Introduction MLOps (MLOps 도입 가이드) 도서리뷰

ML Ops는 요즘 핫한 키워드 중 하나다. 필자도 일을 하면서, 필요성에 대해 많이 공감을 한다.
빅데이터, AI 초기에는 모델을 개발하는 것이 당면 과제인 경우가 많다. 하지만 운영하는 모델이 하나 둘 늘어가면서 이를 효율적으로 관리하는 방안이 필요해진다.

하지만 이를 체계적으로 도입하기는 어렵다. 경영자나 오너는 모델 운영에는 큰 관심이 없기 때문이다. 그보다는 새로운 것을 만들었을 때 관심을 받게 된다.

그러다보니 이런 체계를 마련하는 일은 항상 뒷전이 되고 담당자만 힘들어지는 상황이 발생한다.

 

 

ML Ops 도입 가이드 도서

 

 

1. 누구에게 좋은 책인가

이렇게 머신러닝 알고리즘을 운영하는 데, 문제가 있다고 생각하면 이 책이 도움이 될 것이다. 이 책은 하나의 문제에 대해서 깊게 다루지는 않는다. 그보다 ML Ops를 다양한 시각에 어떤 문제를 고려해야 되는지 폭넓게 다루고 있다.
그래서 기존에는 고려하지 못햇던 문제를 이 책을 통해서 발견할 수 있고, 방향성에 대한 힌트를 얻을 수 있다.

그런 의미에서 관리자와 실무자 모두에게 의미가 있는 책이다.

- 관리자: 어디부터 어떤 방향으로 진행해 나가면 될 지 알 수 있다
- 실무자: 자신이 맡고 있는 영역 외에 어떤 부분을 더 고려해야 할 지 알 수 있다

 

머신러닝 알고리즘에 대한 전반적인 내용을 다루고 있다

 

 

2. 어떤 책인가

서두에도 말했지만 ML Ops에 대해 폭넓은 시각으로 다양한 관점의 내용을 다룬 책이다. 두께도 얇기 때문에, 빠르게 읽을 수 있다. 실무를 해 본 사람이라면 주욱 훑어보는 것도 의미가 있다.

 

이 책의 지은이는 데이터 이쿠이다. 데이터 이쿠는 머신러닝 솔루션 개발, 판매하는 회사로 유명하다. 대기업에서도 많이 사용하고 있고, 필자가 전에 근무했던 기업에서도 이를 도입했다.
물론 이 책에서 솔루션에 대한 내용을 설명하지는 않는다. 하지만 이 책을 읽다보면 솔루션의 필요성을 느끼게 된다. 해야 될 것도 많고, 고민할 문제도 많기 때문이다.

 

 

데이터이쿠, 머신러닝 솔루션으로 유명한 회사이다. 국내보다 해외에서 더 많이 사용한다고 한다

 

 

3. 장점은

이 책은 ML Ops의 방향을 세우는 데 필요한 지식을 빠르게 습득할 수 있게 해 준다. 한 마디로 판을 읽는데 도움이 된다. MLOps 이해관계자, 모델개발, 사용화준비, 배포, 모니터링과 피드백, 거버넌스까지 모든 영역을 다루고 있다. 책의 마지막에는 실제 사례를 몇 개 다루고 있어, 관련된 주제가 있다면 더 도움이 될 것이다.
세부 주제 하나를 심도 있게 다루고 있지 않다는 것은 단점이다. 하지만 그러면 지루하고 내용이 지엽적이 될 수 있다.

 

 

프로세스는 머신러닝 모델 생애주기를 이용해 설명하고 있다

 

 

오늘은 이렇게 Introduction MLOps (MLOps 도입 가이드) 도서리뷰에 대해서 알아보았다. 이에 대해 고민이 있었다면 일독하기를 권한다.

 

 

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