[서평] 비즈니스 머신러닝

#비즈니스 #머신러닝 #한빛출판사 #도서리뷰 #도서서평단

머신러닝을 공부하면서 이를 어떻게 실무적으로 사용할 수 있을까 항상 고민했었는데, 당장 업무에 적용해 보아도 불편함이 없을 정도로 상세하게 적용할 수 있는 구체적인 예시가 나와서 정말 반가웠다. 

또한 책의 1장에서 자동화가 왜 중요한지, 생산성 향상을 위해서 머신러닝이 어떻게 사용될 수 있는지 친절하게 설명되어 있어 있다. 자동화는 반복 작업 수행을 위한 소프트웨어 사용이라고 할 수 있는데, 이런 업무에 자동화가 어려운 이유는 반복적으로 보이는 프로세스의 여러 단계에 필요한 간단한 의사결정이 필요한 병목들이 있기 때문이다. 이러한 부분에 과거에 적용해서 성공적인 결과를 가져왔던 부분을 학습하여 스스로 의사결정을 내릴 수 있는 머신 러닝을 적용하게 되면 생산성이 크게 향상될 수 있다. 

2장에 나왔던 비즈니스를 위한 머신러닝의 6가지 시나리오에서 마케팅 업무를 하고 있는 내 입장에서 바로 적용해 볼 수 있는 부분은 바로 "이탈 위험 고객 평가" 사례였다. 

이 장에서 이탈이 예상되는 고객을 탐지하고, 불균형한 분포를 가진 데이터를 처리하는 방법을 배우고, XG부스트 알고리즘을 적용해서 모델링하고, 테스트 데이터를 적용해서 모델의 성능을 확인하는 부분에 대해서 단계별로 배울 수 있었다. 

또, 자연어 처리를 업무에 적용할 수 있는 사례로 "고객 문의 사항을 고객지원팀에 전달 여부 결정"이 있었다. 이 부분에서는 자연어 처리에 대한 대략적인 이해와 NLP 머신러닝 시나리오에 접근하는 방법, NLP 시나리오에 맞게 데이터를 준비하는 방법, 결과를 해석하는 방법 등이 구체적으로 설명되어 있어서 이해하기가 쉬웠다. 

특히 트위터에서 고객이 고객지원을 요청하는 트윗 데이터를 기반으로 트윗을 고객지원팀으로 넘길지, 봇에서 자동응답으로 처리할 지에 대해서 Blazing Text가 판단할 때 '사용자가 진짜로 짜증을 내는지 여부'와 '무엇에 대해 얘기하고 있는지'에 대한 판단을 기반으로 의사결정을 하는 모델에 대해서 학습할 수 있었다. 

3장에서는 웹 서비스로 예측 모델을 제공하기 위해서 세이지 메이커를 설정하는 방법, 예측 모델을 배포하기 위한 서버리스 API를 빌드하고 배포하는 방법, API를 통해서 데이터를 전송하고 웹 브라우저를 통해서 예측 결과를 수신하는 방법 등을 직접 실습하면서 익힐 수 있었다. 

지금까지는 이론적으로 머신러닝을 학습했었다면 이 책을 통해서 실제 비즈니스에서 적용해 볼 수 있는 구체적이고 재미있는 사례를 통해서 직접 데이터를 준비하고 모델을 돌려보고, 웹 서비스로 퍼블리싱하는 방법까지 해 볼 수 있다는 것이 이 책이 갖고 있는 가장 큰 장점이라고 생각된다. 

 

 

비즈니스 머신러닝 한빛출판사

 

※ 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.