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복잡한 대규모 머신러닝 시스템 설계를 패턴 중심으로 풀어낸 책이 국내에 정식 출간됐다. 한빛미디어는 2024년 11월 29일 위안 탕(Wayne Tang) 저자의 『대규모 머신러닝 시스템 디자인 패턴』을 번역 출간했다고 밝혔다.
이 책은 머신러닝 실무자와 엔지니어들이 데이터 수집부터 모델 운영까지 분산 파이프라인을 설계할 때 직면하는 어려움을 14가지 실전 패턴으로 정리한 것이 특징이다. 기존의 이론 중심 책들과는 다르게, ‘파이프라인 중심’, ‘유지보수 용이성’, ‘확장성’ 등을 고려한 패턴 중심의 실용적인 접근을 제공한다.
저자 위안 탕은 구글, 메타 등에서 분산 머신러닝 파이프라인 구축 경험을 쌓은 데이터 시스템 전문가로, 실제 운영 환경에서 검증된 패턴을 중심으로 책을 구성했다. 번역은 국내 데이터 시스템 분야에서 활동 중인 정민정이 맡았다.
책에서는 데이터 파이프라인 설계, 실험 관리, 모델 서빙, 리소스 최적화, 장애 대응 등 현실적인 문제들을 각각의 패턴으로 해결하며, 수십억 건 이상의 데이터를 다루는 환경에서도 적용 가능한 기술을 설명한다.
출판사 한빛미디어는 “머신러닝 모델을 넘어서 전체 시스템을 효율적으로 설계하고 운영하고자 하는 개발자에게 필독서가 될 것”이라고 강조했다.
출판사: 한빛미디어[출판사 이동하기]
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