아래는 구글 Machine Learning GDE인 박찬성 님이 <머신러닝 파워드 애플리케이션>을 읽은 후 작성하신 리뷰입니다. 찬성 님의 허락을 받아 블로그에 싣게 되었습니다. 좋은 리뷰 정말 감사합니다! 🙂
머신러닝 파워드 애플리케이션 독서 후기
이 책은 머신러닝이 탑재된 애플리케이션을 만들기위해, End to End 로(처음부터 끝까지) 들어가야 하는 노력을 잘 정리해 보여준다. 이 책만의 몇 가지 특징이 있는 데, 그 중 두개를 꼽자면
머신러닝 에디터라는 애플리케이션을 만드는 예를 보여주는것 같지만, 이 구체적인 예제를 다룸과 동시에 다양한 문제에 사용될 수 있는 접근법들을 함께 설명한다. 구체적인 예제를 풀어내지만, 일반적인 컨셉도 함께 배울 수 있다.
애플리케이션 구축에 필요한 모든 요소에 동일한 가중치를 두고 설명한다. 데이터 수집, 모델링, 배포, 모니터링 등에서 한 부분에만 집중하지 않기 때문에, 성공적인 애플리케이션 구축을 위해서는 “모든 부분이 중요하다”는 사실을 묵시적으로 뇌리에 잘 심어주는것 같다.
이 책이 강조하는 부분은 반복성이다. 애플리케이션을 만드는 전체 과정의 입장에서의 반복. 또는 데이터 수집/검증, 모델링, 배포 후 사용자와의 상호작용 등 전체 파이프라인의 부분별로의 반복. 빠르게 아이디어를 실험하고, 검증을 통해 문제를 파악하고, 개선하는 반복의 사이클을 항상 고려해야만 성공적인 머신러닝이 탑재된 애플리케이션을 만들 수 있다는것이다.
이는 다른 책에서도 흔히 볼 수 있는 강조인데, 이 책에서는 특히 더 많이 강조하는 부분인것 같다. 전체 파이프라인, 모델링 측면에서는 그렇다고 많이 느끼고 있었는데, 이를 현재 보유한 인력에 맞춰 더욱 잘게 쪼개진 사이클을 만들 수 있구나 라는걸 알게되었다.
이 책은 애플리케이션을 구축하는 전반을 다룬다. 따라서 “서비스”, “고객”의 관점에서 내용을 설명한다. 대개 인공지능이 모든것을 대체할 것이다 라고들 생각하는 경향이 있지만, 100%의 예측이란 불가능하기 때문에 머신러닝이 실패할 때를 항상 대비해야한다. 이 실패를 대처하는 방법으로 머신러닝이 도입되기 전 활용되어온 규칙기반 알고리즘, 또는 매우 단순하게라도 작동하는 간단한 머신러닝 모델을 추가적으로 활용하는것이다.
즉 머신러닝이 실패하는 상황을 “우아하게” 대처하기 위해서는 머신러닝이 들어가기 이전의 노력 + 머신러닝을 운용하는 노력이 결합되어야 한다는 것이다. 그리고 이를 위해서는 도메인 지식을 집요하게 습득하려는 노력이 선행되어야한다. AI가 만능이다 라는 생각도 가져야 하지만(그래야 더 완성도 높은 모델을 만들기 때문에), AI 붐이 일어나기 전 수십년간 사람들이 축적해온 문제 해결 능력/방법은 결코 무시해서는 안된다.
머신러닝이 탑재되는 애플리케이션/시스템을 만들겠다는 계획은 좋지만, 그 전에 MVP로 만들어야 할 것은 머신러닝이 탑재되지 않은 버전의 최선의 결과물이어야 할 것이다.
그 외에도 보다 구체적인 경험적 방법 (모범 사례)를 파이프라인의 각 요소마다 상세히 설명하고 있다. 물론 추가적인 리서치는 필요하지만, 큰 그림을 이해하고 체크리스트를 만들기에 충분한 지식을 전달한다.
약간 아쉬운점은 비교적 배포, 모니터링, 인프라에 대한 내용이 부족하다는 것이다. 하지만 보다 구체적인 내용을 뒷받침할 수 있는 책들이 많으므로 함께 읽어보면 좋을것 같다고 생각한다.
이 책은 두 번 이상 읽을 때 더 도움이되는 책이며, 각 장마다 제시하는 여러가지 옵션을 시각적으로 표현하거나 체크-리스트로 만들어 관리하면 꽤 도움이 될 것이라고 느꼈다. 다음 주 부터 재독을 진행할 예정인데, 만들게되면 공유해 보겠습니다 
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