한빛미디어

머신러닝 파워드 애플리케이션은 머신러닝 모델을 장착한 실용적인 애플리케이션을 만드는 방법을 다루는 책입니다. 머신러닝의 도움을 받을 수 있는 실용적인 문제를 식별하고 이런 문제를 위해 성공적인 솔루션을 제공해주고 있습니다. 또한 고수준의 제품 목표에서부터 시작해 머신러닝을 활용해 결과를 만들어내는 도전적인 작업을 완수할 수 있도록 돕고 있습니다.

이 책은 파이썬을 사용하기 때문에 파이썬에 대한 기본 문법을 알고 있으면 많이 도움이 됩니다. 또한 머신러닝 알고리즘의 내부 동작을 다루지는 않기 때문에 기본적인 머신러닝 개념을 알고 있다는 전제하에 씌여진 책이라고 보면 됩니다

머신러닝 애플리케이션을 배포하기 위해서는 1. 올바른 머신러닝 접근 방법 모색, 2. 초기 프로토타입 제작, 3. 모델 반복, 4. 배포와 모니터링의 과정을 거칩니다. 이 책에서는 이 4단계의 과정을 모두 다루고 있습니다.

1. 올바른 머신러닝 접근방법을 모색하기 위해 먼저 제품의 목표를 머신러닝 문제로 표현하는 방법에 대해 다룹니다. 또한 어떻게 계획을 수립하는지에 대해서 다루고 있습니다.

2. 초기 프로토타입 제작하는 방법을 다루기 위해 엔드투엔드 파이프라인 만드는 방법과 초기 데이터셋을 준비하는 방법을 다룹니다.

3. 모델 반복의 과정을 위해 모델 훈련과 평가, 머신러닝 문제 디버깅, 분류기를 사용한 글쓰기 추천에 대한 내용을 다룹니다.

4. 배포와 모니터링 과정을 위해 모델 배포 시 고려 사항, 배포 방식 선택, 모델 안정장치 만들기, 모니터링과 모델 업데이트에 대해 다룹니다.

300 페이지가 조금 안되는 분량에 많은 내용을 다루고 있습니다. 코드는 꼭 필요한 부분만이 포함되었고, 어려운 개념을 쉽게 설명하기 위해 그래프, 표, 그림을 많이 첨부하였습니다. 하지만 개발 환경을 다루는 부분과 기본적인 모델에 대한 알고리즘에 대한 내용을 다루지 않아 약간 아쉽습니다.

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