[Python]러닝 레이 (Learning Ray)

292페이지, 정가 25,000원

파이썬 라이브러리는 모든 컴퓨터 언어중에서 현재도 가장 빠르게 성장하고 있는 언어이다.

 

특히, 머신러닝과 데이터 분석쪽에서는 독보적인 언어이며, 파이썬을 좀 써봤다고 하는 사람들도 굉장히 많은 프레임워크와 라이브러리가 생기고 있어서 공부를 등한시 하면, 제대로 활용 할수가 없다.

 

이번에 리뷰할 책은 AI와 데이터 과학분야에서 대규모 모델 훈련에 효율적인 라이브러리인 레이라는 라이브러리를 소개하는 책이다.

 

사실 책을 구매하기 전에는 레이라는 라이브러리에 대해서 전혀 알지 못했고, 대규모 모델 훈련 및 배포를 직접 경험해보지 못하여 책 표지만 보았을때는 구체적으로 어떠한 내용이 담겨있는지 알지 못하였다.

 

내가 알고 있는 지식은 분산 컴퓨팅의 정의와 파이썬에서의 효율적인 병렬 작업을 위한 멀티스레드 사용정도이다.

 

그 만큼 이 책은 중급 이상의 파이썬 실력과 어느정도의 데이터베이스(DB)에 대한 이해, 그리고 웹 서비스 배포와 관련된 지식들 (쿠버네티스와 도커)들의 지식들도 필요해 보였다.

 

 

저자 소

 

기본적으로 본 책은 AI와 빅데이터 분야의 서비스 배포를 효율적으로 하기 위한 레이라는 라이브러리를 설명하는 책이라고 보면 된다.

온프레미스 환경이나 클라우드에서의 배포를 언급하고 있다.

 

저자들이 요구하는 독자의 수준은 현업에서의 배포가 가능하며, 원활한 서비스 구축을 위한 중고급 이상의 소프트웨어 개발자를 대상으로 한다고 명시를 했다.

 

중급 이상의 교재인 만큼 서두가 엄청 길게 소개가 되어 있으며, 나 같은 경우에는 현재 대학원에서 진행하고 있는 모델링에서 효율적인 하이퍼파라미터 튜닝이 필요하여, 5장의 공부가 절실히 필요한 상황이다.

 

레이라는 라이브러리에 대한 소개와 이 라이브러리를 써야하는 당위성을 설명해주고 있다.

 

본 책의 장점 : 보기 좋은 도식화로 이해가 쉽게 쓰여져 있다.

어느정도 딥러닝과 머신러닝에 대한 지식이 탑재가 되어 있는 상태여야 한다.

코드를 보면 알겠지만, 케라스 사용에 대한 이해가 필요하며, 여러가지 딥러닝에서 쓰이는 기법과 용어들은 필히 알고 있어야 한다.

 

 

단순히 모델링만의 파이프라인이 아닌 서비스까지의 내용들이 많이 들어가 있다.

본서는 효율적인 컴퓨팅 자원을 효율적으로 이용하여 머신러닝 딥러닝 알고리즘을 훈련시키고 배포까지 생각하는 특출난 주니어급 개발자와 시니어급 개발자를 위한 책이라고 생각한다.

 

현재 간단한 모델링을 하고 있는 내게는 몇몇 단원을 제외하고는 아직까지 크게 효용성이 있어 보이지 않지만, 온프레미스 환경에서의 모델링을 준비하고 있고, 면접 준비와 향후 방대한 의료영상 데이터를 다루게 된다면 빛을 보게될 책이라고 확신한다.