'머신러닝 디자인 패턴' 은 기업에서 발생할 수 있는 시나리오에 대해 효율적인 머신러닝 파이프라인과 MLOps 구축을 위한 디자인패턴 책입니다. 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 30가지 디자인 패턴이 담겨 있습니다.
대부분의 인공지능 도서들은 머신러닝 딥러닝에 대한 이론을 설명하고 있습니다. 반면 '머신러닝 디자인패턴' 은 구글의 뛰어난 머신러닝 실무자들이 참여해 만든 책입니다. 그래서 머신러닝으로 실제 문제를 해결하고 비즈니스를 할 때 도움이 될 수 있습니다. 연구자보단 기업의 머신러닝 엔지니어를 위한 책이라고 할 수 있습니다.
이 책의 구성은 다음과 같습니다.
1. 머신러닝 디자인 패턴의 필요성
2. 데이터 표현 디자인 패턴
3. 문제 표현 디자인 패턴
4. 모델 학습 디자인 패턴
5. 탄력성 디자인 패턴
6. 재현성 디자인 패턴
7. 책임 있는 AI
8. 연결 패턴
인공지능을 간단하게 구현해보는 것은 어렵지 않지만, 실제 서비스화하는 데까지 수많은 고민과 노력이 필요합니다. 이 책의 내용은 그 고민에 다가가는 책이 아닐까 생각합니다. 물론 디자인 패턴이라는게 회사나 상황에 따라 정답이 달라질 수 있기 때문에 맹신하면 안되겠죠?
이 책과 함께 'Building Machine Learning Pipelines' 도 비교해보면 좋을 것 같습니다.
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