hy052***
2022-04-12

머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 기존 시스템에 머신러닝을 통합하는 방법, 머신러닝에 사용할 데이터를 수집하는 방법 등 실무에 유용한 내용을 중점적으로 다룬다.
회사에 속하면서 인공지능을 공부한지 몇 개월이 되었다. 하나씩 배워나가면서 차근차근 하고 있지만 아직까지 배울점이 무척 많다고 느껴진다. 특히 가장 어려운 부분이 공부할 때는 별 문제가 없던 것이 실제 실무에서는 너무나 크게 부딪혀서 작업이 진행안 될 정도로 막히는 문제가 참 많다는 것이다. 생각해보면 깔끔한 데이터에 공식처럼 전처리만 해서 모델을 넣으면 되기에 오롯이 모델에만 초점을 두어서 진행했던것과 달리 실무에서는 데이터부터 하나하나 고려할 부분이 너무 많다보니 생기는 문제가 많다고 느껴진다.
그런 문제를 잘 짚어주고 정리한 책이 이번에 읽은 책이라고 생각이 든다. 앞서 실무에서 겪은 문제를 직간접적으로 봐서 그런지 이 책의 내용이 열실히 공감되고, 고개를 끄덕이며 읽은 부분이 무척 많았다. 머신러닝 프로젝트를 수행하는 과정 전반적인 문제를 소개하면서 그 속에 적용가능한 추가적인 태스크까지 소개를 하고 있어 노하우를 쌓기에 무척 좋다고 생각이 들었다.
전반적으로 내용을 보면, 프로젝트를 진행하면서 생기는 문제와 그에 대한 솔루션. 그리고 실제 이용한 실무와 비슷한 실습 예제를 보여주고 있어 실제 머신러닝이 어떻게 실무에 적용되고, 어떤 걸 주의를 기울여야하는지를 잘 보여주고 있어서 책의 소개처럼 어디에서 볼 수 없는 실무형 머신러닝을 매우 잘 배울 수 있다고 느껴졌다.
특정 독자를 타겟으로 한다기 보단 머신러닝/딥러닝을 배우는 모든 독자라면 한번쯤 읽어볼만한 책이라고 생각한다. 좋은 모델을 만드는 것도 중요하지만, 전체적인 프로세스를 이해하고 각 단계에 맞는 지식들도 필요하다고 생각한다. 그 프로세스를 가장 잘 이해할 수 있도록 도와주는 책은 현재 이 책이라고 생각하고, 그만큼 얇지만 강력한 아주 좋은 책이라고 느껴진다.