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분류국내저자 > 컴퓨터/인터넷
국내저자 > 번역

이름:황정동

최근작
2020년 3월 <양자 컴퓨팅 이론 해설>

황정동

서울대학교에서 전산학과 물리학을 전공하고, 졸업 후 네오위즈에서 시스템 프로그래밍, 시스템 및 네트워크 운영 등의 업무를 맡아 대규모 리눅스 시스템과 네트워크를 관리하고 설계했다. 검색 전문 회사 첫눈에서 웹로봇을 개발했으며, NHN 검색센터에서는 언어 처리 관련 라이브러리 개발에 참여했다. Cauly 등의 모바일 광고 플랫폼 개발 경험이 있으며, LINE+에서 대규모 메시징 플랫폼 개발 및 운영에도 참여했다. 현재 삼성리서치 AI 센터 연구원으로 일하고 있다.  

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저자의 말

<데이터 예측을 위한 머신 러닝> - 2017년 4월  더보기

인공지능은 현대 과학의 오랜 꿈이다. 2001년이 지난 지 오래지만, 우리는 아직도 '2001년 스페이스 오디세이'의 HAL과 같은 평균 이상 인간의 능력을 갖추고 인간을 대신해 인간의 일을 하는 존재를 꿈꾼다. 컴퓨터 프로그래밍을 처음 접했을 때 컴퓨터가 바둑으로 인간을 이기는 날이 언제 올까 궁금해하며, 나름의 알고리즘을 공상해보곤 했다. 절대 오지 않을 것 같던 그 순간이 어느 날 갑자기 눈앞에 나타났을 때의 그 충격과 흥분이 생생합니다. 제한적인 분야에서 인간을 대신하는 약한 인공지능들은 대부분 인간의 학습과 추론 과정을 흉내 내는 머신 러닝을 이용합니다. 사실 머신 러닝은 우리 생활 속에 이미 깊이 들어와 있습니다. 요즘 컴퓨터들은 인간과 바둑, 체스 같은 게임을 겨루기도 하고, 음성을 인식해서 질문에 답하기도 하고, 외국어 문서를 번역해주기도 하며 심지어는 인간을 대신해 자동차 운전을 하기도 합니다. 이런 최근의 성과들은 딥러닝으로 대표되는 머신 러닝 분야 최신 기술들에 의존하고 있습니다. 모든 머신 러닝은 본질적으로 학습을 통해 직관과 통찰을 얻어내고, 이를 이용해 주어진 상황에 맞는 예측을 추론해내는 과정으로 볼 수 있습니다. 이 책은 이 과정을 대표하는 과거 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 데이터 예측 분야를 통해 머신 러닝의 기본 원리들을 설명합니다. 머신 러닝 알고리즘들은 인간의 귀납적 학습과 추론 과정을 관찰해 얻은 간단한 발상들을 이용합니다. 이 책은 다양한 발상에 따른 각 알고리즘의 장단점과 적절한 선택 기준들을 설명합니다. 그뿐만 아니라 머신 러닝을 적용할 때 알고리즘 선택보다 더 현실적으로 와 닿는 문제인 데이터 준비,데이터 탐색, 모델 평가 및 적용, 모니터링에 이르는 데이터 예측 프로젝트의 전 과정도 상세히 다루고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘이 내포하고 있는 다소 난해한 개념들을 다양한 분야의 적용 예제, 사례 연구를 통해 구체적이고 실제적으로 이해하기 쉽게 설명합니다. 최근 각광 받고 있는 최첨단 머신 러닝 알고리즘을 처음 접하게 되면 아주 난해한 외계인이 던져준 마법 상자 같은 인상을 받기가 쉽습니다. 그러나 머신 러닝의 발전 과정을 살펴보면 마법 같은 알고리즘보다는 문제의 대상을 파악하고 주어진 데이터에 맞는 해법을 찾고 적합한 머신 러닝 모델을 설계하는 전체 과정을 이해하는 것이 더 중요하다는 것을 알게 됩니다. 이 책은 머신 러닝에 대한 이러한 기본기를 구체적으로 단단하게 갖출 수 있게 도와주는 좋은 책입니다. 여기서 쌓은 탄탄한 배경지식들은 이 책이 미처 다루지 못한 비지도 학습, 강화 학습, 딥러닝 등의 최신 개념들을 좀 더 수월하게 익히는 데 큰 도움이 될 것입니다.

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