머신러닝 시스템 디자인 패턴

[1부] 머신러닝과 ML옵스

▣ 1장: 머신러닝 시스템이란
1.1 머신러닝, ML옵스 및 시스템
___1.1.1. 시작하기
___1.1.2. 이 책의 목적
1.2 사용자 중심의 머신러닝
___1.2.1. 전자 상거래 사이트 예시
___1.2.2. 이미지 업로드 애플리케이션 예시
1.3 머신러닝 시스템에 필요한 요소
1.4 머신러닝 시스템 패턴화하기
___1.4.1. 학습
___1.4.2. 릴리스 방법
___1.4.3. 추론의 흐름
___1.4.4. 품질관리
1.5 이 책의 구성
___1.5.1. 디자인 패턴
___1.5.2. 안티 패턴

[2부] 머신러닝 시스템 만들기

▣ 2장: 모델 만들기
2.1 모델 작성
___2.1.1. 모델 개발의 흐름
___2.1.2. 데이터 분석과 수집
___2.1.3. 모델의 선정과 파라미터 정리
___2.1.4. 전처리
___2.1.5. 학습
___2.1.6. 평가
___2.1.7. 빌드
___2.1.8. 시스템 평가
___2.1.9. 모델 개발은 일방통행이 아니다
2.2 안티 패턴 (Only me 패턴)
___2.2.1. 상황
___2.2.2. 구체적인 문제
___2.2.3. 이점
___2.2.4. 과제
___2.2.5. 회피 방법
2.3 프로젝트, 모델, 버저닝
___2.3.1. 프로젝트, 모델, 버저닝 관리
___2.3.2. 구현
2.4 파이프라인 학습 패턴
___2.4.1. 유스케이스
___2.4.2. 해결하려는 과제
___2.4.3. 아키텍처
___2.4.4. 구현
___2.4.5. 이점
___2.4.6. 검토사항
2.5 배치 학습 패턴
___2.5.1. 유스케이스
___2.5.2. 해결하려는 과제
___2.5.3. 아키텍처
___2.5.4. 구현
___2.5.5. 이점
___2.5.6. 검토사항
2.6 안티 패턴 (복잡한 파이프라인 패턴)
___2.6.1. 상황
___2.6.2. 구체적인 문제
___2.6.3. 이점
___2.6.4. 과제
___2.6.5. 해결방법

▣ 3장: 모델 릴리스하기
3.1 학습환경과 추론환경
___3.1.1. 시작하기
___3.1.2. 학습환경과 추론환경
3.2 안티 패턴 (버전 불일치 패턴)
___3.2.1. 상황
___3.2.2. 구체적인 문제
___3.2.3. 이점
___3.2.4. 과제
___3.2.5. 해결방법
3.3 모델의 배포와 추론기의 가동
___3.3.1. 모델을 릴리스한다는 것이란
___3.3.2. 학습환경과 추론환경의 라이브러리와 버전 선정
___3.3.3. 추론기에 모델 포함하기
3.4 모델-인-이미지 패턴
___3.4.1. 유스케이스
___3.4.2. 해결하려는 과제
___3.4.3. 아키텍처
___3.4.4. 구현
___3.4.5. 이점
___3.4.6. 검토사항
3.5 모델 로드 패턴
___3.5.1. 유스케이스
___3.5.2. 해결하려는 과제
___3.5.3. 아키텍처
___3.5.4. 구현
___3.5.5. 이점
___3.5.6. 검토사항
3.6 모델의 배포와 스케일 아웃

▣ 4장: 추론 시스템 만들기
4.1 시스템을 만들어야 하는 이유
___4.1.1. 시작하기
___4.1.2. 머신러닝의 실용화
4.2 웹 싱글 패턴
___4.2.1. 유스케이스
___4.2.2. 해결하려는 과제
___4.2.3. 아키텍처
___4.2.4. 구현
___4.2.5. 이점
___4.2.6. 검토사항
4.3 동기 추론 패턴
___4.3.1. 유스케이스
___4.3.2. 해결하려는 과제
___4.3.3. 아키텍처
___4.3.4. 구현
___4.3.5. 이점
___4.3.6. 검토사항
4.4 비동기 추론 패턴
___4.4.1. 유스케이스
___4.4.2. 해결하려는 과제
___4.4.3. 아키텍처
___4.4.4. 구현
___4.4.5. 이점
___4.4.6. 검토사항
4.5 배치 추론 패턴
___4.5.1. 유스케이스
___4.5.2. 해결하려는 과제
___4.5.3. 아키텍처
___4.5.4. 구현
___4.5.5. 이점
___4.5.6. 검토사항
4.6 전처리·추론 패턴
___4.6.1. 유스케이스
___4.6.2. 해결하려는 과제
___4.6.3. 아키텍처
___4.6.4. 구현
___4.6.5. 이점
___4.6.6. 검토사항
4.7 직렬 마이크로서비스 패턴
___4.7.1. 유스케이스
___4.7.2. 해결하려는 과제
___4.7.3. 아키텍처
___4.7.4. 구현
___4.7.5. 이점
___4.7.6. 검토사항
4.8 병렬 마이크로서비스 패턴
___4.8.1. 유스케이스
___4.8.2. 해결하려는 과제
___4.8.3. 아키텍처
___4.8.4. 구현
___4.8.5. 이점
___4.8.6. 검토사항
4.9 시간차 추론 패턴
___4.9.1. 유스케이스
___4.9.2. 해결하려는 과제
___4.9.3. 아키텍처
___4.9.4. 구현
___4.9.5. 이점
___4.9.6. 검토사항
4.10 추론 캐시 패턴
___4.10.1. 유스케이스
___4.10.2. 해결하려는 과제
___4.10.3. 아키텍처
___4.10.4. 구현
___4.10.5. 이점
___4.10.6. 검토사항
4.11 데이터 캐시 패턴
___4.11.1. 유스케이스
___4.11.2. 해결하려는 과제
___4.11.3. 아키텍처
___4.11.4. 구현
___4.11.5. 이점
___4.11.6. 검토사항
4.12 추론기 템플릿 패턴
___4.12.1. 유스케이스
___4.12.3. 해결하려는 과제
___4.12.3. 아키텍처
___4.12.4. 구현
___4.12.5. 이점
___4.12.6. 검토사항
4.13 에지 AI 패턴
___4.13.1. 유스케이스
___4.13.2. 해결하려는 과제
___4.13.3. 아키텍처
___4.13.4. 구현
___4.13.5. 이점
___4.13.6. 검토사항
4.14 안티 패턴 (온라인 빅사이즈 패턴)
___4.14.1. 상황
___4.14.2. 구체적인 문제
___4.14.3. 이점
___4.14.4. 과제
___4.14.5. 회피 방법
4.15 안티 패턴 (올-인-원 패턴)
___4.15.1. 상황
___4.15.2. 구체적인 문제
___4.15.3. 이점
___4.15.4. 과제
___4.15.5. 회피 방법

