[100자평] 개발자를 위한 실전 선형대수학

개발자를 위한 실전 선형대수학 - 파이썬 3.10 버전 대응, 구글 코랩 실습 가능 I 연습 문제 + 해답+ 해설 영상, 무료 샘플북 제공 ㅣ O'reilly 오라일리 (한빛미디어)
마이크 코헨 지음, 장정호 옮김 / 한빛미디어 / 2023년 9월

데이터 사이언스의 기초인 선형대수학을 실습과 함께 기초부터 탄탄하게 배울 수 있을 것 같아 기대됩니다. 특히 연습문제를 통해 선형대수학이 어떻게 활용되었는지 세세하게 배울 수가 있어서 기대됩니다.

[100자평] 생성 AI를 활용한 나만의 콘텐츠 만들기

생성 AI를 활용한 나만의 콘텐츠 만들기
김민후 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2023년 9월

생성 ai 서비스가 계속해서 등장하고 있는데 이에 대한 사용과 활용 방법은 대부분 영어로 알려줘서 이해하기 어려운 부분이 많았는데 책을 통해 배울 수 있을 것 같아 기대됩니다.

[서평] Go 성능 최적화 가이드 (디코딩)

Go 성능 최적화 가이드
바르틀로미에 플로트카 지음, Golang Korea 옮김 / 디코딩 / 2023년 9월

C++을 배우다가 도저히 이걸 고급과정까지 못넘어갈 것 같다고 생각하여 유사하면서 쉬운 언어를 찾아보다가 발견한 Go. 컴파일 시간도 짧고 병렬처리 방법도 간단하다는 장점과 웹서버,마이크로서비스,클라우드서비스 제작 목적으로 사용된다는 이점 덕분에 Go를 기초과정까지 학습했었다. 이 책은 단계를 따진다면 중간과 고급과정 사이라고 생각한다. 책을 통해 코드가 최적화 가능한 패턴인지 확인하고 진행하는 효율성을 고려한 최적화, 프로그램 성능 측정 방법, 런타임과 관련된 컴퓨터와의 물리적 특징과 고려사항 등을 공부함으로써 코드 최적화를 위한 물리적/소프트웨어 사고방식을 기를 수 있다.

단순히 코드만 설명하는게 아닌 단계적으로 어떤 프로세스를 거치는지, 이후 이를 통해 로직이 어떻게 구성되어있는지 친절하게 설명해준다.

책에서 전체적으로 벤치마킹, 병목 현상 분석, 최적화 예제, 효율성 조사 및 평가 방법, CPU/메모리 자원 사용 방법을 알려준다.

책에서 가장 좋았던 점은 중간중간에 있던 TIP과 NOTE, CAUTION을 통해 어떤 방법이 바람직한지 또는 하지 않아야 할 사항은 무엇인지를 알려줌으로써 Go의 심층 깊은 지식과 알고리즘까지 파악할 수 있다. 책을 읽다보면 '이렇게까지 세세하게 알려준다고?'라는 인상을 종종 받았다. 아직까지 Go를 통해 실제 배포까지는 안해본 입장이라서 책 안에 있는 다양한 상황을 접해보지 않았지만 마치 그 상황에서 대처해야하는 방법을 세세하게 적은, 마치 가이드같다고 느꼈다. Go를 주요 언어로 쓰면서 실제 최적화 과정을 공부해야하는 중급 이상의 실력을 가지신 분들께 추천할 수 있을 것 같다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[100자평] 챗GPT와 데이터 분석 with 코드 인터프리터

챗GPT와 데이터 분석 with 코드 인터프리터 - ChatGPT 3분 레시피로 해결하는 초간단 데이터 가공/분석/시각화 ㅣ 위키북스 with AI 시리즈 7
김철수 지음 / 위키북스 / 2023년 8월

chatgpt를 통해 비정형데이터까지 가공과 결과물이 나온다는게 흥미롭습니다. 계속 업데이트가 되면서 업무에 적용시킨다면 시간을 정말 많이 단축시킬 수 있을 거 같습니다. 책보고 열심히 공부해보겠습니다!

[서평] AWS 기반 데이터 과학 (한빛미디어)

AWS 기반 데이터 과학 - 엔드투엔드, AI/ML 파이프라인 구현하기 | 아마존 클라우드 컴퓨팅 분야 베스트셀러
크리스 프레글리.안티 바르트 지음, 서진호.최미영 옮김, 이용혁 감수 / 한빛미디어 / 2023년 4월

이 책은 AWS에서 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 빌드하고 배포할 수 있도록 약 80여가지의 ML/DL 서비스를 학습하고 시연해볼 수 있도록 친절하게 가이드되어있었습니다.

가장 중점적으로 공부했던 챕터는 1장 AWS 기반 데이터 과학 소개 파트와 3장 AutoML, 4장 클라우드로 데이터 수집하기, 5장 데이터셋 탐색하기, 6장 모델 훈련을 위한 데이터셋 준비, 10장 파이프라인과 MLOps, 12장 AWS 보안파트였다.

1장은 AWS에 있는 다양한 서비스/오픈 소스 라이브러리/인프라를 데이터 과학 프로젝트에 어떻게 접목시키는게 좋을지 방법을 거시적으로 소개되어있는 파트다.

2장은 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 사기 참지, 자연어 이해, 대화형 디바이스, 인지 검색, 고객 지원, 산업 예측 유지 관리, 홈 자동화, 사물 인터넷, 의료, 양자 컴퓨팅 등 AWS 서비스를 통해 적용된 실제 사용 사례를 공부해볼 수 있었다.

4~6장은 세이지메이커, 아테나, 레드시프트, 일래스틱 맵리듀스, 텐서플로우, 파이토치, 서버리스 아파치 스파크 서비스를 활용한 데이터 수집 및 분석/피처 선택 및 엔지니어링 모델 배포를 설명해주는 파트다.

10장은 세이지메이커/큐브플로우 파이프라인, 아파치 에어플로우, MLflow, TFX와 함께 MLOps를 사용해 모든 코드를 반복 가능한 파이프라인으로 통합 및 배포하는 과정을 학습해볼 수 있는 파트다.

12장은 AWS IAM, 인증, 권한 부여, 네트워크 격리, 미사용 데이터 암호화, 정송 중 양자 내성 네트워크 암호화, 거버넌스, 감사 가능성을 포함하여 데이터 과학 프로젝트와 워크플로우에 대한 포괄적인 보안 모범 사례를 알 수 있는 파트다.

책을 통해 간략하게 ML/DL에 관련된 모든 서비스를 학습하고 시연해볼 수 있도록 코드 또한 상세히 기록되어 있어서 시연해보는데 어렵지 않았다.

또 끝에 부록으로 AWS 서비스명이 첨부되어있어서 일일히 ML/DL 관련 서비스가 무엇이 있는지 일일히 찾아보지 않아도 되어서 편했다.

데이터 사이언스를 공부하면서 AWS를 이용해 ML/DL을 시연하는 것을 자주 따라하고 학습하였는데 프리 티어 이상의 기능들은 직접 지불하면서 공부해야해서 이용방법을 미리 학습할 필요성을 느꼈는데 이 책을 발견하여 비용을 많이 절약할 수 있었다고 생각합니다.

이 책은 머신러닝과 딥러닝을 공부하시는 분들중에 AWS의 ML/DL 기능을 이용하고 관리 및 배포하는지 알고 싶으신 분들에게 강력하게 추천합니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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