그리고 제가 책을 읽고 또 읽으면서 느꼈던, 책에 대해 걱정되는 사항들이 있었습니다. 마지막으로 한번 더 의견을 전달드리고자 합니다.
1.
글의 응집성이 정말 많이 떨어진다(글에 일관성이 없고, 앞에 언급했던 내용의 이유를 전혀 알지 못한 채 뒤에서 다시 짚지 않는 경우가 정말 많다)
2.
저자가 자기 자랑을 지나치게 많이 한다
3.
필요 없는 내용이 많고 반복적인 주장이 많다
4.
그림을 알아볼 수가 없다
5.
책 제목('실전' MLOps)뿐 아니라 목차의 거창함에 비해 내용이 너무 피상적이다(심지어 출판으로부터 시간이 꽤 오래 지나서 독자들의 수준이 상승함).
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Unfortunately this book doesn’t hold up to the high standards from O’Reilly. The layout and print quality is a disaster for the price, many visuals in the book are at the level of a 5th grader(피상적인 내용). Overall, It’s feels much more like a self published book. On a positive note: the author provides his views on dieting and his home office set up… … yes, really…so if your interested in that kind of knowledge, this book might be useful to you.(부록의 형편없음, 쓸데없는 내용)
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This book is not great. Overall, it feels hastily thrown together, as if a deadline was rapidly approaching(낮은 응집성). The visualizations are poorly thought out and lack imagination, particularly the ones meant to illustrate a concept(이해할 수 없는 그림들). A lot of the writing is something you would expect to see in blog post, e.g. repetition(반복), surface level insights(피상적), and shallow applications(너무 가벼운 수준의 응용). Echoing another user, I am not sure this book meets O’Reilly’s standards.
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This book is largely an index of commonly used cloud tools that fails to dig in to how one would actually go about architecting a solution(너무 가벼운 수준의 응용) or how to consider the trade-offs between the tools available. The structure of the book also feels very disorganized, making it hard to get coherent take-aways(낮은 응집성). Some of the code examples seem to be copied from sources like online tutorials from AWS with minimal modifications(피상적). The code that seems to be written by the authors contains poor design decisions, such as registering models where the only tracking of the code or data versions used to generate the artifact are in a notebook pushed to GitHub. This connection between model, data, and code is central to MLOps and it was surprising to see this in a book claiming to be about MLOps. The authors also spend many, many pages throughout the book bragging about themselves and self-promoting, which got very tedious and annoying extremely quickly(자기자랑, 쓸데없는 내용). Don't waste your time reading this book like I did. Much better options are Machine Learning Design Patterns by Lakshmanan et al. and Agile Data Science 2.0 by Jurney.
책 내용을 읽어보셨다면 사실 어느정도 동의하실거라고 생각합니다. 본문 내 1, 2, 3, 5 는 제가 할 수 있는 선에서 최대한 노력했습니다. 응집성을 강제로 부여하고, 역주를 대량 추가하고, 코드를 수정하고, 장과 절의 제목을 조금 더 구체화하고, 저자의 자랑을 최대한 순화하고 쳐냈습니다. 이정도라면 역자 수준에서 시도해볼 수 있는 시도는 충분히 다한 것 같고, 제가 더이상 건드릴 수 있는 부분은 없을 것 같습니다.
특히 걱정되는 점 - 그림
제가 충분히 제거해야 한다고 말씀드렸음에도, 그림을 제거하는 것은 뭔가 큰 작업일 것 같아서 함부로 말씀드리지 못했습니다. 따라서 여전히 피상적인 그림이 많기 때문에 4는 아직 해결되지 않은 문제입니다. 제가 제거하거나 수정해야 한다고 말씀드렸던 그림들조차, 잘 제거되거나 잘 수정될 수 있을지 걱정이 됩니다. 편집자님께서도 보시면서 이해가 안 되는 그림이 있다면 과감하게 쳐내는 것에 동의해 주시면 좋겠습니다.
특히 걱정되는 점 - 부록
부록도 마찬가지입니다. 이제 부록 번역 작업을 하고 있지만 저는 계속 독자들이 걱정됩니다. 부록은 전반적으로 문제가 많습니다. 맨 뒤에 인덱스가 있는데 굳이 본문에서 충분히 반복한 말을 똑같이 반복하며, 구글 검색 한 번이면 찾을 수 있는 수준의 내용에, 본문에 등장한 모든 키워드가 다 포함되어 있지도 않은 키워드집을 대충 던져 놓은 듯한 느낌을 주는 A, 클라우드를 비중 있게 다루지 않고 AWS 자격증을 집중적으로 설명하며 자기자랑이 다시 등장하는 B, 'the author provides his views on dieting and his home office set up… … yes, really…so if your interested in that kind of knowledge, this book might be useful to you' 의 타겟이 되는 C, 부록에 있음에도 불구하고 너무 피상적인 D, G, H... 거기에 한국 실정에 들어맞지 않는 문제까지 겹쳐 있습니다.
만약 원저자와 이해관계 충돌 문제가 없다면 부록 전체를 번역하는 것에 대해 한번 더 재고해 주시면 감사하겠습니다. 불필요한 내용을 책에 끼워넣고 더 좋은 책을 만들기 위해 들이는 리소스가 너무 큽니다. 그 시간을 아낀다면, 앞부분의 응집성을 높이고 작동하지 않는 코드를 다듬는 일에 시간을 더 투자할 수 있을 것이라고 생각합니다. 만약 그럼에도 번역을 해야 한다면 받아들이고 성실히 마무리하겠습니다.
parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.
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from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?
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supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?
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opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?
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to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되고 이어지는가?
참고 : 레퍼런스
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