한빛미디어

머신러닝에 보다 깊은 이해와, 실제 머신러닝 코드 제작 시의 효율성 극대화를 위해 이 책을 읽게 되었다.

‘머신러닝 디자인 패턴’ 은 머신러닝이나 데이터에 관한 기본적인 지식을 갖춘 후에 추천되는 책이다. 앞서 머신러닝 등에 대해 여러 책들을 읽어보며 기반을 다져왔지만, 아직 직접 빅 데이터를 처리하거나 학습해본 적은 많이 없어서, 책을 읽으면서 막힌 구간도 좀 있었다.

이렇게 기초보다는 머신러닝을 어느 정도 학습하고 숙련된 독자를 위한 책이지만, 직접 실무에서 수행하는 개발자들에게는 무엇보다 좋은 책이라고 생각했다.

데이터 수집 – 학습 – 검증에 이르기까지, 프로세스 중에서 가장 중요한 것은 기반인 머신러닝 패턴의 설계이다. 이는 모델의 목표나 최적화 대상, 어떤 데이터가 들어가는지 등에 따라 다양해지며, 정확하고 정밀한 머신러닝 패턴을 짜는 것이 시작이다.

책에서는 머신러닝의 기본 종류인 회귀, 분류에 기반해, 다양한 머신러닝 사례를 들어 각 문제별로 사용가능한 패턴을 제시하고 있다. 특히, 필요 데이터가 부족하거나, 정확하지 않을 때 모델에 적용할 수 있는 패턴 등 실제 발생 가능한 거의 대부분의 문제에 대해 솔루션을 제공해 주었다.

이는 특히 머신러닝 실무자들에게, 프로그래밍을 하다 벽에 부딫힐 때 찾아보면 도움이 될 만한 책이라고 생각한다. 

책의 마지막에, 그럴 때 쉽게 찾아 볼 수 있도록 패턴 요약과 다이어그램을 수록해 놓았다. 아마도 실무에서 계속 찾아볼 책인 것 같다.

책을 천천히 읽으며 당장 다양한 머신러닝 문제에 각 패턴을 어떻게 적용할 지를 생각해 보는 것도 도움이 될 것이다.

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