이 책을 번역하신 분의 말을 인용해 보면 다음과 같습니다. 오픈소스와 커뮤니티의 활성화로 ML의 진입장벽이 낮아졌습니다. 누구나 아이디어만 있으면 멋진 데모를 쉽게 만들어 낼 수 있습니다. 하지만 ML을 프로덕션에 적용하기는 여전히 어렵습니다. 오픈소스로 데모를 만들 수는 있지만 실제 프로덕션을 만들기 위해서는 다음과 같은 문제들이 발생합니다. 자원 및 비용 관리 : 자원을 효율적으로 관리하고 예산 안에서 시스템 구축 데이터 수집 및 정제 : 데이터 수집 및 전처리 과정에서 많은 인력 필요 보안 및 규정준수 : 데이터 및 보안 문제 모델 품질 관리 : 성능저하,편향 오류 관리 문서화 및 협업 : 문서화 및 이해관계자와의 협력 이 책은 이러한 난제를 해결 하기 위해 만들어진 책입니다. 응용 ML을 위한 가..