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이 책은 머신러닝을 구현함에 있어 이의 프로세스 관리와 관련된 이야기를 다루고 있는데 일반적으로 머신러닝을 구현하기 위해 모델의 정확도 등도 중요하지만 과정관리가 제대로 되지 않으면 이러한 모델도 효율적으로 동작하지 않게 되는데 이책은 이러한 내용을 화두로 다루고 있는 Machine Learning Pipelines를 주제로 다루고 있다.

저자인 하네스 하프케(Hannes Hapke)는 SAP Concur의 Concur Labs 수석 데이터 과학자로 머신러닝 인프라에 관심을 가지고 연구하고 있으며 오리건 주립대 전기공학 석사학위를 가지고 있다 한다.

내용은 전체적으로 일반적인 컴퓨터 관련서적과 마찬가지로 초반에는 전반적인 이론을 설명하다 코드로 시스템 구축에 대한 설명을 하는 구조를 가지고 있으며, 총 15장으로 구성되어 있다.

각 장에서는 머신러닝 파이프라인의 소개, 파이프 라인의 사용시기, 구성단계등을 시작으로 TFX로 불리우는 텐서플로 익스텐디드를 설명하고 파이프라인에서 데이터 수집, 데이터 검증, 데이터 전처리, 모델학습, 모델 분석 및 검증, 텐서플로 서빙을 사용한 모델배포, 텐서플로 서비스를 사용한 고급 모델 배포, 고급 TFX, 아파치 빔 및 아파치 에어플로, 쿠브플로 파이프라인, 피드백 루프, 머신러닝을 위한 개인정보 보호, 파이프 라인의 미래에 대해 고찰을 마지막으로 각 장을 설명하고 있다.

전체적으로 책을 훑어 본 느낌은 중급자 이상이 보기에 좋은 내용으로 책을 접하기 전에 선행해서 미리 파이토치, 텐서플로, 케라스등에 학습이 필요해 보이며 항상 그렇듯이 독자 스스로 시간이 소요되더라도 어린 아기가 걸음마를 하듯 한걸음 한걸음 목표를 향해 걸어가듯 인내심을 가지고 꾸준히 걸어가면 어느덧 원하는 곳에 도달하지 않을까 생각한다.

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