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잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다 최고의 성과를 내는 머신러닝 팀의 구조적 사고, 실무 중심 엔지니어링, 문화 구축법
- 데이비드 탄, 에이다 양, 데이비드 콜스 저
- 라인 AI Lab 역
- 한빛미디어
- 2025년 05월 30일
-
정가34,000원
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ISBN: 9791169213875
484쪽
920g
183 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
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책 소개
이 책은
ML 모델을 훈련시키는 기술은 이미 많은 조직에 보편화되었지만, 이를 실제 고객에게 가치를 전달하는 제품으로 연결하는 일은 여전히 쉽지 않다. 모델이 배포되지 못한 채 PoC 단계에 머물고, 수개월의 개발 끝에도 성능 저하, 기술 부채, 팀 간 충돌로 프로젝트 자체가 좌초되기도 한다.
이 책은 그런 현실적인 문제를 해결하는 실용적인 방법을 제시한다. 단순한 알고리즘이나 도구 사용법이 아닌, 팀이 어떻게 제품을 기획하고, 협업하고, 지속적으로 개선해 나가는지를 실질적으로 다룬다. 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 답한다. ML 기술을 넘어 팀, 문화, 프로세스, 조직 전략까지 함께 고민하는 모든 이에게 이 책을 추천한다.
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 데이비드 탄
시니어 머신러닝 엔지니어로, 다양한 데이터 및 머신러닝 프로젝트를 수행해 왔습니다. 검증된 소프트웨어 엔지니어링 기법을 도입하여 반복 가능한 머신러닝 개발 환경을 구축하고, 팀이 빠르고 안정적으로 개발을 이어갈 수 있도록 지원하고 있습니다.
저자 : 에이다 양
소트웍스의 시니어 비즈니스 애널리스트이자 프로덕트 오너입니다. 기술, 비즈니스, 공공 부문에 걸쳐 복잡한 문제를 해결해 온 실무 경험을 바탕으로, 고객 중심 애플리케이션, ML 솔루션 확장, 데이터 전략 및 플랫폼 구축 등 다양한 분야에서 활동하고 있습니다. 성과 중심의 팀 문화를 중요하게 여기며, 온·오프라인 협업 팀을 이끌어 왔습니다.
저자 : 데이비드 콜스
기술 리더로서 소프트웨어 및 데이터 팀의 성과 개선을 이끌고 있습니다. 엔지니어링 설계, 시뮬레이션, 최적화, 대규모 데이터 처리에 전문성을 갖추고 있으며, 소트웍스에서는 애자일과 린 전환을 주도하고 오스트레일리아 데이터·AI 부문을 설립했습니다. 현재는 머신러닝 전략 수립과 서비스 개발, 프로젝트 리더십을 담당하고 있습니다.
역자 소개
라인 내부 여러 서비스에서 필요한 AI 제품과 공통 솔루션을 개발합니다. 주로 서버 및 클라이언트에 적용되는 AI 모델, AI Face SDK, AI Effects, AI Moderation, AI Music Fingerprint 등을 연구하고 있습니다.
목차
CHAPTER 01 ML 솔루션 제공의 도전과 더 나은 방향
_1.1 ML을 향한 기대와 현실
_1.2 시스템 사고와 린의 활용 방안
_1.3 결론
[PART 01 제품과 전달]
CHAPTER 02 ML 팀을 위한 제품과 전달 기법
_2.1 ML 제품 발견
_2.2 개시: 팀의 성공을 위한 준비
_2.3 제품 전달
_2.4 결론
[PART 02 엔지니어링]
CHAPTER 03 효과적인 의존성 관리: 원칙과 도구
_3.1 코드가 어디서나 항상 작동한다면 어떨까요?
