한빛미디어

"Learning Ray"는 머신러닝과 딥러닝을 위한 오픈소스 라이브러리인 Ray를 소개하는 책이다. 나는 이 책을 통해 Ray의 기본 개념부터 활용 방법까지 배우고, Ray가 머신러닝과 딥러닝 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지 이해할 수 있었다. 처음에 책 제목을 봤을 때는 러닝 머신인가? 머신 러닝인가 궁금증이 생길 정도로(헷갈리고), 관심을 끌었었다.

이 책은 파이썬을 좀 만져봤거나 경험해 본 사람에게 아주 유용함을 줄 것이라 장담한다.

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이 책의 구독 대상은 책의 서두에 나와있듯이,

1. 머신러닝과 딥러닝을 위한 분산 시스템 구축 및 확장에 관심 있는 개발자

2. Ray를 배우고 활용하고 싶은 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어

3. 분산 시스템 및 고성능 컴퓨팅에 대한 지식을 쌓고 싶은 학생 및 연구자

이 정도로 한정 지을 수 있겠다!!!!

책의 긍정적인 부분은

명확하고 자세한 설명이 많다. 각 주제는 예제 코드와 함께 설명되어 있어 이해하기 쉽고 따라하기 쉽다.

실무 적용 가능한 내용이 많다. 실제 산업 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제에 대한 해결책도 제시되어 있어 실무에서 바로 활용할 수 있다.

다양한 주제 다루고 있다. 병렬 및 분산 컴퓨팅, 딥러닝 모델 학습과 추론 등 머신러닝과 딥러닝에 필요한 다양한 주제를 다룬다.

아쉬운 부분은

일부 내용의 심도 부족도 있다. 몇 가지 주제는 좀 더 심도 있게 다뤄질 수 있었을 것 같다.

비교 정보 부족하다 Ray 외에도 다른 분산 시스템과의 비교나 Ray를 사용할 때 고려해야 할 사항들에 대한 정보가 더 추가되었다면 좋았을 것 같다. 판다스에 대한 내용도 조금만 더 심도있게 다뤄줬으면 하는 아쉬움도 많이 남는다... ㅠ_ㅠ

"Learning Ray"는 Ray를 배우고 활용하기 위한 훌륭한 책이다. 명확하고 자세한 설명과 실무 적용 가능한 내용은 Ray를 처음 접하는 독자들에게 유용할 것이다. 다만, 일부 내용의 심도 부족과 비교 정보 부족은 아쉬운 점으로 남는다. ㅠ_ㅠ

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이 책을 통하여 나는

Ray의 기본 개념 및 활용 방법과 Ray를 사용하여 분산 시스템 및 딥러닝 모델을 구축하고 확장하는 방법, 분산 시스템 및 고성능 컴퓨팅에 대한 지식을 전문적이지는 않지만 얇게라도 배웠다. ^^

앞으로

"Learning Ray"에서 배운 내용을 바탕으로 Ray를 활용한 실제 프로젝트를 진행해보고자 한다. ㅋㅋㅋ 분산 시스템 및 고성능 컴퓨팅에 대한 지식을 더욱 쌓아 나갈 것이다. "Learning Ray"를 통해 얻은 지식을 다른 사람들과 공유하고 싶다.