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이름:레자울 카림 (Rezaul Karim)

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2018년 12월 <빅데이터 분석을 위한 스칼라와 스파크>

레자울 카림(Rezaul Karim)

독일 프라운호퍼(Fraunhofer)의 FIT 연구 과학자다. 독일 아헨(Aachen)의 RWTH 아헨공과대학교에서 박사 학위를 받았다. 컴퓨터 과학 학사, 석사 학위도 취득했다.
프라운호퍼 FIT에 입사하기 전에 아일랜드의 Insight Center (아일랜드 최대 규모의 데이터 분석 센터이자 세계 최대의 시맨틱 웹 연구소)의 연구원으로 일하면서 데이터 분석 업무를 맡았다. 그 전에는 한국, 인도, 베트남, 터키, 방글라데시에 위치한 삼성전자의 R&D 센터에서 리드 엔지니어, 한국의 경희대학교 데이터베이스 연구소에서 연구 조교로 일했다. 또한 방글라데시 다카의 i2SoftTechnology에서 소프트웨어 엔지니어, 비엠테크21 월드와이드(BMTech21Worldwide)에서 R&D 엔지니어로도 근무했다.
빅데이터 기술(스파크, 카프카, DC/OS, 도커, 메소스(Mesos), 제플린(Zeppelin), 하둡, 맵리듀스(MapReduce))과 딥러닝(텐서플로, DeepLearning4j, H2O-Sparking Water) 중심의 C/C++, 자바, 스칼라, R, 파이썬 알고리즘과 데이터 구조에 대한 확실한 지식을 바탕으로 연구 개발 분야에서 8년 이상의 경력을 쌓았다. 연구 관심사는 머신 러닝, 딥러닝, 시맨틱 웹, 링크 데이터, 빅데이터, 바이오 인포믹스 등이다. 팩트출판사에서 출간한 『대용량 머신 러닝과 스파크』(에이콘, 2018)와 『텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(에이콘, 2017)의 저자다.  

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저자의 말

<대용량 머신 러닝과 스파크> - 2018년 7월  더보기

머신 러닝의 핵심은 원시 데이터를 정보로, 나아가 실행 가능한 지능으로 변환하는 알고리즘과 관련 있다. 머신 러닝은 빅데이터의 예측 분석에 적합하다. 따라서 머신 러닝이 없었다면 이 거대한 정보의 흐름을 따라잡기란 거의 불가능했을 것이다. 비교적 새로운 최근 기술인 스파크(Spark)는 빅데이터 엔지니어와 데이터 과학자들에게 좀 더 빠르고 사용하기 쉬운 강력한 기능과 통합 엔진을 제공한다. 이로 인해 다양한 분야의 학습자들이 각자의 머신 러닝 문제를 상호작용하면서 훨씬 더 큰 규모로 해결할 수 있게 됐다. 이 책은 데이터 과학자, 엔지니어, 연구원이 강력한 머신 러닝 모델을 빌드하기 위해 데이터 집약적 환경에서 거대한 데이터 클러스터들을 처리하는 방법을 배워 머신 러닝을 개발하고 대규모로 배포할 수 있도록 설계됐다. 이 책은 상향식 접근 방식으로 구성돼 스파크와 ML의 기초부터 시작한다. 그리고 피처 엔지니어링으로 데이터를 탐색하고, 확장 가능한 ML 파이프라인을 구축한 후, 이들을 새로운 데이터와 문제 유형에 맞게 튜닝하고 조정한다. 마지막으로 모델 빌드에서 배포로 이어진다. 좀 더 명확하게 설명하기 위해 머신 러닝과 스파크로 하는 프로그래밍에 관해 최소한의 지식만 갖춘 독자라도 예제를 따라가며 실제 머신 러닝 문제와 솔루션을 향해 나아갈 수 있도록 구성했다.

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