한빛미디어

• 머신러닝 입문서를 떼고 실무에 활용하려는 개발자.
• 대학에서 배운 머신러닝을 제품에 적용하려는 주니어 개발자.
• 소프트웨어 개발자는 아니지만 머신러닝 시스템 및 기술적인 내용에 흥미가 있는 비즈니스 개발자.

-> 누구를 위한 책인가에 잘 맞춘 책인 것 같다는 느낌이 너무 들었다.

<머신러닝 프로젝트 과정>

1. 비즈니스 문제를 머신러닝 문제로 정의한다.
2. 논문을 중심으로 유사한 문제들을 찾자.
3. 머신러닝을 사용하지 않은 방법은 없는지 검토하자.
4. 시스템 설계를 고려하자.
5. 특징량, 훈련데이터와 로그를 설계한다.
6. 실제 데이터를 수집하고 전처리 한다.
7. 탐색적 데이터분석과 알고리즘 설정.
8. 실제 데이터를 수집하고 전처리
9. 시스템을 통합
10. 예측 정확도, 비즈니스 지표를 모니터링 한다.

• 프로젝트 과정이 잘 정리가 되어 있고, 책도 이러한 형식으로 진행되고 있어, 프로젝트 과정을 좀 더 이해하기 쉬웠고, 실제 프로젝트 진행방안처럼 잘 작성이 되어 있습니다. 특히나 비즈니스 관점에서도 고려하여서 매우 좋았습니다.

<머신러닝으로 해결한 사례 찾기>

1. 어떤 알고리즘을 사용하였는가?
2. 어떤 데이터를 특징량으로 사용했는가?
3. 머신러닝 부분을 어떻게 통합하였는가?

엔지니어로서 "머신러닝은 기술 부채 중 이자율이 높은 신용카드다" 라는 말이 매우 신선하였습니다.

어렴풋이 알고 있는 것을 글로 잘 정리가 되어 있고, 해결한 사례들을 제시해주면서 이해력을 올리려는 독자의 마음이 보여서 좋았습니다.

실무를 하면서 겪었던 문제들을 직접적으로 봐서 그런지 책을 읽으면서 공감이 너무 많이 되었고, 동의를 많이 하면서 봤던 부분들이 많았다.머신러닝 프로젝트를 수행하는 과정들을 전반적으로 보여주면서, 그 과정에서 적용가능한 추가적인 태스크까지 소개를 하고 있어 앞으로의 공부 방향이나 업무 방향을 제시하는 것 같아 매우 좋았습니다.

읽으면서 좋았던 점은 다양한 사례를 접해볼 수 있고 실습을 할 수 있었던 점이고, 아쉬웠던 점은 요즘 최신 트렌드를 따라가지 않았던 점은 매우 아쉬웠다.