머신러닝 파워드 애플리케이션 - 초보자에게 전체적인 관점에서 application을 볼 수 있게 해주는 책

 

프로그래밍 언어를 배우기 시작하면 보통 해당 언어로 “Hello World”를 출력해보면 접근하듯, 머신러닝을 처음 배우면 대부분 mnist의 숫자 분류나 iris 붓꽃 분류를 해보며 코드를 작성하기 시작한다. 그리고 여러가지 알고리즘과 모델에 대해 배우고 시행 착오를 거치며 하이퍼 파라미터 튜닝을 하곤 한다. 하지만 언제나 그렇듯 실제 업무에선 이 단계들만 신경쓰는 거 만으론 부족하다. (4대 천왕 중 한 명인 앤드류 응 교수의 발언 덕분에 좀 나아지긴 했지만) 여전히 많은 사람들에게 경시당하는 데이터 수집 및 라벨링부터, 지속적인 운영을 위한 배포와 모니터링까지 하나의 “application”으로 동작하기 위해 더 많은 단계를 신경써야 한다.

이 책은 대부분의 사람들이 관심을 갖고 해보길 원하는 알고리즘과 모델에만 집중하지 않고 “application”의 관점에서 단계별로 어떤 부분을 신경써야 하는지 초보자들에게 알려주는 일종의 machine learning관점의 software engineering 책이라는 생각이 든다. 일부 사람들에게는 책의 분량에 비해 코드가 적어서 실망할 수도 있겠지만, 조교수로 시작해서 기업의 AI 책임자가 되면서 느낀 문제점 때문에 이런 전체적인 관점에서 머신러닝을 이야기하는 책을 쓰지 않았을까 하는 생각이 들었고, 개인적으로는 지금 재직하는 회사에서도 비슷한 문제를 가진 개발자들을 볼 수 있어서, 실무에서도 필요하고 도움이 되는 책이란 생각이 들었다.

Ref.

• https://tensorflow.blog/mlpa/
• https://github.com/rickiepark/ml-powered-applications

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다