한빛미디어

인상깊었던 & 알게되었던 부분

사실 이커머스 IT 회사에서 머신러닝 엔지니어로 근무하면서 생각했던것들이 많이 있어서 조금 놀랐습니다. 머신러닝 모델의 성능이 잘 나오는것도 중요하지만 결국 가장 중요한것은 회사에 이익을 줄 수 있어야 하는 것이기 때문에 우리 이러저러해서 성능이 좋아졌어요! 해도 그게 실제로 클릭률(CTR)이나 전환률(CVR) 그래서 최종적으로 매출에 영향을 줘야하기 때문이죠. 

모델 학습이나 평가까지는 어느 머신러닝 관련 교재에서 흔한 내용이니까 생략하고, 개인적으로 굉장히 유용했던 파트는 머신러닝 정책 성과 판단 부분인데요, 비즈니스적 평가 지표로 머신러닝 모델을 평가하자~ 이 내용은 언제나 머신러닝을 서비스하려는 회사들에게는 관건인 부분이라고 생각합니다. 실제로 저희도 계속해서 A/B 테스트를 통해서 cvr, ctr, 매출액 등을 비교하고 판단하고 있습니다. 데이터를 다루다보면 예측 성능에만 집중하게되는 경우가 있는데 그런것보다 전체적인것을 알려주는 느낌이어서 인상깊었습니다. 

또한 뒤에 머신러닝 모델 해석하는 부분도 마음에 들었는데요, 머신러닝 모델이라는게 블랙박스가 아니라 언제나 설명 가능한 모델이 되어야 한다고 생각하기 때문에 그런것들에 대한 개념을 익힐 수 있어서 좋았습니다. 

그런 부분들을 언급하고 있어서 매우 좋았고, 또 되게 신기하게 보고서까지(!!ㅋㅋㅋ) 작성한 예시도 같이 있어서 매우 신기했습니다. 

아쉬웠던 점

MLOps쪽에 설명을 잘 해놓고 있었지만 예제 코드나.. 그런 예시가 없어서 조금 아쉬웠습니다. ^^;; 아직 옵스쪽으로 개념이 많이 부족하고, aws나 에져의 옵스 서비스를 이용하고있지도 않아서 궁금한 부분이었는데 조금 아쉬웠습니다. 

추천하는 독자

확실히 머신러닝 실무를 하고있는 머신러닝 엔지니어가 읽으면 좋을 것 같아요. 개발자의 입장 뿐만 아니라 기획자, 유저의 입장으로 머신러닝 모델을 바라볼 수 있게 되는 책인 것 같습니다.

•  회사에 머신러닝 모델을 서비스하려고 시도하는 사람
• 머신러닝 모델을 비즈니스 평가 지표로 평가하려고 하는 사람