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저자 펑 샤오는 15년간 머신러닝 시스템 개발의 경험이 있는 머신러닝 책임급 직책으로 천명에 가까운 응시자를 면접했고, 이를 기반으로 이 도서를 저술했습니다. 특히 아마존과 트위터에서 기계학습 엔지니어링 리더로 근무하면서 기술을 리딩하는 업체에서 더욱 중요하게 느낀 기본기에 대한 고민과 지식을 정리를 했다는 것을 이 책을 통해 느낄 수 있었습니다. 이 책은 면접을 준비하는 기계학습 엔지니어를 대상으로 하며, 기업들이 실제로 묻는 질문 또는 실제로 묻고 검증해야 하는 질문 194개와 그에 대한 답변을 제공합니다. 332페이지에 걸친 이 책은 지하철 출퇴근시 한손에 들고 읽기에는 적당한 두께지만 방대한 머신러닝에 대한 이론과 실제를 모두 다루지는 않습니다. 오히려 너무 자세한 수식이나 이론을 깊게 다루지 않으므로써 머신러닝 지식이 있는 이들에게 알고 있는 것을 한번 훑을 수 있고, 지식을 함양하려는 이들에게는 어떠한 포인트에 중점을 두고 학습해야 하는가를 알게 할 수 있습니다. 머신러닝 면접 과정 전반에 대해 상세히 설명하고, 실제 사례를 통해 문제 해결 전략을 제시합니다. 저자는 다양한 산업 분야에서의 경험을 통해 얻은 통찰을 바탕으로, 면접자가 갖추어야 할 지식과 기술을 체계적으로 정리하여 제공합니다.

이 책은 머신러닝 면접 과정을 구체적으로 분석하고, 기초적인 머신러닝의 지식과 코딩, 시스템 디자인, 인프라스트럭처 등 주요 면접 영역을 다룹니다. 각 섹션마다 실제로 면접에 나오는(나올 수 밖에 없는) 질문과 그에 대한 모범 답안을 제공하며 면접관이 어떤 사항을 중요하게 여기는지에 대한 깊은 이해를 돕습니다. 또한, 면접 준비를 위한 단계별 가이드와 함께 효과적인 문제 해결 전략을 제시합니다. 머신러닝 업계에서 자주 접할 수 있는 다양한 기술적 문제들에 대해 실질적인 예시와 케이스를 제공하며 설명하고 있습니다.

독자는 이 책을 통해 기계학습 면접에 필요한 핵심 지식과 문제 해결 기술을 배울 수 있습니다. 특히, 머신러닝 시스템의 설계와 구현에 필요한 많은 실무 경험을 기반한 지식을 익힐 수 있으며, 복잡한 데이터 문제를 해결하는 방법과 효과적인 커뮤니케이션 기술을 습득할 수 있습니다. 또한 실제 면접 상황에서 면접관의 기대를 충족시키는 정확한 지식의 포인트와 정답, 그리고 답변하는 방법을 자세히 설명함으로써 면접 준비에 실질적인 도움을 제공합니다.

이 책은 기계학습과 코딩에 이미 어느 정도 숙련된 독자를 대상으로 하고 있습니다. 따라서, 초보자가 접근하기에는 다소 어려울 수 있습니다. 책에 등장하는 개념과 용어들은 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 내용이고, 학습자는 반드시 암기하거나 짚고 넘어가야 하는 내용입니다. 초심자의 경우 이러한 부분이 학습의 포인트가 됨을 참고하여 이 책을 디딤돌로 다른책을 계속 학습된다면 더 좋을것 같습니다. 추후 2판에서 기초적인 내용이 추가된다면 보다 폭넓은 독자층에게 도움이 될 것 같고, 최신 ML 트렌드와 기술 변화를 반영하여 주기적으로 내용을 업데이트하는 것도 필요할 것 같습니다.

이 책의 가장 큰 장점은 대기업에서 실제로 사용하는 면접 질문과 그에 대한 체계적이고 심도 있는 답변을 제공한다는 점입니다. 이는 면접 준비뿐만 아니라 실제 업무에서의 문제 해결 능력을 향상시키는 데도 크게 기여할 수 있습니다. 책에서 다루는 실제 사례와 전략은 면접뿐만 아니라 실제 업무에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.

머신러닝 분야에서의 면접 준비에 있어 매우 구체적이고 실용적인 지침을 제공합니다. 실제 면접에서 자주 나오는 질문들을 다루고 있어, 면접 준비에 있어 매우 큰 도움을 줍니다. 기계학습 분야에 진출하려는 새로운 인재나 경력을 한 단계 업그레이드하려는 경험 많은 전문가 모두에게 유익할 것이며, 머신러닝 업계의 면접 준비뿐만 아니라 직무 수행 능력을 향상시키는 데에도 도움을 줄 수 있는 귀중한 자료입니다. 또한 외계어를 쓰는 머신러닝 엔지니어와 소통하기 위한 좋은 단어장도 될 것입니다.

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