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이름:박찬성

최근작
2024년 12월 <로우코드 AI>

박찬성

한국전자통신 연구원에서 네트워크 제어/관리/지능화 시스템을 구축하는 일을 하며, 컴퓨터에서 일어나는 전반적인 일에 관심이 많습니다. 특히 최근 몇 년간은 머신러닝 모델의 라이프사이클을 관리하고 머신러닝 시스템을 운영하는 MLOps와 더불어, 생성형 AI 모델을 튜닝하고 모델링하는 방법과 이를 운영하는 LLMOps 분야에도 많은 관심을 가지고 허깅 페이스 펠로(Hugging Face Fellow), 구글 디벨로퍼스 엑스퍼트(Google Developers Expert) 등 다양한 커뮤니티 활동을 병행하고 있습니다.
  

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저자의 말

<딥러닝을 이용한 정형 데이터 분석> - 2022년 6월  더보기

인공지능의 가능성이 급격히 부상한 2016년 이래로, 점점 더 인간의 상상을 초월하는 능력을 갖춘 인공지능 모델에 대한 연구가 매일 새롭게 경신되고 있습니다. 이렇게 사람의 이목을 집중시키는 수많은 연구와 결과는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등 비정형 데이터에만 기반한 경우가 대부분입니다. 하지만 사람이 매일 생산하는 데이터 중 큰 부분은 비정형 데이터보다는 정형 데이터가 차지하고 있습니다. 정형 데이터 자체만 놓고 봤을 때는 전통적인 머신러닝 기법만으로도 유의미한 예측 능력을 확보하는 것이 가능했습니다. 물론 딥러닝을 적용하면 조금 더 뛰어난 결과를 얻을 수도 있습니다. 하지만 앞으로 정형 데이터에 딥러닝을 고려해야만 하는 가장 중요한 이유가 있습니다. 비정형과 정형 데이터를 모두 결합해 시너지를 낼 수 있는 기술이 바로 딥러닝이기 때문입니다. 한마디로 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 지금까지 얻을 수 없던 통찰을 얻고, 새로운 방향성을 만들어낼 수 있게 됐다는 것이죠. 이 책은 실전 데이터셋을 활용해 그 방법의 기초를 다질 수 있는 기회를 제공합니다. 이 책의 가장 큰 장점은 처음부터 끝까지 딥러닝 모델로 완전한 서비스를 만들어내는 전 과정을 다룬다는 점입니다. 특히 처음에는 두서없는 형태를 띤 데이터셋을 판다스, 사이킷런 등의 라이브러리로 가공하는 전처리 작업, 텐서플로/케라스 라이브러리로 손쉽게 딥러닝 모델을 정의하고 훈련시키는 작업, 플라스크를 통한 단순 웹을 포함해 라사(Rasa)와 페이스북 메신저로 모델을 배포해 실제 사용자와 상호작용하는 방법을 다룹니다. 머신러닝으로 가치를 창출할 수 있는 가장 좋은 방법은 처음부터 끝까지의 엔드투엔드 과정을 항상 머릿속에 새긴 채 각 단계를 완성해나가는 것입니다. 사실상 여러 과정이 복잡하게 얽혀 있지만, 불행히도 그중 데이터 또는 모델을 훈련시키는 부분에만 집중한 책이 대부분입니다. 이 책을 통해 실제 구현 능력뿐만 아니라, 정형 데이터에 딥러닝을 적용해 얻을 수 있는 통찰, 실제 가치를 창출할 수 있는 엔드투엔드 과정을 모두 얻어갈 수 있기를 바랍니다.

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