머신 러닝에 스칼라를 적용하고자 하는 개발자를 위한 책이다. 멀티 패러다임 언어인 스칼라의 특성과 관련 디자인 패턴 등 개발자에게 필요한 스칼라의 기본적인 특성부터 데이터 파이프라인과 처리, 주요 머신 러닝 알고리즘의 구현에 대해 자세히 설명한다. 대부분의 예제는 금융 데이터를 기반으로 구현돼 있으며, 직접 스칼라로 작성한 모든 코드와 알고리즘을 상세하게 설명한다.
부록에서는 주요 머신 러닝 알고리즘에서 쓰이는 수학적 개념과 관련 논문이 정리돼 있어서 필요한 내용을 쉽게 참조할 수 있다. 이 책은 수준 높은 스칼라 코드를 작성하는 데 활용할 수 있는 참고 서적으로도 가치가 크다.
패트릭 니콜라스 (지은이)의 말
뉴스 미디어나 기술 콘퍼런스, 심지어는 커피숍에서조차 빅데이터에 대해 듣지 않는 날이 이제 거의 없다. 처리 모니터링, 리서치 또는 간단한 인간 행동으로부터 수집된 데이터의 양은 점점 증가하고 있으며, 이것으로부터 지식을 뽑아낼 수 있어야만 가치가 있을 것이다.
이 책은 머신 러닝이 무엇인지, 왜 해야 하는지, 어떻게 하는지를 다룬다.
● 머신 러닝의 목적과 수학적 기초는 무엇인가?
● 머신 러닝 알고리즘을 구현하는 데 스칼라가 이상적인 언어인 이유는 무엇인가?
● 실제 세계의 문제를 해결하는 데 머신 러닝을 어떻게 적용할 것인가?
이 책 전반에 걸쳐 머신 러닝 알고리즘을 다이어그램, 수학 공식, 문서화된 스칼라 코드 조각으로 설명하며, 여러분만의 방식으로 핵심 개념을 이해하도록 해줄 것이다.
역자후기
최근 머신 러닝이나 딥러닝에 대한 관심이 조금 사그라든 것 같지만, 적어도 데이터 분석이나 데이터 처리 분야에서 일하는 개발자에게 요구되는 머신 러닝 관련 지식이나 기술 수준은 점차 높아지고 있는 것이 현실이다. 실제 관련 업무에 머신 러닝 알고리즘이 적용되는 사례가 늘어나고 있을 뿐만 아니라, 머신 러닝을 실험하거나 실무에 적용할 수 있게 해주는 라이브러리나 프레임워크 또한 양적 측면과 질적 측면 모두에서 빠르게 개선되고 있다.
일반적으로 실무에서 머신 러닝이나 고도화된 알고리즘을 적용하려 하면, 먼저 쉽게 접할 수 있는 파이썬이나 R 등과 같은 언어에 기반을 둔 도구로 실험해본다. 실험해보고 나서 유용하다고 판단되면, 기존에 운용하고 있는 서버 및 데이터에 부응하도록 적절히 설계하는 동시에 엔터프라이즈급에 걸맞은 프레임워크를 사용하게 된다. 이러한 측면에서 자바 중심의 JVM 진영에서는 아파치 스파크(Apache Spark)가 크게 각광받고 있다.
회사에서 몇 가지 검토를 마친 후 프로젝트에 스파크를 적용하기로 했다고 가정해보자. 그리고 이를 수행해야 하는 책임이 여러분에게 주어졌다. 스파크는 스칼라로 돼 있기 때문에 여러분이 스칼라에 대한 지식을 어느 정도 갖고 있지 않았다면 회사는 여러분에게 이 일을 맡기지 않았을 것이다. 혹 자바 분야에서 잔뼈가 굵은 개발자라면, 스칼라는 물론 머신 러닝 알고리즘도 처음부터 배워야만 할 수 있다. 어찌 됐든 여러분은 스칼라를 피할 수 없게 됐다.
이제 여러분은 멀티 패러다임 언어로서 스칼라가 지닌 특성과 관련 디자인 패턴 등을 심도 있게 학습해야 한다. 또한 주요 머신 러닝 알고리즘에 대해서도 공부해야 한다. 이 책이야말로 바로 그러한 상황에 놓인 개발자에게 최적의 가이드라 할 수 있다. 이 책은 머신 러닝에 스칼라를 적용하고자 하는 개발자에게 필요한 스칼라의 기본적인 특성부터 데이터 파이프라인과 처리, 주요 머신 러닝 알고리즘의 구현까지 모두 망라해 자세히 설명한다. 대부분의 예제는 금융 데이터를 기반으로 구현돼 있으며, 특히 저자가 직접 스칼라로 작성한 모든 코드와 알고리즘을 상세히 설명한 점이 특징이다. 소스 코드를 살펴보며 저자의 설명을 따라가는 일이 다소 지루하고 힘들 수도 있지만, 한 단계 발전된 개발자가 되려면 피할 수 없는 일이다.
또한 주요 머신 러닝 알고리즘에서 사용되는 수학적 개념과 관련 논문이 부록으로 정리돼 있으므로 필요한 내용을 쉽게 참조할 수 있다. 이 책은 수준 높은 스칼라 코드를 작성하는 데 활용할 수 있는 참고 서적으로도 큰 가치를 지닌다.
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