머신러닝 프로젝트 수명주기로 배우는 머신러닝 엔지니어링

이론과 실습에 관한 좋은 머신러닝 책은 많이 있습니다만, 머신러닝 프로젝트의 엔지니어링 측면에는 관심이 덜한 편입니다. 즉, 데이터 수집, 저장, 전처리, 특징 공학, 모델 테스트와 디버깅, 생산 환경에 배포와 폐기, 런타임과 생산 환경에서의 유지보수 같은 이슈는 기존 머신러닝 책들의 범위를 벗어나는 게 보통입니다.

 

이 책은 머신러닝 연구에 관한 것이 아니라, 몇 안 되는 제대로 된 응용 머신러닝(applied machine learning) 책 중 하나로서 이렇게 다른 책에서는 무시되는 경우가 많은 모니터링의 중요성, 모델 유지보수 방법, 문제가 생겼을 때 어떻게 해야 하는지, 예상할 수 없는 종류의 실수에 대한 예비 전략을 세우는 방법, 당신의 시스템을 악용하려는 공격자를 처리하는 방법, 인간 사용자의 기대치를 관리하는 방법(사용자가 머신일 때 수행할 작업에 대한 부분도 포함)에 대해 잘 설명하고 있습니다.

 

 

이 책 《머신러닝 엔지니어링: 데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지》는 현재 11개 언어로 출판된 베스트셀러 《The Hundred-Page Machine Learning Book》의 저자 안드리 부르코프가 15년간 인공지능 관련 문제를 해결한 경험을 바탕으로 집필하였고, 전체 10개 장에서 1장이 도입부, 마지막 10장이 결론이며, 2~9장은 ‘머신러닝 프로젝트 수명주기’에 따라 단계별로 설명하고 있습니다.

 

 

■ 이 책의 대상 독자

• 머신러닝 엔지니어링을 공부하는 학생, 데이터 분석가
• 머신러닝 엔지니어 역할에 관심이 많은 데이터 분석가
• 자신의 업무 영역을 좀 더 다양한 분야로 넓히려는 머신러닝 엔지니어
• 머신러닝 엔지니어가 제공하는 모델을 다루는 소프트웨어 아키텍트

책은 12월 30일에 출간될 예정인데, 예약 판매 기간에 구입하시는 분은 아마 그전에 받을 수 있지 않을까 싶습니다. 책 내용이 궁금하신 분들은 아래의 HTML 기반의 미리보기와 샘플 PDF를 참고해 주시기 바랍니다.

 

■ 미리보기(차례, 추천사, 옮긴이 머리말, 머리말, 베타리더 후기, 1장 '도입', 2장 '프로젝트 시작 전' 일부)

머신러닝엔지니어링_Sample.pdf

8.42MB

 

■ 도서구매 사이트(가나다순)

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