이 책은 제목에서와 같이 실무 프로젝트를 진행하기에 앞서 반드시 읽어야 될 책이 아닌가 한다.

머신 러닝에 관한 책을 여러 권 읽었지만, 사실 프로젝트나 개발에 있어서 어떻게 적용해야 하는지에 대한 궁금증이

항상 머릿속을 떠나지 않았다.

시중에 나온 책 대부분이 머신러닝에 대한 입문서라고 한다면, 그 이후 실제로 프로젝트에 적용하기 위한 지침서로는 제격인 책이다. 뿐만 아니라 프로젝트 책임자와 관계자도 읽으면 반드시 도움이 될 책이다.

그 이유는 머신 러닝 프로젝트의 장단점과 어려움을 함께 알고 있어야 할 것이기 때문이다.

절대적으로 머신러인응 은탄환이 아니다.

책의 구성은 1부(머신 러닝 기본 이론 지식과 실무에서 필요한 지식), 2부(실무 예시)로 나눠서 설명하고 있으며

개인적으로는 처음부터 읽는 것보다 입문서를 먼저 읽고 실무에 적용하고자 할 때 읽는 것이 더 효과적일 것이다. 다루는 내용이 방대하고 사전 지식이 전제되기 때문이다.

실무 프로젝트에서는 교과서적인 책임이 틀림없다.

실제 현업에서 머신러닝 프로젝트가 어떻게 이뤄지는지 과정을 자세하게 설명하고 있으며, 늘 이슈가 되는 학습 결과 평가 방법, 데이터 수집 방안, MLOps, 학습 결과를 정책으로 이어서 판단하는 방법, 마지막으로 설명 가능한 머신 러닝 기법까지... 프로젝트에서 머신 러닝 모델을 구현하기에 필요한 모든 부분을 설명하고 있다.

사실 머신 러닝 모델 구현은 전체 프로젝트에서의 비중은 10~20%이며, 위의 과정이 프로젝트의 거의 대부분이기 때문이다. 데이터 수집 및 전처리, 가설 검증, EDA 작성, 보고서 작성, 결과 검증 등등...

따라서 머신러닝으로 진로를 선택했다면, 이 책은 사전에 반드시 읽어 봐야 할 책이다.

다만, 책에서 여러 추천 책이나 글이 많은데, 상당 부분 일본어로 된 예시가 많아서 이해하는 부분도 있지만 아쉬웠다. 물론 한글 추천 책도 많이 있다. ^^

마지막으로 책에서 개인적으로 마음에 드는 구절로 마무리 하고자 한다.

머신러닝은 은탄환이 아니다.

머신 러닝은 항상 블랙박스는 아니다.

상관관계가 있다고 인과 관계가 있는 것은 아니다.

머신러닝을 사용하지 않는 선택지도 고려하자.

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