실제 서비스되고 있는 머신러닝 사례, 7가지 설계 접근법, 실제 시스템 설계에 참여한 엔지니어들과 저자의 노하우라는 세 가지 축으로 입체감 있게 설계 지식을 전달한다. 또한 복잡하고 어려운 이론은 걷어 내고 모두에게 익숙한 실제 시스템을 사례로 소개하고 있어, 머신러닝 엔지니어가 아니더라도 시스템의 원리가 궁금한 독자라면 누구나 흥미롭게 읽을 수 있다.
옮긴이의 글
지은이의 글
1장 소개 및 개요
2장 시각 검색 시스템
3장 구글 스트리트 뷰 블러링 시스템
4장 유튜브 동영상 검색
5장 유해 콘텐츠 감지
6장 동영상 추천 시스템
7장 이벤트 추천 시스템
8장 소셜 플랫폼 광고 클릭 예측
9장 여행 예약 플랫폼의 유사 상품 추천
10장 맞춤형 뉴스 피드
11장 친구 추천
: 렘브란트가 그린 초상화를 가까이서 보면 그의 섬세한 붓 터치에 감탄하게 됩니다. 하지만 한 걸음 물러서서 보면 강렬한 명암으로 가득 찬 화면 구성이 그를 당대 최고의 초상화 화가로 만들었음을 알 수 있습니다. 머신러닝 시스템도 비슷한 것 같습니다. 처음 머신러닝을 배울 때는 대부분 모델을 만드는 코드에 초점을 맞추게 됩니다. 하지만 제품을 만들려면 머신러닝 모델은 물론 이를 포함한 전체 시스템을 설계할 수 있어야 합니다. 이 책은 가상의 면접 사례를 들어 머신러닝 시스템의 설계 방법을 설명하지만, 취업을 준비하는 사람에게만 해당하는 책은 아닙니다. 머신러닝 모델을 최종 사용자에게 멋지게 서비스하고 싶은 엔지니어인가요? 그렇다면 이 책은 바로 여러분의 책입니다.
: 결국 우리가 만드는 모든 것은 시스템의 일부가 되기 때문에, 처음부터 시스템적 관점으로 전체를 바라보는 습관을 들여야만 실제 가치 창출로 이어질 수 있습니다. 다만, 수많은 구성 요소로 이루어진 시스템을 실제 경험 없이 속속들이 정교하게 파헤치고 더 나아가 설계하기는 불가능에 가깝습니다. 이 책은 우리가 친숙하게 접하는 다양한 실제 시스템을 예로 들며 시스템적인 사고를 실험적으로, 그리고 체계적으로 해 나가는 힘을 키워 줍니다. 특히 머신러닝의 도입으로 더욱 복잡해진 현대적인 시스템을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
컴퓨터 과학자이자 저자로, 그의 저서 《가상 면접 사례로 배우는 머신러닝 시스템 설계 기초》는 아마존 베스트셀러가 되었으며, 여러 언어로 번역되었다. 지능적이고 안전하면서 효율성을 갖춘 대규모 AI 시스템 설계의 전문가이다. 구글에서 근무했고 현재는 어도비에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 있다.
27년간 소프트웨어 산업에서 일했다. 레드햇, 오라클, 티맥스소프트 등에 근무하며 다양한 고객의 비즈니스 목표 달성에 도움을 주었다. 시스템 엔지니어, 개발자, 프로젝트 관리자, 솔루션 아키텍트 등을 맡아 고객을 위한 솔루션을 고민하고 구축하면서 소프트웨어가 갖는 가치를 전달하기 위해 노력했다. 현재는 다양한 저술, 강연, 컨설팅 등을 통해 소프트웨어 기업들과 IT 종사자들의 성장을 돕고 있다.
책의 콘셉트는 “발견을 통한 배움”이다. 건전지에 혀를 대보고, 부품을 뜯어보다 태우기도 한다. 실수할 수도 있고, 숱한 삽질로 머리를 싸매기도 한다. 배움이란 그런 게 아니던가? 특히 몸으로 배운다는 것은.
쉽게 따라할 수 있는 34개의 재미있는 실험으로 전기전자/전자회로의 기본 지식을, 이론 배경 없이 체득할 수 있다는 점이 이 책의 가장 큰 장점이다.
한기성 (대표)
“유튜브 동영상 추천, 에어비앤비 상품 추천, 뉴스 피드 생성 같은 머신러닝 시스템은 어떻게 설계할까?”
이 책은 실제 서비스되고 있는 머신러닝 사례, 7가지 설계 접근법, 실제 시스템 설계에 참여한 엔지니어들과 저자의 노하우라는 세 가지 축으로 입체감 있게 설계 지식을 전달한다. 블로그, 논문 등 곳곳에 흩어져 있는 뛰어난 아이디어를 저자와 여러 엔지니어, 매니저가 개인적인 인사이트를 녹여 재구성했기에 머신러닝을 공부하는 독자에게 훌륭한 나침반이 되어 줄 것이다. 또한 복잡하고 어려운 이론은 걷어 내고 모두에게 익숙한 실제 시스템을 사례로 소개하고 있어, 머신러닝 엔지니어가 아니더라도 시스템의 원리가 궁금한 독자라면 누구나 흥미롭게 읽을 수 있다.
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