[리뷰/책] 《머신러닝 시스템 설계》

한 줄 요약 : 시스템 설계를 위해 수많은 선택지를 두고 고민하고 있다면 일독을 권하고 싶은 책

 

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머신러닝에 대한 연구가 활발해지고, 적용 사례가 많아지면서 머신러닝 시스템 설계도 표준안과 같은 형태가 만들어지고 있다.
《머신러닝 시스템 설계》가 그런 내용을 담고 있는 책이다.

주로 담당한 웹 백엔드 서버 개발을 예로 들자면 어떤 언어를 사용하고, 코드를 작성할 때 규칙은 어떤 규칙을 적용할지, 개발된 코드는 어떤 프로세스에 따라 배포를 할 것인지, 웹 서버는 무엇을 사용할지 등 수많은 선택의 기로에 놓이게 된다.

시스템 설계가 중요한 이유는 여러 프로세스의 집합인 시스템이 없다면 해당 기술/시스템을 운용하는 담당자의 역량에 따라 결과물이 판이하게 달라질 정도로 결과물 품질의 편차가 커진다. 하지만 잘 설계된 프로세스는 항상 최상의 품질을 내지는 못할지언정 신뢰할만한 품질의 결과물을 만들어 낼 수 있게 해준다.

이번에 읽어본 《머신러닝 시스템 설계》가 이런 가이드라인이 되는 책이다.
책은 11개의 챕터로 구성되어 있으며 머신러닝 프로젝트 시스템에 대해 폭넓게 다루고 있다. 예제코드와 실습형태로 구성된 것이 아니라 시스템 설계시 고민할만한 내용을 질문으로 던지고, 그와 관련된 이론 및 지식을 설명해준다. 그리고 저자의 제안으로 처음에 이야기를 꺼낸 주제에 대해 요약정리하며 마무리하는 형식으로 구성되어 있다.

1. 머신러닝 시스템 개요
2. 머신러닝 시스템 설계 소개
3. 데이터 엔지니어링 기초
4. 훈련 데이터
5. 피처 엔지니어링
6. 모델 개발과 오프라인 평가
7. 모델 배포와 예측 서비스
8. 데이터 분포 시프트와 모니터링
9. 연속 학습과 프로덕션 테스트
10. MLOps를 위한 인프라와 도구
11. 머신러닝의 인간적 측면

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
리뷰를 위해 한빛미디어에서 책을 제공받았지만 주관적인 생각을 그대로 적었습니다.