머신러닝 디자인 패턴

머신러닝 디자인 패턴 - 효율적인 머신러닝 파이프라인과 MLOps를 구축하는 30가지 디자인 패턴
발리아파 락쉬마난.세라 로빈슨.마이클 먼 지음, 맹윤호 외 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 11월

디자인 패턴이란 무엇일까요?

전문가의 경험을 간단하고 접근하기 쉽게 체계화한 것을 말합니다.

머신러닝을 공부하지만 불안한 마음을 가지고 계신 분들도 계실 겁니다.

머신러닝 모델을 만드는 데 도움이 되는 책을 소개해드리려 합니다.

소개해 드릴 책은 ‘머신러닝 디자인 패턴’입니다.

데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 디자인 패턴이 정리되어 있습니다.

구글 엔지니어가 패턴에 문제 설명, 솔루션, 적합한 기술을 알려줍니다.

머신러닝에 관심 있는 분들에게 디자인 패턴이 많은 도움 될 것입니다.

◆ 머신러닝의 나침반 디자인패턴

바다에서 목적지에 도달하기 위해선 방향을 알고 가야 합니다.

목적지의 방향을 알기 위해선 나침반이 필요한데요.

머신러닝을 잘 활용하려면 나침반과 같은 디자인 패턴을 잘 알아야 합니다.

머신러닝을 잘 활용한다는 것은 무엇일까요?

단순히 돌아가기만 한다고 활용하는 것은 아닙니다.

어떤 머신러닝을 적용하면 효과적인지 볼 줄 알아야 합니다.

인공지능 연구는 1959년부터 시작했습니다.

컴퓨터 성능이 따라와 주지 못해 이세돌 9단과 대결하기 전까지 주목받지 못했습니다.

컴퓨터 성능이 크게 오르며 머신러닝 연구에 많은 사람이 참여하고 있습니다.

◆ 모델학습 디자인 패턴

모델학습 디자인 패턴에서는 유용한 과대적합, 전이학습, 체크포인트, 분산전략이 있는데요.

먼저 전이학습을 살펴보겠습니다.

전이학습은 이미 학습을 완료한 모델을 부분적으로 재사용하는 방법입니다.

학습데이터가 부족할 경우 사전학습된 데이터를 활용하는 학습입니다.

그 외의 모델을 학습하는데 체크포인트는 전체 상태를 주기적으로 저장해 조기 종료와 학습을 실패했을 때의 포인트를 지정할 수 있습니다.

하나 더 알아보면 분산전략은 시간이 오래 걸리는 학습의 경우 병렬화하여 대규모 학습 루프를 수행하는 방법입니다.

끝으로 이 책은 구글의 머신러닝 석학들이 모여 집필했습니다.

경험이란 것은 먼저 나아간 사람들의 노하우이자 팁입니다.

일을 하다 보면 기업에서 겪는 문제들이 있는데요.

문제들에 대응할 수 있는 패턴 30가지를 다루고 있습니다.

다양한 문제의 패턴을 알고 있으면 겪게 됐을 때 수월하게 해결할 수 있습니다.

머신러닝을 구축할 때 시간을 줄이고 싶은 분들에게 이 책을 추천합니다.

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