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2023-04-26

프로덕션 환경에서 머신러닝을 다룰 때 무수히 생겨나는 물음표를 해결해줄 MLOps 지침서
※ 한빛미디어 <나는 리뷰어다>활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
장점
1. 데이터를 다루는 일(데이터사이언티스트, 머신러닝 개발자 등)을 하는 사람이라면 해당데이터의 문제 해결능력(데이터 수집, 데이터 랭글링, 모델 설계 등)을 키울 수 있음
2. 연구 분야에 쓰이는 또는 실시간에 쓰이는 머신러닝 분야에 따른적합한 데이터 학습 방법을 볼 수 있어 적합 ML파이프라인을 설계할 수 있음
3. 전체적인 데이터 처리 방법과 학습 방법 저자의 노하우를 간략하게볼 수 있을 뿐만 아니라 레퍼런스 논문들도 잘 참조가 되어 디테일 하게 찾아볼 수 있음
단점
1. 없음
후기
1. 데이터를 다루다 보면 데이터의 종류에 따라 처리 방법이 달라지고학습 방법이 달라져 많은 최적의 경우를 찾기 위해 흔히 말하는 노가다가 발생하게 된다. 해당 서적을읽으면서 다른 분야에서는 이러한 방식으로 최적화를 시키는지 엿볼 수 있으며 이렇게도 적용해 볼 수 있겠다와 같은 도전 정신도 생겨서 좋았던거 같다.