한빛미디어

데이터에서 의미를 찾는다는 것은 좀더 효과적인 딥러닝에서 필요하다고 생각했습니다.

그래서 이 책을 읽기 시작했습니다.

이 책은 기본적이고 지속적으로 사용가능한 시맨틱 모형화에 대한 원칙을 설명하고 있고

이 원칙을 적용하는 방법에 대해 설명을 하고 있습니다.

이 책에서 초점을 맞추고 있는 것은 시맨틱 사고, 제대로 작동하지 않는 것과 왜 작동하지 않는지, 애매하거나 불확실한 것을 해결하는 방법,

컨텍스트에서의 결정 그리고 조직과 전략적인 측면에 초점을 맞추고 있습니다.

이 책은 3부분으로 구성되어 있는데, 1분에서는 시맨틱 데이터 모형화와 관련된 기본 개념, 현상, 프로세스를 논합니다. 

2부에서는 데이터 모형을 개발하고 적용할 때 흔히 빠지기 쉬운 함정을 살펴보고 피하는 방법에 대해 설명을 하고 있습니다.

3부에서는 효과적인 여러 해결책에 대해 설명을 하고 있습니다.

데이터를 좀 더 고찰하고 데이터 내에 잠재되어 있는 시맨틱 즉, 의미를 아는 것이 도움이 되고자 이 책을 집었지만,

시맨틱 모형화에 대해 익숙하지 않은 저에게는 읽기에 다소 어려움이 있었습니다.

하지만, 데이터가 쓰레기가 되지 않도록 데이터 산더미에서 의미를 찾는 일은 계속 할 예정입니다.

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