[서평] 나는 리뷰어다 - 인사이드 머신러닝 인터뷰

올해 꼭 책을 한달에 한권은 읽겠다는 다짐으로 한빛미디어의 서평단 활동을 하게 되면서 읽게 된 3번째 책은 '인사이드 머신러닝 인터뷰'이다. 

 

[ 인사이드 머신러닝 인터뷰 ]
- 부제: 빅테크에서 자주 묻는 194가지 문제로 ML 면접 완벽 대비하기 -

• 출판: 한빛미디어
• 저자 :펑 샤오
• 번역 :정원창
• 출간 :2024-03-15
• 페이지 :332 쪽

 

 

이 책은 책 제목처럼 ML(Machin Learning) 엔지니어들이 알아야 하는 지식 전반 내용과 구체적인 각각의 개념들을 정리한 해법수학과 같은 느낌의 책이다. 물론, 이 내용들이 머신러닝 엔지니어 인터뷰시 나오는 문제들이기도 할 것이다.

사실 머신러닝 엔지니어로써 인터뷰 보다는 채용매니저로써 주로 일을 해 온 입장에서 , 이 정도의 내용을 알고 이해하고 있거나 경험해 본 엔지니어라면 무조건 뽑을 것이다.  이 책은 인터뷰를 위한 책보다는 머신러닝 전반에 대한 이해와 구체적인 개념 정립을 위해서 책상앞에 꼽아두고, 수시로 찾아보고푼 책이기도 하다.  또한, 초보자보다는 이미 머신러닝을 경험해본 사용자들이 체계를 잡거나 부족한 부분을 보완하기에 최적의 책이라고 생각한다. 또한, 각 과정의 세부 내용들까지 깊이 이해하고자 하는 독자들을 위한 책으로써도 최적이다. 물론, 초보를 위한 기본적인 개념들부터 고려해야 할 사항들까지도 제시하고 있는건 사실이다.

 

무엇보다 머신러닝을 가볍게 접해 본 초보자인 나에게는 결코 쉽지 않았던 책이다. 책 내용이 어렵다기 보다는 제목 그대로 '인사이드'로 기본적인 개념에서 한단계 더 들어가 제대로 설명하는 내용들이 많다. 또한, 내용이 간결하고 압축적이며 체계적이다. 그렇기에 기본 개념을 제대로 가지고 있지 않은 초보자들은 다른 머신러닝 개론서를 보고서 이 책을 보기를 추천한다. 그래서, 초급에서 중급으로 가거나, 중급자로서 체계적인 정리를 하고자 하는 이들에게는 정말 너무 좋은 책이 될거라 감히 단언한다. 

 

각 장마다 우측의 내용처럼 마치 인터뷰 질문을 하듯이 되어 있다.

예를 들어, 로지스특 회귀를 설명하는 말에는 최소한 ' 하나 이상의 입력 변수(피처)를 기반으로 이벤트가 발생할 활률을 모델링 하고, 피처들은 선형으로 결합 후 로지스틱 함스롤 사용해 변환함으로써 이벤트 확률을 모델링 한다. 다항 로지스틱 회귀는 소프트맥스 회귀라고 하기도 한다'라는 답변이 이상적인 답변임을 알려준다.

 

다만, 한가지 아쉬운 건 각 수식에 대한 예제도 간혹 있지만, 초기 개념 설명에서는 이미지나 그림을 추가했더라면 초보자들도 좀 더 이 책을 보는데 허들이 줄어들지 않았을까 하는 생각을 해본다. 물론, 책의 중반에서부터는 여러 이미지들과 함께 개념 설명을 보여준다.

 

다른 한편으로는 사실 각 하나하나가 워낙 깊이 있는 내용들이라서 이 내용들을 깔끔하게 묶었다는데 보다 의미를 둘 수 있을거 같다. 

 

그리고, 마지막 파트에서는 LLM 관련 내용도 추가하여 최신의 트렌드한 기술들도 인터뷰시나 개념을 잡는데 도움이 될 수 있도록 하고 있다. 물론, 상세 내용은 각 파트별로 별도의 책이나 인터넷을 통해서 확인해 볼 필요는 있을 것이다.

 

최근에 생성형AI와 딥러닝/머신러닝 관련 읽은 책중에 가장 집중도가 필요로 했던 책이었다. 보다 AI/머신러닝 전문가가 되고 싶다고 꼭 이 책을 읽어보기를 추천한다.

 

 

 

* 이 글은  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."