성공하는 머신러닝 프로젝트의 비밀
순서도와 그림으로 살펴보는 머신러닝 프로젝트 A to Z

이 책은 머신러닝 엔지니어링의 기본 개념부터 머신러닝 프로젝트에 필요한 설계 원칙, 좋은 ML 코드 작성법, 프로덕션 배포 전 고려해야 할 심화 주제까지 설명합니다. 수십 년간 축적된 훌륭한 소프트웨어 엔지니어링 경험 위에 세워진 머신러닝 엔지니어링은 ML 시스템의 복원력과 적응력, 프로덕션 환경에서의 성능을 보장합니다. 프로토타입으로 테스트하고, 모듈식 설계를 통해 탄력적인 아키텍처 구축 노하우를 배우고, 협업 시 일관된 커뮤니케이션을 제공하는 소프트웨어 엔지니어링 기술을 배워보세요. 성공적인 머신러닝 프로젝트의 비밀을 여러분의 기술로 만들어 안정적인 데이터 파이프라인, 효율적인 애플리케이션 워크플로, 유지 관리 가능한 ML 모델을 직접 구축해보길 바랍니다.

원자력 공학 기술자, 반도체 공정 엔지니어, 데이터 과학자 등을 역임한 머신러닝 엔지니어입니다. 10년 넘게 데이터와 오픈 소스 도구로 문제를 해결해왔으며, 지난 4년 동안 다른 사람들도 같은 방식으로 문제를 해결할 수 있게 돕고 있습니다. ML 프레임워크 코드를 빌드하고, 어려운 데이터 과학 문제 해결을 돕고, 유쾌한 웃음 짓기를 좋아합니다.