[도서 리뷰] 추천 시스템 입문

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

 

도서 정보

• 도서명 : 추천 시스템 입문
• 저자 : 가자마 마사히로, 이즈카 고지로, 마쓰무라 유야 지음 / 김모세 옮김

 

 

[ 이 책에서는 서비스에 다양한 추천 알고리즘을 적용할 때 만나게 되는 여러 가지 문제를 다룹니다 ]

우리가 생각하는 것보다 훨씬 오래 전부터 우리 곁에 존재했던 추천시스템의 역사, 매일 사용하는 넷플릭스나 아마존 같은 거대한 시스템에 추천시스템이 조합되어 있는 사례도 알아봅니다. 이를 통해 여러분은 단편적인 시각으로 바라보았던 추천 알고리즘을 다양한 방법으로 실무에 활용할 수 있게 될 것이며, 여러분이 가진 데이터를 고객에게 추천하는 방법에 대해서도 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.

 

도서 내용 구성

 

이 책은 추천 알고리즘을 자세히 파고드는 내신 알고리즘 개요와 실무 활용 방법을 중심으로 설명합니다. 추천 시스템 개발에 필요한 팀원과 프로젝트 진행 방법이나 실제 UI/UX에 관한 소개를 통해 실무에서 적용하는 내용 위주로 구성되어있어서 배운것을 이론적인 내용 습득에서 끝나는게 아니라 적용해볼 수 있도록 친절히 안내해줍니다. 

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추천 시스템의 3요소에 대해 설명하며 처음에 접하시는 분들이 쉽게 이해할 수 있도록 내용이 구성되어있습니다. 그리고 추천 시스템 개발에 있어서 어떤 역량이 필요한지 큰 그림을 그려줍니다. 여러가지 능력이 필요한데 그 중 핵심 스킬들에 대해 상세히 소개하며 실제로 필요한 지식들을 알려줍니다. 결국 추천시스템을 구현했을때 어떤 것을 기대할 수 있는지 기대효과를 정의하는 것이 중요한데 그 핵심 내용이 기술되어 있습니다. 실제 분석가로 일하면서 이걸 왜 하는가? 이걸 함으로써 어떤게 기존보다 좋아지고 효과가 있는지를 고민하고 지표를 정하는게 중요하다고 느끼는데 추천시스템도 개발전에 목적을 명확히 해야 구현할 추천시스템이 정해지고 효과성 검증을 할 수 있겠구나라는 생각이 들었습니다. 결국 비즈니스 문제를 해결하기 위한 역량이나, 실제 데이터를 처리하고 추천시스템을 만드는 엔지니어링, 사이언스 능력 3박자가 골고루 갖춰져야하는 것 같습니다. 

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추천시스템 프로젝트 또한 일반적인 머신러닝 프로젝트와 비슷한 프로세스를 가지고 있으며, 하나의 예를 들어 구체적으로 설명해줍니다. 실제로 비즈니스상의 목적을 명확히 해야한다는것도 지속적으로 강조하고 있습니다.  그리고 추천시스템과 관련하여 꼭 나오는 문제인 콜드 스타트 문제에 대한 대응에 대해서도 상세히 설명해주고 있습니다. 

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평가 대상의 데이터셋을 설계하고 모델 학습이 완료된 뒤에는 평가 지표를 사용해 추천 모델을 평가합니다.(평가 지표란 학습한 모델의 성능이나 예측값의 좋고 나쁨을 측정하는 지표입니다.) 평가 지표에 대한 설명이나 추천시스템의 일반적인 평가지표들에 대해 이해가 쉽도록 설명해줍니다. 경우에 따라 어떤 지표를 보는게 좋은지에 대한 가이드를 제시해주기도 해서 좋았습니다. 

 

대상 독자

• 추천시스템을 도입하고자 하는 조직
• 머신러닝/딥러닝에 관심있는 독자
• 개발자 또는 데이터 사이언티스트
• 프로덕트 매니저 또는 UI/UX 디자이너
• 연구자 또는 학생

 

 <<추천 시스템 입문>>도서는 나온지 한 달이 안된 따끈따끈한 책입니다.(초판 1쇄 2023년 05월 8일) 추천시스템에 관심이 있어서 조금 찾아보면서 공부하곤 했는데 필수로 알아야하는 지식을 한 책에 담았다는것으로 완독을 하면 좋을 책이라고 생각합니다. 뿐만 아니라 머신러닝 평가지표도 상세히 기재되어있어서 아는 내용이라도 복습할 수 있다는 점에서도 좋습니다. 추천 시스템 공부는 이 책으로 시작하면 좋을 것 같고 UI/UX 및 구현 기법까지 상세하게 나와있어서 여러 직군에서 읽어도 금방 이해할 수 있을 듯 합니다. 믿고보는 OREILLY! 강추!