“유튜브 동영상 추천, 에어비앤비 상품 추천, 뉴스 피드 생성 같은 머신러닝 시스템은 어떻게 설계할까?”

이 책은 실제 서비스되고 있는 머신러닝 사례, 7가지 설계 접근법, 실제 시스템 설계에 참여한 엔지니어들과 저자의 노하우라는 세 가지 축으로 입체감 있게 설계 지식을 전달한다. 블로그, 논문 등 곳곳에 흩어져 있는 뛰어난 아이디어를 저자와 여러 엔지니어, 매니저가 개인적인 인사이트를 녹여 재구성했기에 머신러닝을 공부하는 독자에게 훌륭한 나침반이 되어 줄 것이다. 또한 복잡하고 어려운 이론은 걷어 내고 모두에게 익숙한 실제 시스템을 사례로 소개하고 있어, 머신러닝 엔지니어가 아니더라도 시스템의 원리가 궁금한 독자라면 누구나 흥미롭게 읽을 수 있다.

[목 차]

옮긴이의 글
지은이의 글

1장 소개 및 개요
2장 시각 검색 시스템
3장 구글 스트리트 뷰 블러링 시스템
4장 유튜브 동영상 검색
5장 유해 콘텐츠 감지
6장 동영상 추천 시스템
7장 이벤트 추천 시스템
8장 소셜 플랫폼 광고 클릭 예측
9장 여행 예약 플랫폼의 유사 상품 추천
10장 맞춤형 뉴스 피드
11장 친구 추천

후기

박해선 (Microsoft AI MVP, 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝》 저자)
렘브란트가 그린 초상화를 가까이서 보면 그의 섬세한 붓 터치에 감탄하게 됩니다. 하지만 한 걸음 물러서서 보면 강렬한 명암으로 가득 찬 화면 구성이 그를 당대 최고의 초상화 화가로 만들었음을 알 수 있습니다. 머신러닝 시스템도 비슷한 것 같습니다. 처음 머신러닝을 배울 때는 대부분 모델을 만드는 코드에 초점을 맞추게 됩니다. 하지만 제품을 만들려면 머신러닝 모델은 물론 이를 포함한 전체 시스템을 설계할 수 있어야 합니다. 이 책은 가상의 면접 사례를 들어 머신러닝 시스템의 설계 방법을 설명하지만, 취업을 준비하는 사람에게만 해당하는 책은 아닙니다. 머신러닝 모델을 최종 사용자에게 멋지게 서비스하고 싶은 엔지니어인가요? 그렇다면 이 책은 바로 여러분의 책입니다.
- Microsoft AI MVP,

박찬성 (구글 공인 개발자 전문가(ML GDE), 텐서플로 코리아 커뮤니티 운영진)
결국 우리가 만드는 모든 것은 시스템의 일부가 되기 때문에, 처음부터 시스템적 관점으로 전체를 바라보는 습관을 들여야만 실제 가치 창출로 이어질 수 있습니다. 다만, 수많은 구성 요소로 이루어진 시스템을 실제 경험 없이 속속들이 정교하게 파헤치고 더 나아가 설계하기는 불가능에 가깝습니다. 이 책은 우리가 친숙하게 접하는 다양한 실제 시스템을 예로 들며 시스템적인 사고를 실험적으로, 그리고 체계적으로 해 나가는 힘을 키워 줍니다. 특히 머신러닝의 도입으로 더욱 복잡해진 현대적인 시스템을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.