한빛미디어

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

'이 책에 대하여'에서 언급한 대로, 이 책은 생산성(가능한 한 많은 기능, 스토리, 코드를 배포하는 방법)에 관한 것이 아니며, 효율성(가능한 한 빠른 속도로 기능, 스토리, 코드를 배포하는 방법)에 관한 것도 아닙니다. 오히려 이 책은 효과성에 관한 것입니다. 즉, 올바른 제품을 신속하고 신뢰성 있게 그리고 책임감 있게 만드는 방법에 관한 것입니다. 이 책은 균형을 찾고 효과적인 방식으로 움직이는 방법에 관한 것입니다.

한국어로 번역된 책의 이름이 “잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다”이지만 원서의 “Effective Machine Learning Teams”가 좀 더 적절하다는 인상을 받았습니다.

왜냐하면, 규모 있는 ML팀을 이끄는 리더보다 소수로 운영되는 회사에서 번아웃이 온 실무진에게 한국어 제목이 눈에 너무 들어오지 않을까.. 란 생각을 해보았거든요. ㅎ;

기술의 부채가 쌓이는 게 눈에 보이지만 당장 처리할 일에 어쩔 수 없이 리팩토링하기 어려운 모델을 남발하면서 

이 길을 계속 가는 게 맞나.. 라는 고민을 하는 사람에게 당장의 해결책을 주는 책은 아닙니다. 

하지만, 내가 시간을 들이고 좀 더 고생해서 나아질 수 있는 방법이 있다면 이런 것들을 찾아보고 먼저 해보라는 조언을 해주는 책이라고 할 수 있습니다. 

위와 같은 고민을 하고 있는 분들이라면 chapter01~09에서 자신의 상황과 시간이 허락하는 범위에서 읽고 해보시는 것을 추천합니다.

의존성, 종속성, 그리고 테스트는 처음 시작이 어려울 수 있지만 flow가 갖춰진다면 왜 이런 기본적인 게 중요한가를 알 수 있을 것입니다.

이 외의 조직을 이끌고 조직 문화에 대해 고민인 리더 분이라면 part03의 해당하는 팀 부분을 중점적으로 보시면 좋을 것 같습니다. 여러가지 관점과 이론/프레임워크를 제시하고 있어서 예상보다 더 유익했습니다.

개인적으로 인상 깊었던 점은 린의 원칙(lean principles)을 토대로 ML 팀에 적용할 원칙을 제안했다는 점.

챕터 마지막마다 “결론”으로 내용을 마무리함으로써 이해를 돕고 있다는 점입니다.

이 책을 읽으면서 현실과 동떨어진 모델링에 대해 다시 한번 점검하는 기회가 되었습니다. 

그리고 혼자만의 힘/소수가 해결할 수 있는 게 아니라 조직적으로 다같이 해야 한다는 점도요. 

한편으로는, 우리 회사만, 대한민국만 그런 게 아니라 해외도 이런 고민을 똑같이 하긴 하는구나.. 삽질은 다 똑같구나 란 쓸데 없는 위로도 조금 받았습니다.