머신러닝 시스템 설계

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최근 생성

AI

의 강력한 능력을 접하며 하루하루가 놀라움의 연속입니다. 가령 스테이블 디퓨전

Stable

Diffusion

은 텍스트 프롬프트만 던져주면 요구한 설명에 부합하는 고품질 이미지를 생성해

주고, 챗

GPT

ChatGPT

는 인터넷에 존재하는 거의 모든 지식을 습득해 우리가 궁금해하는 것들에

대한 의견을 생성해줍니다. 이제 머신러닝, 특히 딥러닝 모델의 강력함이 피부로 느껴지는 시

대에 접어들었습니다.

하지만 이 환상적인 경험은 사용자와 머신러닝 모델 간의 상호 작용을 매끄럽게 해주는 부분,

즉 모델 외적인 부분에 대한 수많은 고민과 노력이 이루어졌을 때 비로소 실현됩니다. 가령 사

용자와 상호 작용할 수 있는

UI

/

UX

, 임의의 사용자의 입력 데이터를 검증할 수단, 모델의 크

기 및 구조에 알맞은 배포 기술 등이 필요할 수 있겠죠. 다만 시스템에는 비즈니스, 기술, 이해

관계 등 수많은 요소가 감히 한 사람이 다룰 수 없을 정도로 복잡하게 얽혀 있습니다. 따라서

최대한 요구 사항에 잘 들어맞는 머신러닝 시스템을 만들기 위해서는 단계마다 다양한 고민과

적절한 의사 결정이 필요합니다.

이 책은 그동안 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자 및 엔지니어가 가려워했을 법한 바로 이 부

분을 긁어줍니다. 특히 저자인 칩 후옌은 학계와 산업계를 아우르는 폭넓으면서도 ...