한빛미디어

머신러닝/딥러닝을 공부하면서 들었던 생각은, "내가 하는 이 작업이 과연 쓸모있는 일일까?"라는 것이었다. 단순히 현업에서 당면한 문제를 해결하기 위해서 머신러닝/딥러닝을 이용할 수는 있지만, 당장 문제를 해결하는 것과 전체적인 '서비스'를 만드는 것은 조금 다른 이야기인 것 같다. 서비스를 만드는 과정 속에서 머신러닝과 딥러닝 기법을 이용하는 것이 포함되는 것이고, 고객이 만족하는 서비스를 제공하는 것은 그것보다 더 큰 범위의 이야기를 만들어가는 것일테니 말이다. 

  그런 의미에서 에마뉘엘 아메장의 "머신러닝 파워드 애플리케이션"은 "머신러닝을 이용한 서비스"를 위한 학습 지침서가 될 수 있을 것 같다. 게다가 믿고보는 박해선님의 수준높은 번역으로 리뷰하는 시간동안 많은 것들을 배울 수 있었다.

  본문에서 참조한 헨리크 크나베르크님의 삽화는 직관적으로 서비스를 개발할때 어떠한 관점으로 개발해야 하는지 이해하게 해주었던 것 같다. "최소기능제품(Minimum Viable Product, MVP)"을 빠르고 정확하게 구현해서 작더라도 한 사이클을 구현한 후에 이에 살을 덧붙여가는 방식이 고객의 요구를 잘 반영할 수 있는 방법이라는 것을 배울 수 있었다.

전체 서비스의 파이프라인을 구축하면서 '병목'지점을 찾아 개선하고, 데이터 수집과 준비부터 시작해서 핵심적인 ML 모델 개발과 고객에게 보여질 UI에 이르는 전체적인 과정을 빠르게 개발하고 개선하며 서비스의 완성도를 높여가는 것의 중요성을 배울 수 있었다.

아직 나만의 서비스를 완전히 구축해보지는 못했지만, 이 책을 벤치마킹하며 이미지 데이터 분석관련된 서비스를 토이프로젝트로 개발해봐야겠다. 본문에서 사용한 예제가 개인적으로는 친숙하지 않은 텍스트 데이터를 사용한 것이 조금은 아쉬우면서도, 한편으로는 텍스트 데이터를 다루는 것도 훑어볼 수 있었던 시간이었다.

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