머신러닝 프로젝트의 실전 감각을 키울 수 있는, 『머신러닝 시스템 구축 실전 가이드』

머신러닝 시스템 구축 실전 가이드 - 비즈니스 사례로 배우는 머신러닝 제품 설계/구축/운용 ㅣ 제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.) 44
시부이 유스케 지음, 김모세 옮김 / 제이펍 / 2024년 1월

『머신러닝 시스템 구축 실전 가이드』(시부이 유스케 지음, 김모세 옮김, 제이펍, 2024)는 다양한 사례를 통해 머신러닝 제품의 실용화를 배울 수 있으며, 설계부터 구축·개발·운영까지 머신러닝 프로젝트의 실전 감각을 키울 수 있는 책입니다.

책은 4개의 장으로 구성되어 있으며, 비즈니스에서 빈번하게 볼 수 있는 3개의 과제를 해결합니다.

1장에서는 머신러닝을 통해 비즈니스 과제를 해결하는 방법과 다양한 팀 구성, 머신러닝 시스템에 대해서 설명합니다.

2장에서는 수요 예측 시스템을 만듭니다. 소매점의 식료품 구매 데이터를 활용하여 수요 예측 시스템을 구축합니다.

3장에서는 위반 감지 시스템을 만듭니다. 스마트폰 애플리케이션에 게시된 위반 이미지를 감지하는 시스템을 구축합니다.

4장에서는 검색에 머신러닝을 활용합니다. 순위 학습과 유사 벡터 검색을 활용하여, 동물 이미지를 검색할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 만들어 봅니다.

책의 장점으로는 기술의 활용보다 비즈니스 활용에 초점을 맞췄습니다. 실용적인 접근을 통한 3가지(과제의 결정과 아키텍처에 대한 고민, 머신러닝 팀에 대한 구성) 영역의 교집합을 살펴보면서, 머신러닝을 통해 효과적으로 문제를 해결하는 방법을 생각할 수 있을 것입니다.

두 번째, 기술적 구현에도 충실했습니다. 클라우드의 서비스(AWS, MS Azure, GCP)를 활용하기보다 직접 머신러닝 시스템을 구축해서 매력적이었습니다. 파이썬을 주로 사용하지만 코틀린도 사용하며, 코드의 재현성을 위해 도커와 쿠버네티스를 사용하고, 머신러닝은 텐서플로·사이킷런·LightGBM, DB는 PostgreSQL, 워크플로 엔진은 아르고 워크플로, 검색 엔진은 일래스틱서치, 캐시는 레디스, 머신러닝 관리에는 MLflow, 웹 API는 FastAPI 등 다양한 소프트웨어와 라이브러리를 활용한 시스템 구축을 직접 해 볼 수 있었습니다.

머신러닝에 대한 기술을 알려주는 책이 많았지만, 실용화에 대해 알려주는 책은 적었습니다. 이 책은 이론적인 환경에 초점을 맞추기보다 보다 현실적인 비즈니스 환경에 초점을 맞춰, 머신러닝 실용화에 도움이 될 만한 내용으로 가득차 있었습니다. 저자가 다양한 회사에 재직하면서 얻은 다양한 경험과 노하우가 책에 녹아든 덕분에 이 책을 통해 현업에서 만나는 문제에 대한 실마리를 얻을 수 있을 것입니다.

책의 마지막 부분에서 저자는 『컴퓨터 프로그램의 구조와 해석』(해럴드 애빌슨 외 2명 지음, 김재우 외 3명 옮김, 이광근 감수, 인사이트, 2016)을 소개합니다. 이 책은 오래되었지만, 많은 사람들에게 사랑을 받고 있는 책으로, 컴퓨터 시스템에 대한 보편적 가치를 설명하는 책입니다. 저자의 바람대로 『머신러닝 시스템 구축 실전 가이드』도 많은 사람들에게 사랑받으며, 언제 어디서나 펼쳐볼 수 있는 책이 되었으면 좋겠습니다.

이 책을 가장 추천하는 독자는 머신러닝 엔지니어와 시스템 엔지니어, SRE입니다. 머신러닝 워크플로와 시스템, 설계와 개발, 운영에 대해 전반적으로 살펴볼 수 있어 유용할 것입니다.

다음으로는 머신러닝 팀 구성과 비즈니스 문제 해결이 궁금한 머신러닝 팀의 구성원들(프런트엔드 엔지니어, 백엔드 엔지니어, 프로덕트 오너)에게도 도움이 될 것입니다.

이 책은 머신러닝 이론이나 방법론을 설명하는 목적으로 쓴 책이 아닙니다.

머신러닝을 실용화하는 순서와 제품 개발 사례를 통해,여러분이 머신러닝을 활용해 더 편리한 세상을 만드는 것을 지원하는 것이 목적입니다.

『머신러닝 시스템 구축 실전 가이드』, 7쪽

해당 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다. 감사합니다.