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    머신러닝을 위한 실전 데이터셋

    • 칼리드엘에맘,루시모스케라,리처드홉트로프 저
    • 심상진 역
    • 한빛미디어
    • 2021년 01월 04일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791162243749
    쪽수172쪽
    크기B5(188mm X 257mm, 사륙배판)
    제품구성단행본
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    • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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    책 소개
    개인 정보 보호와 광범위한 데이터 사용의 균형을 이루다. 머신러닝 모델을 구축하고, 테스트를 진행하려면 크고 다양한 종류의 데이터가 필요하다. 그러나 대부분의 데이터셋은 개인 정보 문제로 사용이 제한적이라 광범위하게 사용할 수 없다. 이 책에서는 실제 데이터로 새로운 데이터를 만드는 실용적인 합성 데이터 기술을 소개한다. 합성 데이터는 이차 분석에 용이하여 데이터 연구, 고객 행동의 이해, 신제품 개발 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다. 이 책은 실제 데이터를 합성해 다양한 산업에서 사용할 수 있는 방법을 제공하며, 개인 정보 문제를 해결하는 방법을 다룬다. 또한 실제 데이터셋에서 합성 데이터를 생성하기 위한 원칙과 단계를 배운다. 더 나아가 합성 데이터가 제품이나 솔루션 개발에 드는 시간을 어떻게 단축할 수 있는지를 학습한다. ● 다변량 정규 분포를 사용해 합성 데이터 생성하기 ● 다양한 적합도 메트릭을 분포 적합하기 ● 원본 데이터의 구조를 복제하기 ● 관계가 복잡한 데이터를 모델링하기 ● 데이터 효용성을 평가하는 방식과 측정 기준 정하기 ● 실제 데이터를 분석해 합성 데이터를 복제하기 ● 합성 데이터의 개인 정보와 신원 노출을 평가하기
    목차
    CHAPTER 1 합성 데이터 생성 소개 1.1 합성 데이터 정의 1.2 합성 데이터의 이점 1.3 합성 데이터의 활용 사례 1.4 요약 CHAPTER 2 데이터 합성 2.1 합성 시기 2.2 식별화 가능성 스펙트럼 2.3 데이터 접근 활성화를 위한 PET 선택의 절충 2.4 데이터 합성 프로젝트 2.5 데이터 합성 파이프라인 2.6 합성 프로그램 관리 2.7 요약 CHAPTER 3 시작: 분포 적합 3.1 데이터 프레임 3.2 데이터 분포 유형 3.3 실제 데이터에 분포 적합시키기 3.4 분포로부터 합성 데이터 생성 3.5 요약 CHAPTER 4 합성 데이터의 효용성 평가 4.1 합성 데이터 효용성 프레임워크: 분석 복제 4.2 합성 데이터의 효용성 프레임워크: 효용성 메트릭 4.3 요약 CHAPTER 5 데이터 합성 방법 5.1 합성 데이터 생성 이론 5.2 실제 합성 데이터 생성 5.3 하이브리드 합성 데이터 5.4 머신러닝 방법 5.5 딥러닝 방법 5.6 시퀀스 합성 5.7 요약 CHAPTER 6 합성 데이터의 신원 식별 6.1 노출 유형 6.2 개인 정보 보호법이 합성 데이터의 생성과 사용에 미치는 영향 6.3 요약 CHAPTER 7 실제 데이터 합성 7.1 데이터 복잡성 관리 7.2 데이터 합성 구성 7.3 결론
    저자 소개
    저자 : 칼리드엘에맘,루시모스케라,리처드홉트로프
      칼리드 엘 에맘(Khaled El Emam)
      Eastern Ontario Research Institute의 아동병원 선임 과학자이자 종합적인 전자 건강 정보연구소 소장으로 합성 데이터 생성 방법과 도구에 대한 응용 학술 연구를 수행하고 재식별 위험성을 측정한다. 또 오타와 대학교 의과대학 교수로 재직 중이다.
      칼리드는 의료산업에서 인공지능과 머신러닝(Artificial Intelligence and Machine Learning, AIML)의 응용을 추진하기 위해 합성 데이터 개발에 주력하는 Replica Analytics의 공동 설립자다. 동시에 데이터 보호 기술을 개발하고 의료 서비스를 제공하며 신약 발명을 지원하는 분석 도구를 구축하는 기술 회사의 이사회에서 투자, 자문, 이사를 겸임하고 있다.

      루시 모스케라(Lucy Mosquera)
      캐나다 킹스턴에 있는 퀸즈 대학과 브리티시컬럼비아 대학에서 학업을 마쳤으며, 생물학과 수학을 전공했다. 킹스턴 종합병원의 임상 시험 및 관찰 연구에 데이터 관리 지원을 제공하고, 다양한 회사와 동형 암호화 및 비밀 공유 프로토콜을 기반으로 한 임상 시험 데이터 공유 방법을연구한 경력이 있다. 루시는 Replica Analytics의 수석 데이터 과학자로, 건강 데이터에 대한 자신의 주제 분야 전문 지식을 합성 데이터 생성, 해당 데이터의 혁신적인 평가 방법에 통합하고 회사의 분석 프로그램을 감독하는 일을 하고 있다.

      리처드 홉트로프(Richard Hoptroff)
      박사 과정에서 개발한 인공지능과 시계열 데이터 처리 기술을 기반으로 하는 기술 스타트업을 전문으로 한다. 초기 단계 개발 시의 제품 개념을 상용화하는 일, 위험과 투자 비용을 최소화해 구매할 수 있는 제품과 서비스의 개발에 주된 관심이 있다. 지난 30여 년간 예측 소프트웨어, 데이터 마이닝, 블루투스 라디오, ASIC 제작, 고정밀 스마트 워치 제조, 서비스로서의 추적 가능한 시간(Traceable Time as a Service)에서 스타트업 창업가로 활동했다.

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