“대규모 머신러닝 시스템 디자인 패턴”은 전통적인 GoF 디자인 패턴과는 차별화된 접근을 통해, 분산 환경과 대규모 데이터를 다루는 머신러닝 시스템 설계에 초점을 맞춘 엔지니어들에게 실질적인 도움을 제공합니다. 이 책은 코드 중심의 고전적 디자인 패턴과 달리 데이터의 흐름 중심으로 구성된 패턴을 제공하며, 특히 TensorFlow, Kubernetes, Kubeflow와 같은 현대적인 도구를 활용한 예제와 실습을 통해 실무적인 활용도를 극대화합니다.책은 총 14가지의 설계 패턴을 소개하며, 이를 통해 분산 환경에서의 데이터 수집, 분산 학습, 모델 서빙, 워크플로 설계 및 운영과 같은 모든 단계를 체계적으로 다룹니다. 특히, 파라미터 서버, 팬인/팬아웃 패턴 등 분산 학습 및 워크플로 관리의 핵심적인 개..