지저분한 머신 러닝 코드 대청소 특강 후기 클린 코드

안녕하십니까. 이번주 화요일에 머신 러닝 코드에 대한 강연을 듣고 와서 후기를 남깁니다. 2019년 05월 28일 (화) 오후 07:30 - 오후 09:00

장소

장소는 홍대입구역에서 10분정도 걸어가면 도착할 수 있는 거리에 인사이트 출판사 였습니다.

사진은 찍지 않았는데, 단독주택 많아보일것 같은 분위기 속에 인사이트 출판사가 떡하니 있어서 놀랐습니다. 

1층은 책이 있고 2층은 강의가 할 수 있도록 구성이 되어 있었고 깔끔한 건물이었습니다.

강사분 - 박재호님.

링크드인 : https://www.linkedin.com/in/jay-park-27875118/?locale=ko_KR
강연을 진행하신 분입니다.
대표적으로 Clean Code 클린 코드를 번역하신 분입니다.
포항공대 나오셔서 여러 업체를 거치고 지금은 CTO 역할을 하시는분인데요.
발표를 들어보니 CTO이시면서.. 말단 코드까지 보시는 진짜 개발자분이신것 같습니다.
예를 들어 구글 코랩, 주피터 노트북을 하면서.. 여러 안되던것, 귀찮던 점을 제가 느낀것을 이미 꿰뚫으시고 그 방법에 대하여 클린한 방법으로 고민하시는 분..

이런사람이면 클린 코드를 번역하실만 하다. 라는 것을 느끼고 왔습니다.

강연 내용

강연 피피티는 아직 전달받지 않았고, 약간의 참여비를 받은 행사이므로 첨부하지는 않겠습니다.

대략적으로는..

Data Science vs Software Engineer(Data Engineer)의 관점에서 코드에 대한 내용 입니다.

Data Science는 Jupyter notebook을 통해서 분석을 하고 문서화를 합니다. 결과 모델 및 코드를 Engineer에게 전달해주면 Engineer는 Pycharm을 통하여 개발을 합니다.

Juypter notebook vs Pycharm의 차이도 명확하고 설정, 코드 품질 등은 보통 연구 단계에서는 중요치 되지 않기 때문에 Engineer가 받게되면 여러것을 고민하게 됩니다.
(아래 내용이 다가 아니고 그냥 기억나는 것만 쓴것 입니다.)

• 형상 관리
• 모델을 형상관리는 어떻게 할건지, notebook 형상관리를 어떻게 할건지 등등.
• 배치
• jupyter에서는 기본적으로 배치 기능이 없기 때문에 필요하면 직접 구현해야함.
• 가상화
• 가상화를 꼭써야 한다면 어려울 수 있음. 네트워킹. GPU 설정등이 까다로움.
• 클린 코드
• Jupyter에서는 intelli 기능이 없으니 코드를 이쁘게 짤 필요가 적어집니다.
• Jupyter는 셀단위로 절차 지향적(아마)으로 짜게되다 보니 전역 변수, 셀단위의 의존성을 별로 생각 안하게 되는데 이는 클린 하지는 않음.

등 여러가지 있고 그런것들을 이번에 박재호님께서 CTO직을 하시면서 사업을 구상중이신것 같습니다.(아마?)

그 후에 MNIST, Spam 필터에 대하여 기존 코드와 클린 코드에 대하여 공유해주셨습니다.

(이부분은 아직 전달받지 않았으므로 블로그에는 생략!)

총 후기

전체적으로 박재호님에 대하여 감동을 받은 강연이었습니다. 그리고 Jupyter Notebook에 대하여 Engineer 입장에서 많은것을 고민하시는것을 느꼈고 나도 저렇게 열심히 해야겠다 라는 다짐을 다시하게 되었습니다.