[3부] 품질·운용·관리

▣ 5장: 머신러닝 시스템의 운용
5.1 머신러닝의 운용
5.2 추론 로그 패턴
___5.2.1. 유스케이스
___5.2.2. 해결하려는 과제
___5.2.3. 아키텍처
___5.2.4. 구현
___5.2.5. 이점
___5.2.6. 검토사항
5.3 추론 감시 패턴
___5.3.1. 유스케이스
___5.3.2. 해결하려는 과제
___5.3.2 아키텍처
___5.3.4. 구현
___5.3.5. 이점
___5.3.6. 검토사항
5.4 안티 패턴 (로그가 없는 패턴)
___5.4.1. 상황
___5.4.2. 구체적인 문제
___5.4.3. 이점
___5.4.4. 과제
___5.4.5. 회피 방법
5.5 안티 패턴 ('그리고 아무도 없었다' 패턴)
___5.5.1. 상황
___5.5.2. 구체적인 문제
___5.5.3. 이점
___5.5.4. 과제
___5.5.5. 회피 방법

▣ 6장: 머신러닝 시스템의 품질관리
6.1 머신러닝 시스템의 품질과 운용
6.2 머신러닝 시스템의 정상성 평가 지표
___6.2.1. 머신러닝의 정상성
___6.2.2. 소프트웨어의 정상성
6.3 부하 테스트 패턴
___6.3.1. 유스케이스
___6.3.2. 해결하려는 과제
___6.3.3. 아키텍처
___6.3.4. 구현
___6.3.5. 이점
___6.3.6. 검토사항
6.4 추론 서킷브레이커 패턴
___6.4.1. 유스케이스
___6.4.2. 해결하려는 과제
___6.4.3. 아키텍처
___6.4.4. 구현
___6.4.5. 이점
___6.4.6. 검토사항
6.5 섀도 A/B 테스트 패턴
___6.5.1. 유스케이스
___6.5.2. 해결하려는 과제
___6.5.3. 아키텍처
___6.5.4. 구현
___6.5.5. 이점
___6.5.6. 검토사항
6.6 온라인 A/B 테스트 패턴
___6.6.1. 유스케이스
___6.6.2. 해결하려는 과제
___6.6.3. 아키텍처
___6.6.4. 구현
___6.6.5. 이점
___6.6.6. 검토사항
6.7 파라미터 기반 추론 패턴
___6.7.1. 유스케이스
___6.7.2. 해결하려는 과제
___6.7.3. 아키텍처
___6.7.4. 구현
___6.7.5. 이점
___6.7.6. 검토사항
6.8 조건 분기 추론 패턴
___6.8.1. 유스케이스
___6.8.2. 해결하려는 과제
___6.8.3. 아키텍처
___6.8.4. 구현
___6.8.5. 이점
___6.8.6. 검토사항
6.9 안티 패턴 (오프라인 평가 패턴)
___6.9.1. 상황
___6.9.2. 구체적인 문제
___6.9.3. 이점
___6.9.4. 과제
___6.9.5. 회피 방법

▣ 7장: ML옵스 시스템의 End-to-End 설계
7.1 과제와 방법
___7.1.1. 머신러닝으로 해결 가능한 과제를 결정하기
___7.1.2. 머신러닝으로 해결 가능한지 검토하기
___7.1.3. 과제 해결 정도를 수치로 평가하기
___7.1.4. 머신러닝 시스템의 요건을 정의
___7.1.5. 머신러닝 모델 개발
___7.1.6. 평가 및 효과 검증
7.2 수요예측 시스템
___7.2.1. 상황과 요건
___7.2.2. 시스템 만들기
7.3 콘텐츠 업로드 서비스
___7.3.1. 상황과 요건
___7.3.2. 모델과 시스템
___7.3.3. 머신러닝 활용하기
___7.3.4. ML옵스
7.4 정리하기