<머신러닝 실무 프로젝트(2판)> 리뷰

추천 대상

• 광고 업계에서 머신러닝을 사용하여 업무를 하고 싶은 사람
• 회사에서 머신러닝으로 프로젝트를 해야 하는 실무자
• 머신러닝 뿐 아니라, 결과 분석도 잘 하고 싶은 실무자

책은 머신러닝을 실무에서 써야 하는 사람들을 위해

• 머신러닝 모델에 대한 간단한 소개
• 머신러닝으로 할 수 있는 일
• 학습 결과 평가
• 기존 시스템에 머신러닝 통합, 로그 설계
• 실무에 유용할 학습 리소스 수집 방법
• 머신러닝의 효과를 검증하는 방법
• 머신러닝 모델을 해석하는 방법
• 마케팅 리소스 효율화

등을 다룬다.

모델을 해석하는 방법에서는 시각화를 중심으로 유용한 라이브러리를 소개하고 있다. 모델을 사용하고 나서 모델에서 어떤 점이 중요하게 작용했는지, 그래서 어떤 효과가 있었는지는 깔끔하게 시각화로 정리해야 하는 항목이니만큼 필수적인 내용들로 잘 구성되어 있다.

마케팅 리소스 효율화를 다루는 부분이나, 머신러닝을 쓰지 않고도 데이터를 살펴보며 분석할 수 있는 예제를 엑셀로 구성한 것도 특이했다. 보통의 회사의 다니는 실무진이라면 이 책으로 머신러닝 실무를 입문하면서 업무에 프로젝트를 적용하는 데 큰 도움이 되지 않을까 생각한다.

또한 머신러닝의 효과를 검증하는 방법이 세세하고 알차다. 통계적인 방법론들이 들어가 있어 정확한 검증을 할 때 필수적으로 고려해야 할 요소라고 생각된다. 이런 내용을 모르고 머신러닝 실무를 처음 한다면 실수하고, 본의 아니게 결과를 왜곡하거나 성과를 부풀리기 딱 좋을 것이다.

책을 읽으며 로그 데이터를 다루는 데이터 엔지니어의 입장에서 흥미로웠다. 회사에서 새 서비스가 오픈된다면 로그 데이터를 기획하는 과정에도, 머신러닝 프로젝트를 염두에 두며 참여해야겠다는 생각이 들었다.

온라인 광고 데이터 중심의 예제가 많아, 광고 데이터를 다뤄야 하거나, 관련 업계에 종사하고 있다면 꼭 추천하고 싶다. 내가 다니는 회사의 도메인도 잠깐 언급되어서 흥미롭게 책을 읽을 수 있었다.

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