최고의 성과를 내는 머신러닝 팀의 비결을 파헤치다!
수많은 머신러닝(ML) 프로젝트가 PoC 단계에 머물거나 성능 저하, 팀 간 갈등으로 인해 좌초되는 현실 속에서, 이 책은 단순한 기술적 해결책을 넘어 팀 운영과 협업 전략을 중심으로 문제 해결의 길을 제시합니다. ML 모델 개발, 제품화, 배포, 지속 개선까지 전 과정을 아우르며, 실제 프로젝트 현장에서 유용하게 활용할 수 있는 실질적 방법론을 담고 있습니다.
LLM(대규모 언어 모델)이 자동화를 촉진하고 강력한 기반 모델을 제공하면서, ML과 AI 프로젝트에도 많은 변화가 생겼습니다. 하지만 LLM은 모든 문제를 해결할 수 있는 만능 도구는 아니며, 전통적인 ML/DL 기법이 여전히 더 적합한 경우도 많습니다. 또한 LLM을 효과적으로 활용하려면 단순히 API 호출을 넘어, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG(검색 증강 생성) 시스템 구축, 결과 검증과 평가 등 높은 수준의 전문성과 관리가 필요합니다. 이러한 복잡한 작업을 효과적으로 수행하려면 여전히 전통적인 ML 팀 운영 원칙과 체계적인 엔지니어링 접근법이 필수적입니다.
이 책은 이러한 변화 속에서도 ML 팀뿐 아니라 AI 프로젝트를 담당하는 팀까지 지속적으로 성과를 낼 수 있도록, MLOps, CI/CD, 자동 테스트 등 최신 엔지니어링 기법부터 린 원칙을 기반으로 한 구체적인 실무 전략, 팀 협업 전략까지 설명합니다. 복잡한 문제를 구조적으로 접근하여 성과를 극대화하고 싶은 모든 실무자와 리더에게 이 책을 추천합니다.