한빛미디어

​

머신러닝, 딥러닝 공부의 기술적 이론을 다루는 책들은 정말 무수히 많다. 그 많고 많은 개념 도서들을 보면 사실 그 책이 그 책 같고, 저 책이 저 책 같다. 설명만 다르거나, 전체 챕터에서 한 챕터만 정말 새로운 기술/트렌드에 대해서 설명하거나 그런 보급형(?) 책들이 많다. 이번에 내가 고른 '머신러닝 실무 프로젝트' 도서는 그런 책들과는 다소 다른 흐름으로 내용들이 구성됐길래, 궁금하여 책을 열어봤다. Part1과 Part2로 나뉘어 part1은 개념을, part2는 실무와 가까운 주제를 다룬다. part1의 각 챕터와 담고 있는 내용들은 대략 아래와 같다.

​

chapter1. 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기

- 프로젝트 과정, 문제점이 발생했을 때 대처 방법, 파이프라인 설계 등

​

chapter2. 머신러닝으로 할 수 있는 일

- 분류, 회귀, 클러스터링, 기타(추천, 강화 학습 등)

​

chapter3. 학습결과 평가하기

- 평가 척도들, ab 테스트하는 법

​

chatper4. 기존 시스템에 머신러닝 통합하기

- 배치 처리, 배치 학습, 실시간 처리, 로그 설계

​

chpater5. 학습 리소스 수집하기

- 데이터 수집 방법

​

chapter6. 지속적인 머신러닝 활용을 위한 기반

- mlops, 인프라 구축, 서빙 방법

​

chapter7. 효과 검증

- 인과 관계 추정, 가설 검정, 오프라인 테스트

​

그리고 part2에서는 실제로 코드를 짜고, 데이터를 돌려보면서 어떤 식으로 의사결정을 내리는지에 대한 흐름을 보여준다.

​

정말 말 그대로 데이터를 바탕으로 A부터 Z까지의 흐름에 대해서 보여주고 있다. 추천하고 싶은 대상 데이터 기반의 업무를 할 때 앞에서 배울 수 있는 사수가 부재한다거나, 데이터 기반의 시스템을 처음 도입하려는 회사의 실무자들에게 도움이 될 것 같다. 아무래도 방대한 내용을 짧은 책에 담으려다 보니 아쉬운 부분들이 있을 수도 있지만, 각 꼭지마다 keyword를 확인하고 궁금한 부분들은 더 딥하게 공부하는 것도 좋을 것 같다.

​

제목답게 특정 기술에 대한 깊은 지식, 이론을 쌓기보다는 '실무'에서 어떤 식으로 이걸 '적용'할까에 초점을 맞춰서 책을 읽는 걸 추천드린다.

​

​

​

​

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