_3.2 도커와 batect에 대한 간단한 소개
_3.3 결론
CHAPTER 04 실무에서의 효과적인 의존성 관리
_4.1 ML 개발 워크플로
_4.2 안전한 종속성 관리
_4.3 결론
CHAPTER 05 자동 테스트: 신속하게 진행하되 문제는 피하기
_5.1 자동 테스트: 빠르고 안정적으로 반복하기 위한 기본 요소
_5.2 ML 시스템을 위한 포괄적인 테스트 전략의 구성 요소
_5.3 소프트웨어 테스트
_5.4 결론
CHAPTER 06 자동 테스트: ML 모델 테스트
_6.1 모델 테스트
_6.2 모델 테스트에 필수적인 보완 기법
_6.3 다음 단계: 배운 것을 적용하기
_6.4 결론
CHAPTER 07 간단한 기술로 코드 에디터를 효과적으로 사용하기
_7.1 IDE를 아는 것의 이점(그리고 놀라운 단순성)
_7.2 계획: 두 단계로 생산성 높이기
_7.3 결론
CHAPTER 08 리팩터링과 기술 부채 관리
_8.1 기술 부채: 자동차 기어 속 모래
_8.2 노트북(또는 문제가 있는 코드베이스) 리팩터링 방법
_8.3 현실에서의 기술 부채 관리
_8.4 결론
CHAPTER 09 MLOps와 ML을 위한 지속적 전달(CD4ML)
_9.1 MLOps의 강점과 부족한 퍼즐 조각들
_9.2 ML을 위한 지속적 전달(CD4ML)
_9.3 CD4ML이 ML 거버넌스와 책임 있는 AI를 지원하는 방법
_9.4 결론
[PART 03 팀]
CHAPTER 10 효율적인 ML 팀의 구성 요소
_10.1 ML 팀이 직면하고 있는 공통적인 문제
_10.2 효율적인 팀의 내부 구성 요소
_10.3 엔지니어링 효율성을 통한 흐름 개선
_10.4 결론
CHAPTER 11 효과적인 ML 조직
_11.1 ML 조직이 직면한 일반적인 과제
_11.2 팀 단위에서의 효과적인 조직 구성
_11.3 효과적인 리더십
_11.4 결론
_1.1 ML을 향한 기대와 현실
_1.2 시스템 사고와 린의 활용 방안
_1.3 결론
[PART 01 제품과 전달]
CHAPTER 02 ML 팀을 위한 제품과 전달 기법
_2.1 ML 제품 발견
_2.2 개시: 팀의 성공을 위한 준비
_2.3 제품 전달
_2.4 결론
[PART 02 엔지니어링]
CHAPTER 03 효과적인 의존성 관리: 원칙과 도구
_3.1 코드가 어디서나 항상 작동한다면 어떨까요?
_3.2 도커와 batect에 대한 간단한 소개
_3.3 결론
CHAPTER 04 실무에서의 효과적인 의존성 관리
_4.1 ML 개발 워크플로
_4.2 안전한 종속성 관리
_4.3 결론
CHAPTER 05 자동 테스트: 신속하게 진행하되 문제는 피하기
_5.1 자동 테스트: 빠르고 안정적으로 반복하기 위한 기본 요소
_5.2 ML 시스템을 위한 포괄적인 테스트 전략의 구성 요소
_5.3 소프트웨어 테스트
_5.4 결론
CHAPTER 06 자동 테스트: ML 모델 테스트
_6.1 모델 테스트
_6.2 모델 테스트에 필수적인 보완 기법
_6.3 다음 단계: 배운 것을 적용하기
_6.4 결론
CHAPTER 07 간단한 기술로 코드 에디터를 효과적으로 사용하기
_7.1 IDE를 아는 것의 이점(그리고 놀라운 단순성)
_7.2 계획: 두 단계로 생산성 높이기
_7.3 결론
CHAPTER 08 리팩터링과 기술 부채 관리
_8.1 기술 부채: 자동차 기어 속 모래
_8.2 노트북(또는 문제가 있는 코드베이스) 리팩터링 방법
_8.3 현실에서의 기술 부채 관리
_8.4 결론
CHAPTER 09 MLOps와 ML을 위한 지속적 전달(CD4ML)
_9.1 MLOps의 강점과 부족한 퍼즐 조각들
_9.2 ML을 위한 지속적 전달(CD4ML)
_9.3 CD4ML이 ML 거버넌스와 책임 있는 AI를 지원하는 방법
_9.4 결론
[PART 03 팀]
CHAPTER 10 효율적인 ML 팀의 구성 요소
_10.1 ML 팀이 직면하고 있는 공통적인 문제
_10.2 효율적인 팀의 내부 구성 요소
_10.3 엔지니어링 효율성을 통한 흐름 개선
_10.4 결론
CHAPTER 11 효과적인 ML 조직
_11.1 ML 조직이 직면한 일반적인 과제
_11.2 팀 단위에서의 효과적인 조직 구성
_11.3 효과적인 리더십
_11.4 결론
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