MLE 에 대한 이론 체계를 잡아주는 기본서!

머신러닝 엔지니어링 - 데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지, 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서 ㅣ 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 36
안드리 부르코프 지음, 구정회 옮김 / 제이펍 / 2021년 12월

우선, MLE에 대한 이론에 대한 체계를 설명한 책이라고 생각합니다. 코드가 4장부터 조금씩 나오긴한데, 머신러닝을 공부한 사람이라면 봤을만한 코드들이라서 굳이 실습까지는 안해도 되지 않을까 싶습니다. 7장인 모델 평가부터 나오는 코드도 굳이 실습까지는 안해도 될 것 같습니다. 이 책은 머신러닝 엔지니어링을 위해 파이프라인에 대한 전체 부분을 챕터마다 하나씩 다루면서 진행해 나갑니다. 그래서, 아직 실무를 경험하지 않은 분들보다는 저와 같은 주니어들에게 좀 더 와 닿을 내용들이라고 생각합니다. 실무에 하기 전에 봐도 나쁘지는 안하지만 괜히 선입견을 갖게 되고 주어지는 과제에 대해 거부감을 가질수도 있을 것 같습니다.

내용들이 공감되거나 현업에서 겪었던 문제들이 그대로 다 책에서 다루고 있어서 몰입하면서 볼 수 있었습니다. 최근에는 MLops 에 대한 관심도 높아지고 이에 대한 스터디나 자료들도 많아지고 있는 것 같습니다. 여기에 관심이 있다면 이 책을 통해 머신러닝 엔지니어링이라는 파이프라인에 대한 이론적인 토대를 마련하는 게 좋다고 생각합니다. 1,2년차 머신러닝 엔지니어들 또는 연차가 있는 개발자여도 머신러닝 프로젝트를 하는데 머신러닝 이론이 약하다면 오히려 이런 책이 현업에 더 도움될 수도 있을 것 같습니다. 

모델에 대한 책이나 실습은 시중에 많은 책들이 있는만큼 전체적인 프로세스를 다루는 이런 책은 오히려 더 귀하다고 생각합니다. 현업에서는 좋은 모델만 만드는 것이 끝이 아니고, 서비스를 위해 어떻게 전체 설계를 할 것인지가 중요합니다. 그리고 좋은 모델을 계속 업데이트하고 서빙과 배포를 위한 파이프라인에 대한 고민은 소프트웨어 개발자와 DBA, 데이터 엔지니어 하는 분들이 함께 고민해야 됩니다. 이 책을 통해 이에 대한 감을 조금 잡을 수 있게 된 것 같습니다.

* 제이펍 서평단을 통해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다. *