저자의 풍부한 경험이 느껴지는 ‘머신러닝 시스템 설계‘

머신러닝 시스템 설계 - 프로젝트 범위 산정부터 프로덕션 배포 후 모니터링까지, MLOps 완벽 해부하기
칩 후옌 지음, 김대근.김영민 옮김 / 한빛미디어 / 2023년 3월

MLOps 책은 몇 권 읽었던 터라 제목만 봤을 때에는 비슷한 내용일까 했으나, 차례를 보니 독특할 정도로 많은 주제를 다룬다는 생각이 들었습니다. 다른 책이 부족하다는 게 아니라 이 책의 다루는 주제 범위가 상당히 넓습니다. 머신러닝 개요, 머신러닝에 앞서 작업해야 하는 데이터 엔지니어링, 운영을 감안한 모델 개발의 여러 요소, 모니터링과 개선에 AI 윤리까지 정말 머신러닝을 활용한 '서비스 전반'에 대해 다룹니다.

머신러닝 분야에서 시니어로 성장하거나, 인공지능과는 별 상관없이 일해왔더라도 아키텍트로서 성장하고프다면 이 책이 두고두고 도움이 될 겁니다. '두고두고'라는 어휘를 쓴 이유는 7~8년차 이상 경험을 쌓지 않았거나 데이터 파이프라인과 무관했던 경력이라면 낯선 이야기가 많기 때문입니다. 세부적인 기술과 도구는 바뀌더라도 이 책이 다루는 아젠다는 로드맵으로 삼을 만합니다. 이 책에서 다루는 아젠다를 섭렵하거나 최소한 실습해 본다면 저자만큼 이 분야에서 산전수전을 다 겪게 되는 셈입니다.

지난 몇 년 간 빅데이터와 AI 분야에서 굴러온 경험을 반추하게 되면서, 단중기적으로 뭘 더 해야 하겠구나 계획을 세워 보게 되었습니다. 지금 이 시점에 이 책을 만나서 참 다행입니다.

나를 온전히 지키도록 조언하는 ‘정리하는 뇌‘

정리하는 뇌 - 디지털 시대, 정보와 선택 과부하로 뒤엉킨 머릿속과 일상을 정리하는 기술
대니얼 J. 레비틴 지음, 김성훈 옮김 / 와이즈베리 / 2015년 6월

유사 이래로 인류가 접하는 데이터의 양은 계속 최대치를 경신하는 중입니다. 데이터를 정보로서 가공하고 소화하여 지식으로 발전하게 하며 나아가 지혜로서 발휘해야 하건만, 작금의 시대는 데이터가 쏟아져 나와 무엇이 유익한지조차 적시에 판별하기가 힘듭니다. 그러다 보니 접근이 쉬운 악의적인 정보에 놀아나고 마는 사람들이 정말 많습니다. 자기 시간과 돈을 들여 해로운 정보를 만들도록 일조하는 악순환마저 펼쳐지는 형국입니다. 

이 책은 뇌에 부담을 덜 주며 우리 뇌가 에너지를 헛되이 쓰지 않도록 도움말을 줍니다. 무슨 도구를 쓰고 어떤 환경을 조성해야 하는지 아주 다양한 사례를 들어 설명합니다. 담담하게 조언하던 저자가 때때로 속엣것을 풀어 놓는 구절이 나오기도 합니다. 실행하라. 위임하라. 미루어라. 그만두어라. 이 네 가지 지침을 적당하게 활용하여 정보의 바다에 휩쓸리지 않고 유유자적 살아 가시길 바랍니다.

도전해 보자 ‘파이썬 기반 금융 인공지능‘

파이썬 기반 금융 인공지능 - 파이썬과 케라스를 활용한 금융 시계열 데이터 기반 알고리즘 트레이딩 전략
이브스 힐피쉬 지음, 김도형 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 9월

주식투자 경험과 더불어 통계학을 '좀' 알고, Python의 ScikitLearn과 Pandas 라이브러리에 익숙하면 이 책을 읽기에 충분합니다. 저는 트레이딩에 대해 잘 아는 편이 아니라 중반 이후부터는 이해하기가 쉽지 않았습니다. 손절 정도의 리스크 관리까지는 그런가보다 하겠는데 상승매수, 하락매도 같은 용어가 나오니 제대로 이해하고 있는 건지 확신하기가 힘들더군요. 인공지능에 대한 지식은 없어도 됩니다. 이 책에서 필요한 사항은 설명해줍니다.

전통적인 금융공학에 대해 약술하고, 다음 단계로 나아가는 내용이 제일 흥미로웠습니다. 기존 금융 이론은 일간 데이터를 기반으로 발전했으므로 최근 실시간으로 움직이는 환경에 적용할 수 있겠냐는 질문이 다소 충격적인 니다. (애플 주식 40년 일간 데이터: 10,080개 = 252일 x 40년) 눈이 번쩍 뜨였습니다. 더 많은 수치 데이터 외에 뉴스와 같은 비구조적 데이터, 판매 데이터, 검색 트렌드, 인공위성 이미지 등과 같은 대안 데이터를 쓰자고 합니다. 그러면서 인기 있는 기존 금융 이론이 실패하는 사례를 코드와 수식을 써서 보입니다. 새롭게 느껴졌습니다. 금융공학 관련한 책은 몇 번 읽었는데, 리스크 관리로서 세심하게 다룬 책은 이 책 외에 딱히 기억이 나지 않습니다. 아마 저자들에게는 너무나 당연한 주제라 그런 게 아닐까 싶기도 합니다.

이후에는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습을 금융 시계열 데이터를 써서 설명하고 본격적으로 트레이딩에 대해 다룹니다. 어차피 책으로 종목을 찍어주지는 못할 노릇이니, 자신만의 트레이딩 봇을 만드는 방법을 서술합니다. 배포하는 방법까지 다루고 나면, 주의할 사항과 금융 인공지능의 전망을 논합니다. 마무리가 잘 됐다 싶습니다.

