한빛미디어

머신러닝에 대해 공부한 사람이나 관련 분야에 종사하시는 분은 아시겠지만

머신러닝 관련 엔지니어와 데이터 사이언티스트에게 머신러닝을 구축한 후 제품을 구축하는 것과

관련된 책은 정말 찾아보기 어렵습니다.

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실제로 이전에 프로젝트 과정에서 머신러닝 모델을 만들고 모델 웹앱을 구성해서 배포하기까지

관련된 자료를 구글링하고 다큐멘터리를 참고해서 구축했던 기억이 나네요!

하지만 완벽하지 않음을 느꼈고, 더 알아가고 싶기도 해서 이 책을 제공받게 되었습니다.

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관련 경험이 있는 만큼 이 책이 어떻게 구성되었을지, 어떤 것을 가르치고 있을지 정말 궁금했어요.

그리고 다시 한 번 느꼈지만, 한빛미디어는 어쩜 이런 책들을 찍어내죠..? 역시 이번에도 엄지척입니다!

성장하는 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트에게 도움이 될 책

우선 저자 역시 이 책이 머신러닝을 구축한 후의 과정을 소개한 책은 없었고,

머신러닝 구축 이후의 책이 필요하다는 생각에서 출발을 했습니다.

저자가 이에 대한 필요성을 느꼈고, 이를 기반으로 출발했기 때문에 더욱 신경 쓰지 않았을까 생각됩니다.

실제로 종사하며 생각하고 느꼈던 것에 대해 선배가 조언을 해주시듯 친절하게 설명을 담아내고 있어

정말 많은 도움이 될 것 같습니다.

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단순히 제품을 구축하는 방법 뿐 아니라,

제품을 구축하기 이전에 머신러닝의 문제들을 풀어나가는 방법,

모델을 만들어 나갈 때 계획을 세우고 성능을 측정하고 문제점을 예상하고 대응하는 방법,

더불어 어떤 모델을 사용하고 어떤 특성들을 뽑아내야 하는지 등

중요하지만 어디에서 듣기 힘든 조언과 꿀팁들을 만날 수 있습니다.

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머신러닝을 배웠는데 좀 더 공부하고 싶다라는 생각이 드는 분들도 도움이 많이 될 것 같습니다.

이것으로 끝나지 않았다!

이 책이 분명 머신러닝 애플리케이션 구축에 관한 책인데,

파이프라인을 만들고, 디버깅을 하는 방법, 추천 모델 만드는 법,

배포와 배포 후 모니터링 및 모델 업데이트에 관련된 부분도 다루고 있습니다.

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저는 A/B 테스트에 대해서도 궁금했는데, 심지어 이 책에 A/B 테스트도 다루고 있어 굉장히 광범위하게 다루고 있기도 합니다. 하지만 광범위하다고 내용이 허술하진 않은 것 같습니다.

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