용하여실용적인 애플리케이션을 제작하고자 하는 이들에게 좋은 지침이 될만한 책이 출간되었다. 바로 ‘머신러닝 파워드 애플리케이션 (원제:Building Machine Learning Powered Applications)’. 머신러닝의 인기만큼 머신러닝을 소개하고, 모델 만들고 훈련시키는 방법을 다룬 책들은 많지만, 머신러닝을 이용하여실제 애플리케이션을 구축하는 과정에 대해 제대로 설명하고 있는 안내서를 찾기는 쉽지 않다. 이 책은머신러닝을 이용한 애플리케이션을 만들고 배포하고자 할 때, 프로젝트의 진행에 따라 무엇을 고민해야할지에 대한 실용적인 가이드를 해주고 있다.

저자에 따르면아이디어로부터 머신러닝 애플리케이션 배포를 하는 전체 과정은 다음의 4단계로 이루어진다고 한다.

1.    올바른 머신러닝 접근방법 모색

2.    초기 프로토타입 제작

3.    모델 반복

4.    배포와 모니터링

첫 단계인 ‘올바른 머신러닝 접근방법 모색’에서는 제품의 목표를 달성하기 위한올바른 성공 기준을 설정하고, 적절한 초기 데이터셋과 모델을 찾는 것이 중요하다. 두번째 단계인 ‘초기 프로토타입 제작’은 모델링 작업에 앞서 머신러닝을 사용하지 않고 제품의 목표를 달성하는 엔드투엔드 프로토타입을 제작한다. 이 프로토타입은 최상의 머신러닝 적용방법을 결정하는 데 도움이 된다. 다음의‘모델 반복’ 단계는 모델을 훈련하고 평가하면서 점진적으로오류를 분석하고 모델을 다듬어나가는 과정이다. 마지막 ‘배포와모니터링’ 단계는 학습된 모델을 이용하여 적절한 방식을 통해 배포하는 과정에 대한 것으로, 모델의 오류를 완화하고 모니터링하는 방법을 다룬다.

 이책의 전체적인 구성 역시, 저자가 제시한 4단계를 따르고있다. 각 단계에 필요한 내용과 개념을 보다 효과적으로 전달하기 위해,머신러닝 보조 글쓰기 애플리케이션인 ‘머신러닝 에디터’를만들어가는 과정을 담고 있다. 이 책의 예제로 등장하는 머신러닝 에디터는 사용자가 글을 더 잘 쓰도록돕는 시스템, 특히 더 좋은 질문을 쓰도록 도와주는 것을 목표로 한다.예제프로젝트를 통해 실전과 같은 고민을 해 볼 수 있고, 예제코드는 깃허브에서 받아볼 수있다.

또한, 책의 전반에 걸쳐 머신러닝 전문가와의 인터뷰및 조언이 포함되어 있는데, 실제 애플리케이션을 구축하고 서비스하면서 얻은 다양한 노하우 및 실용적인충고를 담고 있다. 

*한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.