이 책의 경우 머신러닝을 이용한 프로젝트를 진행함에 있어 발생하는 문제들을 살펴보고 제시합니다. 책의 챕터들을 간단하게 설명해보면 1장과 2장에서는 머신러닝의 시스템 개요와 시스템 설계 소개 현재 진행하고 있는 프로젝트에서 머신러닝이 필요한지 필요하다면 어떤식으로 설계해야하는지 다룹니다. 4장부터 6장은 훈련데이터, 피처 엔지니어링, 모델 개발과 오프라인 평가 머신러닝 프로젝트의 배포 전 단계들을 살펴보며 학습 데이터를 생성하고 피처 엔지니어링을 수행하는 과정등을 살펴봅니다. 7장부터 9장은 모델 배포와 예측 서비스, 데이터 분포 시프트와 모니터링, 연속 학습과 프로덕션 테스트 머신러닝 프로젝트에 배포와 배포후의 단계를 살펴봅니다. 3장과 10장의 경우는 머신러닝 시스템을 구축함에 있어 원활한 협업과 인..
