파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

8

장

마무리

461

8.2

프로토타입에서 제품까지

이 책에서 다룬 도구들은 여러 머신러닝 애플리케이션에 잘 맞으며 분석과 프로토타입을 빠

르게 수행해줍니다. 다국적 은행과 글로벌 소셜 미디어 같은 매우 큰 기관도 제품에 파이썬과

scikit

-

learn

을 사용합니다. 하지만 복잡한 인프라를 가진 회사는 파이썬을 자사 시스템에 통

합시키기 어려울 때가 있습니다. 이것이 반드시 문제가 되진 않습니다. 많은 회사에서 데이터

분석팀은 파이썬과

R

을 사용해 빠르게 아이디어를 시험하고 제품팀은 안정적이고 큰 규모의

시스템을 위해

Go

, 스칼라

Scala

,

C

++,

Java

같은 언어를 사용합니다. 데이터 분석을 실제 서비

스에 반영하려면 다양한 요구사항이 발생하므로 이런 작업들을 처리하려면 보통은 여러 언어

를 사용해야 합니다. 분석팀에서 찾은 솔루션을 고성능 언어를 사용하여 더 큰 프레임워크 안

에서 재구현하는 것이 비교적 일반적입니다. 이 방법이 전체 라이브러리나 프로그래밍 언어를

내장시키고 포맷이 다른 데이터를 이리저리 변환하는 것보다 쉽습니다.

제품 시스템에서

scikit

-

learn

을 사용할 수 있는지와 상관없이 제품 시스템에는 일회용 분

석 스크립트와는 다른 요구사항이 있다는 것을 꼭 유념해야 합니다. 한 알고리즘이 큰 시스템

에 장착되려면 신뢰성, 예측 가능성, 실행환경, ...