한빛미디어

머신러닝 시스템 설계 

머신러닝 솔루션을 개발 하면서 

초기에는 성능 좋은 모델을 개발해서 서비스만 

런칭하면 끝인줄 알았습니다. 

하지만  첫 서비스 오픈을 위해서 학습된 모델을 운영환경에 

배포하는 방식 부터 서비스 런칭 이후에 

더 해야할 일이 많고 서비스 런칭이 또 다른 시작점 이라는 것을 

느끼게 되었습니다. 

최신 데이터를 반영해서 모델의 성능을 높여 줘야 하는 

부분이 주기적으로 필요하기에 

데이터 수집 모델 재 학습 성능 측정 운영환경 반영까지의  

파이프라인을 구축해야 하는 일이 

좋은 머신 러닝시스템을 개발하기 위해서 필요한 일이라는 것을 

많은 시행착오 끝에 알게 되었습니다. 

머신러닝 시스템 설계 이책은 제가 머신러닝 서비스를 개발하면서 

겪었던 시행착오를 얼마나 중요한지 알게 해주는 책 입니다. 

현업에서 반드시 필요한 전체적인 관점에서 머신러닝 시스템을 위해서 

고려해야 하는 설계방식을 머신러닝 시스템 구축의 end to end을 

(훈련 데이터, 피처 엔지니어링,  MLOps를 위한 인프라와 도구등)

저자의 오랜 경험을 바탕으로 쉽게 알려줍니다. 

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

머신러닝 시스템 구축을 설계하고 운영을 

고려하고 있는 분들이라면 

큰 도움이 될것입니다.