번역의 동기는 이런 데이터마이닝이나 기계학습 관련 응용 기술이 국내에 많이 퍼지길 바라는 의도와 함께, 웹2.0이라는 개념이 나온 후 많은 시간이 흘렀음에도 불구하고 국내에서는 아마존과 같은 좀더 지능화된 웹 사이트가 국내에 등장하지 않음에 대한 원망(?)도 그 동기가 되었던 거 같다.
하지만 그 강한 동기만큼 번역 기간 내 내가 쏟아 넣을 수 있는 열정에는 좀 한계가 있었던 거 같다는 반성을 해본다. 왜냐면 너무 번역 프로세스를 초반과 같이 역동적으로 끌어가지 못했다는 반성을 지금 이순간에도 하기 때문이다.
일단 첫 번역 경험에 대한 내 느낌의 정리는 나중에 기회를 봐서 하기로 하고…
이 책은 내가 데이터마이닝, 기계학습에 대한 이론적인 접근 방법보다 실용적인 응용에 대해서 깨우쳐준 몇 안되는 책중에 하나였다. 사실 기계학습이라는 장르가 석, 박사 과정에서나 심도 깊게 다루는 학문이다 보니 그 개념에 대한 연구 구현에 치우쳐 많은 시간을 보낸 게 사실이었다. 하지만 좋은 지능형 소프트웨어는 결국 데이터로 살을 붙이는 것이라는 걸 깨달은 다음에야 기계학습 알고리즘 구현보다는 이걸로 무엇을 하면 좋을지 고민을 하게 되었고, 그와 같은 선상에 있는 책이 바로 이 책이다. 이 책에 소개된 외카(Weka), 루씬(Lucene) 그리고 다른 오픈소스 프로젝트에 대한 학습을 하고 난 다음에 아마도 이 책을 읽는 분들이 같은 생각을 하게 되지 않을까 생각해본다. 독자분들이 ‘이런 알고리즘, 오픈소스 그리고 사용자 데이터가 있으니 무엇을 하면 좋을까?’ 하고 자문하는 순간이 역자로서 가장 기쁜 순간이 되지 않을까 한다.
무엇보다 사용자 데이터를 먹고 자라는 지능형 소프트웨어의 구현 방식에 대해 궁금해 하는 독자들에게 좋은 시작점이 될거라 믿어 의심치 않는다.
p.s) 이 책의 외카 챕터 번외로 진행했던 월간 마이크로소프트웨어 Weka 연재(http://freesearch.pe.kr/archives/1661)도 프린트해서 책과 같이 참고하면 많은 도움이 될거라 생각한다.
<출간> 실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍 by from __future__ import dream is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.