혹시나 하여 부연하자면, 이 책은 종목을 집어주는 주제는 다루지 않습니다. 일단 선택한 종목에 대한 의사결정을 다룹니다. 종목을 보는 눈은 알아서들 키워야 합니다. 앞서 말했다시피 파이썬 개발을 할 줄 알면서 투자 경험이 있어 종목을 찾아보던 독자에게는 도움이 많이 되지 않을까 합니다. 경제적 자유에 대해 고심하다 이 책을 집어 든 여러분이 무난하게 성공하길 바랍니다.

마음이 어떻게 작용하는지 고민하게 하는 ‘라마찬드란 박사의 두뇌 실험실‘

라마찬드란 박사의 두뇌 실험실 - 우리의 두뇌 속에는 무엇이 들어 있는가?
빌라야누르 라마찬드란 외 지음, 신상규 옮김 / 바다출판사 / 2015년 4월

뇌가 저전력으로 여러 가지 모델을 동시에 처리한다니 정말 신기했습니다. (https://news.hada.io/topic?id=7001) 인공지능 서비스를 운영하던 경험에 비추어 보면 뇌는 정말 미스테리합니다. 단순계산 능력이야 컴퓨터가 압승하지만, 여러 가지 빛, 소리 등의 신호를 거의 동시에 처리하면서 하는 일에 비해 에너지 소비는 상당히 적습니다. 당분간은 인공지능이 쫓아가지 못할 효율입니다.

그런 생각을 하던 차에 이 책을 접했습니다. 이 책의 태반은 사례 소개입니다. 실제 사례가 아니라면 믿어지지 않는 일투성이입니다. 뇌는 연약한 신체기관이라 단단한 두개골로 보호받으며 웬만하면 망가지지 않도록 세심한 장치가 많이 되어 있지만, 뇌가 부분적으로 망가지거나 뇌는 괜찮아도 신경체계에 혼란이 생기는 일 등이 벌어지면 제3자로서는 섣불리 믿지 못할 현상이 벌어집니다. 절단된 사지를 여전히 의식하며 심지어 고통을 느낀다든지 현실과 구분하기 힘든 현상을 목격하는 것도 모자라 듣기까지 합니다.

책을 읽는 내내 우리가 뇌에 대해 아는 게 참 적고 인간은 금세 나약해진다는 사례가 쏟아집니다. 인간은 자기 자신의 존재에 의문을 던질 줄 안다는 점은 절대 부인하지 못한다는 교훈을 얻기는 합니다. 터덜터덜 완독을 해낸 후에 돌이켜 보았습니다. 저자가 내놓은 사례의 바다 속에서 허우적대기만 하다가 무인도에 다다른 느낌마저 받았습니다. 이 무인도에서는 종교를 빌미로 교만할 수도 없고 내가 보는 게 진리라는 아집을 부리지는 못합니다. 그 정도 깨달음은 얻게 되는 곳인가 봅니다. 그래도 무인도에 계속 있어서는 안 된다는 '생각'은 듭니다. 뇌과학이나 신경과학이 빨리 발달하여 무인도에서 구조해 주길 바랍니다. 정처 없이 표류하기는 싫기에 다시 바다로 뛰어들 엄두는 나지 않습니다. 독자를 이다지도 방황하게 하는 책이 어디 더 있을까 싶습니다.

데이터만 거론하지 않는 ‘데이터로 말한다! 퍼포먼스 마케팅‘

데이터로 말한다! 퍼포먼스 마케팅
이은영 지음 / 한빛미디어 / 2022년 11월

이제까지 나온 퍼포먼스 마케팅 도서는 기술 트렌드를 논한 것 외에는 페이스북, 네이버 같은 광고 서비스나 Google 애널리틱스 같은 분석도구 사용법 튜토리얼이 대부분이었습니다. 반면 이 책은 독특합니다. 어떻게 보면 저자가 자신이 겪은 처절한 경험에 근간을 둔 마케팅 철학을 내보여서 스스로를 마케팅하려는 목적도 다분하지 않을까 합니다.

책 전반에는 대한민국 디지털 마케팅 역사를 약술하고, 후반에는 페이스북, 구글 같은 매체를 활용하는 방식을 설명합니다. 정말 독특하게도 책 중반에는 이 책의 미덕이라 할 만한 제조 분야 신사업 기획을 포함한 마케팅을 다룹니다. 자기가 사업한 이야기를 서술하는 책은 이미 꽤 있긴 합니다만, 마케팅 이론에 입각하여 자신의 경험을 서술한 책은 드물지 않을까 합니다. 물론 디지털 마케팅 AE를 꿈꾸던 독자는 난데없는 사업 얘기에 당황할 법도 합니다. 후반에는 디지털 마케팅의 핵심과 노하우를 풀어내니 중간에 멈추지 말고 완독하길 바랍니다.

어차피 각 광고 매체를 사용하는 방법은 상당히 자주 바뀌는 편이라 최신 도서를 구하여 보되(https://www.aladin.co.kr/search/wsearchresult.aspx?SearchTarget=Book&SearchWord=%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8+%EB%A7%88%EC%BC%80%ED%8C%85&x=11&y=13), 각 매체 사용법 페이지를 헤맬 각오를 해야 합니다. 이게 쉬웠으면 광고주가 직접 했을 겁니다. 옆에서 지켜보니 디지털 마케팅 업계도 참 치열한 곳입니다. 물론 마케팅이야 경기가 풀려도 어렵고 안 풀려도 어렵습니다. 그래도 모쪼록 잘 풀려 나가길 바랍니다.