March 2023
Beginner to intermediate
436 pages
9h 20m
Korean
Content preview from 머신러닝 시스템 설계
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
402
머신러닝 시스템 설계
시스템의 예측은 대부분 맞지만, 보통
ML
시스템이 어떤 입력에 대해 맞을지 모릅니다. 이것
이 어려운 부분이죠. 셋째,
ML
시스템의 규모가 커지는 경우에는 예측을 생성하는 데 예상외
로 오래 걸립니다.
이러한 차이점은
ML
시스템이 사용자 경험에 기존과 다른 방식으로 영향을 미침을 의미합니
다. 특히 사용자가 전통적인 소프트웨어에 익숙하다면 더욱 그렇죠.
ML
은 도입된 기간이 상대
적으로 짧기에
ML
시스템이 사용자 경험에 어떤 영향을 미치는지 아직 충분히 연구되지 않았
습니다. 이 절에서는
ML
시스템이 좋은 사용자 경험에 제기하는 세 가지 난제와 그 해결 방안
을 논의합니다.
11.1.1 11.1.1
사용자 경험 일관성 보장하기사용자 경험 일관성 보장하기
사용자는 앱이나 웹사이트를 사용할 때 일정 수준의 일관성을 기대합니다. 예를 들어, 필자는
크롬을 사용하는데 ‘최소화’ 버튼은 늘 맥북 좌측 상단 모서리에 있습니다. 이 모습이 익숙하기
에 크롬에서 최소화 버튼이 오른쪽으로 옮겨진다면 혼란스럽고 답답하기까지 할 겁니다.
ML
예측은 확률론적이며 일관적이지 않습니다. 즉, 예측 컨텍스트에 따라 오늘 어떤 사용자에
대해 생성된 예측이 다음 날 같은 사용자에 대해 생성되는 예측과 다릅니다.
ML
을 활용해 사
용자 경험을 개선하려는 작업에서는 일관적이지 않은
ML
예측이 방해가 됩니다.
2020
년에 부킹닷컴에서 발표한 사례 연구를 예로 들어봅시다. 부킹닷컴에는 숙박 시설을 예
약할 때 ‘조식 포함’, ‘반려동물 동반 가능’, ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.