잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다

머신러닝 프로젝트의 구조를 분석하고 최고의 성과로 연결하는 법

자동 테스트, 리팩터링, MLOps와 협업 기술까지

제품 개발 및 관리 노하우와 팀 운영 전략을 모두 담았다!

ML 모델을 훈련시키는 기술은 이미 많은 조직에 보편화되었지만, 이를 실제 고객에게 가치를 전달하는 제품으로 연결하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 모델이 배포되지 못한 채 PoC 단계에 머물고, 수개월의 개발 끝에도 성능 저하, 기술 부채, 팀 간 충돌로 프로젝트 자체가 좌초되기도 합니다.

이 책은 그런 현실적인 문제를 해결하는 실용적인 방법을 제시합니다. 단순한 알고리즘이나 도구 사용법이 아닌, 팀이 어떻게 제품을 기획하고, 협업하고, 지속적으로 개선해 나가는지를 실질적으로 다룹니다. MLOps와 CI/CD부터 자동 테스트, 컨테이너 환경 구성, 팀 내 협업 구조까지, 단순히 ‘ML을 잘하는 법’을 넘어서 ‘ML 팀이 어떻게 일해야 하는가’에 대한 근본적인 질문에 답합니다. ML 기술을 넘어 팀, 문화, 프로세스, 조직 전략까지 함께 고민하는 모든 이에게 이 책을 자신 있게 추천합니다.

주요 내용

린 원칙 기반의 ML 제품 개발 방식(실패를 줄이고 성공을 반복하기)

MLOps와 CI/CD의 실질적 활용법(성능 저하와 기술 부채를 줄이는 법)

자동 테스트, 컨테이너 환경 구성, 리팩터링 기법(실무로 통하는 ML 제품화 과정)

ML 팀을 위한 조직 구조와 협업 전략(효율성과 효과성을 고려한 팀 운영)