추천 시스템 구축을 체계적으로 배우고 싶은 개발자들을 위한 실무 지침서 『파이썬과 JAX로 추천 시스템 구축하기』가 지난 3월 20일 제이펍 출판사에서 출간됐다. 이 책은 파이썬과 구글의 고성능 수치 계산 라이브러리인 JAX를 활용해 대규모 추천 시스템을 설계하고 실제 서비스 수준까지 구현하는 내용을 담고 있다.
저자인 브라이언 비쇼프와 헥터 이는 추천 시스템 구축 분야에서 풍부한 경험을 가진 전문가들로, 머신러닝 기초부터 대규모 분산 학습, 온라인 추론 파이프라인 설계까지 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 내용을 실습 기반으로 구성했다.
책은 추천 시스템의 핵심 개념인 협업 필터링, 임베딩 학습, 랭킹 모델링 등을 실제 코드와 함께 설명하며, JAX를 활용한 병렬 처리와 성능 최적화 기법도 함께 다룬다. 특히 대규모 데이터셋을 다룰 수 있는 시스템 아키텍처 설계와 모델 운영 노하우까지 포함되어 있어, 스타트업부터 대기업까지 모든 기술 현장에 실질적인 도움을 줄 수 있는 도서로 평가받고 있다.
출간가는 정가 33,000원에서 10% 할인된 29,700원이며, 현재 무료배송 및 소득공제 혜택이 제공되고 있다. 독자 평점은 10점 만점에 10점을 기록 중이며, 구매자 리뷰 중 62%가 “도움이 됐다”고 평가해 실용성을 입증했다.
출판사 측은 “단순한 예제 수준을 넘어서 실제 상용 환경에서 적용 가능한 수준의 기술적 깊이를 제공하는 책”이라며 “AI 시스템 개발의 본질을 고민하는 개발자들에게 큰 인사이트를 줄 것”이라고 밝혔다.
출판사 : 제이펍[출판사 이동하기]
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