원칙에도 담당 구역이 있다 — 데이터에는 LSP, 제어에는 OCP

SOLID

"LSP는 데이터 객체에, OCP는 제어 컴포넌트에 붙는다."

SOLID 다섯 원칙이 아무 코드에나 똑같이 적용되는 것이 아니라, 원칙마다 담당 구역이 따로 있다는 것이 이 장의 핵심입니다.

SOLID

LSP(리스코프 치환 원칙)는 자식이 부모 자리에 들어가도 안전한가를 묻는데, 데이터 객체는 자리를 바꿔 끼우는(치환하는) 일이 잦은 대상이기 때문입니다.

SOLID

OCP(개방-폐쇄 원칙)는 코드를 고치지 않고 늘릴 수 있는가를 묻는데, 제어 컴포넌트는 pg_repository를 mongo_repository로 갈아끼우는 것처럼 확장이 자주 필요한 대상이기 때문입니다.

머신러닝

규칙을 누가 만드는가입니다. 전통적인 프로그래밍은 사람이 규칙을 직접 정의하고, 머신러닝·딥러닝은 기계가 데이터에서 규칙을 스스로 발견합니다.

머신러닝

특징(feature)을 누가 추출하는가(사람이 골라줌 / 스스로 찾음), 필요한 데이터 양, 데이터 형태, 결과의 해석 가능성 네 축으로 구별됩니다.

머신러닝

'대학교수 1명'(CPU, 순차적으로 깊게 계산)과 '초등학생 3,000명'(GPU, 병렬로 동시에 얕은 계산을 나눠 처리)입니다.

딥러닝의 행렬 연산은 후자에 훨씬 잘 맞아 GPU가 필수가 됩니다.

머신러닝

정적/동적 축입니다. Dataset은 특정 시점에 고정(박제)된 것이고, Database는 실시간으로 계속 바뀌는 것입니다.

스스로 확인

LSP는 데이터 객체(Schema·DTO·VO·Entity·ORM)에, OCP는 제어 컴포넌트(Router·Use Case·Repository)에 붙습니다.

스스로 확인

입력은 상위 타입(더 일반적인 형태)으로 넓게 받고, 출력은 구체적인 타입으로 좁게 주라는 뜻으로, LSP를 지키는 실무 원칙입니다.

스스로 확인

LSP입니다. 자식 타입을 구분해서 다르게 처리해야 한다는 것은 자식이 부모 자리를 완전히 대체하지 못한다는 뜻입니다.

스스로 확인

Outbound Adapter 구현 파일 하나뿐입니다. Port(인터페이스)와 그것을 쓰는 코어 코드는 바뀌지 않습니다. 이것이 OCP가 지켜진 결과입니다.

스스로 확인

상자(데이터 객체)에는 LSP, 화살표를 만드는 제어 컴포넌트에는 OCP가 붙습니다.

스스로 확인

전통 프로그래밍은 사람이 정한 규칙대로 정해진 출력을 내고, 러닝은 데이터에서 기계가 스스로 규칙을 찾아 출력을 냅니다.

스스로 확인

결측치 처리, 인코딩(범주형→숫자), 스케일링(범위 맞추기), 파생 변수 생성입니다.

스스로 확인

머신러닝은 사람이 특징을 골라주고, 딥러닝은 신경망이 특징까지 스스로 찾습니다.

스스로 확인

딥러닝의 핵심 연산인 행렬 곱셈이 서로 독립적인 계산이 많아, 순차 처리(CPU)보다 대규모 병렬 처리(GPU)에 훨씬 잘 맞기 때문입니다.

스스로 확인

동기/비동기는 '기다리는가'를 묻는 시간 축이고, 순차/병렬은 '한 번에 하나씩인가 동시에인가'를 묻는 계산 축으로 서로 다른 질문입니다.

스스로 확인

정적/동적 축입니다. Dataset은 특정 시점에 고정되고, Database는 실시간으로 바뀝니다.

스스로 확인

원래 항공 사진과 실제 지상 상태를 대조하던 데서 온 말로, 학습에서는 모델이 맞춰야 할 목표로, 평가에서는 채점 기준으로 쓰입니다.

자주 하는 실수

원칙마다 주 담당 구역이 다릅니다. 데이터는 LSP, 제어는 OCP부터 봅니다.

자주 하는 실수

부모가 받던 값을 자식이 거부하면 LSP 위반입니다.

자주 하는 실수

계약 위반입니다. 부르는 쪽이 값이 있다고 믿고 있습니다.

자주 하는 실수

수학적 IS-A와 프로그래밍 IS-A는 다릅니다. 정사각형이 직사각형의 동작(너비·높이 독립 설정)을 깨뜨릴 수 있습니다.

자주 하는 실수

조립소 한 곳은 바뀝니다. 바뀌는 자리를 몰아넣는 것이 목적입니다.

자주 하는 실수

그건 확장이 아니라 변경입니다. 새 파일을 만드는 것이 OCP를 지키는 방법입니다.

자주 하는 실수

딥러닝은 머신러닝의 부분집합입니다.

자주 하는 실수

잘하는 일이 다릅니다. 순차 논리는 CPU가 더 빠릅니다.

자주 하는 실수

사람이 라벨링한 것이므로 라벨링 노이즈가 있습니다.

용어

데이터 객체는 값을 담고 계층을 이동하는 것(Schema·DTO·VO·Entity·ORM)이고, 제어 컴포넌트는 흐름을 만들고 다른 것을 호출하는 것(Router·Use Case·Repository)입니다.

용어

식별자 없이 값의 조합이 정체성인 불변 객체입니다.

용어

ORM이 객체의 변경을 추적·반영하는 작업 공간입니다.