미래에서 작성하는 리뷰란?

책이 나오자 마자 ML 팀장님이 이 책 보고 싶은 사람은 내부 메신저로 알려달라고 해서 신청했다. 그러자 백엔드 팀을 환영한다고 하시면서 책을 제법 사주셨다. 책을 받고 보니 2권이나 되었다(헉…). 나는 ML 관련 전문가가 아니라서 그런지 Scikit-Learn으로 간단하게 데이터를 추론하고, 군집을 하는 것들에 주로 관심이 많은데 책 곳곳에 모델을 선택하는 기준 등을 자세히 설명하고 있어서 많은 도움이 되었다.

미래에서 이 리뷰를 사용하는 입장에서, 새로운 프로젝트에 TF를 사용하지 않는 엔지니어가 많아지면서 약간 아쉽게 되었다.

하지만, TF를 사용하지 않는 팀이 많아졌다.

프레임워크가 이렇게 중요한가에 대해서 나름의 의견이 있긴 하지만, 현재 상황을 놓고 보자면 국내의 ML 엔지니어들의 대부분이 어떤 이유인지는 몰라도 PyTorch를 더 선호한다. 선호의 기준을 알 수 없지만, 이런 특성을 반영하다 보니까, 흔히 말하는 도마뱀 책에 대한 선호도 이론적인 측면을 더 선호하게 되었다.

PyTorch 코드를 작성할 수 있다면 해당 예제와 연습문제를 Torch로 풀어보는 것을 권장한다. 만약 그것이 힘들자면, 머신 러닝 교과서 - 파이토치 편, 박해선을 먼저 읽고, 필요하다면 이 책을 읽어볼 것을 권한다.

P.S

JAX가 유행이 되면, 어떻게 될지 자뭇 궁금해진다.