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마스터 알고리즘
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마스터 알고리즘

: 머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는가

[ EPUB ]
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품목정보

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발행일 2016년 12월 27일
이용안내 ?
지원기기 크레마,PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원),아이폰,아이패드,안드로이드폰,안드로이드패드,전자책단말기(일부 기기 사용 불가),PC(Mac)
파일/용량 EPUB(DRM) | 35.32MB ?
글자 수/ 페이지 수 약 29.2만자, 약 8.9만 단어, A4 약 183쪽?
ISBN13 9791186805305
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소개 책소개 보이기/감추기

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저자 소개 관련자료 보이기/감추기

저자 : 페드로 도밍고스
시애틀 워싱턴대학의 컴퓨터과학 및 공학 교수. 리스본의 IST(Instituto Superior Tecnico)대학에서 전기공학 및 컴퓨터과학 학사와 석사 학위를, 캘리포니아대학 어바인캠퍼스(UC Irvine)에서 정보 및 컴퓨터과학 박사 학위를 취득했다. 머신러닝 분야의 선구적인 전문가로 데이터과학 분야의 최고 영예인 SIGKDD 혁신상을 2년 연속 수상하며 세계적인 주목을 받았다. 이후에도 풀브라이트 펠로우십, 슬론 펠로우십, 미국국립과학재단의 CAREER상, IBM 교수상(Faculty Award)을 받으며 명성을 쌓아왔다.
그의 주요 연구 분야는 머신러닝과 데이터 마이닝으로 컴퓨터가 인간의 도움을 더 적게 받으면서 더 많이 일하고, 경험을 통해 배우면서 새로운 지식을 발견하는 것을 목표로 한다. 그는 새로운 방향을 제시하는 창조성과 기술적 깊이 면에서 그 탁월함을 인정받고 있는데, 특히 머신러닝과 인공지능 그리고 철학의 오랜 과제였던 ‘어떻게 논리와 확률(Logic&Probability)을 통합할 것인가’에 관한 문제를 풀어낸 것으로 잘 알려져 있다. 이 연구는 과학전문지 《뉴 사이언티스트》에 커버스토리로 소개되기도 했다. 지금까지 120개가 넘는 전 세계 대학, 연구실, 컨퍼런스에 연사로 초청되었으며 그의 머신러닝 강좌는 워싱턴대학 내 최고의 수업으로 선정되고 있다. 2001년 설립된 국제머신러닝협회의 공동 창립자이자 인공지능발전협회의 특별회원인 그는 현재 워싱턴대학 외에도 스탠퍼드대학, 매사추세츠공과대학, 카네기멜론대학의 교환교수로 활동 중이다.
역자 : 강형진
서울시립대학교 전자공학과에서 학사, 석사 학위를 취득했다. LG전자에서 근무한 19년 동안 통신 장비와 휴대 전화를 개발하고 미국 주재원 생활을 경험했다. 번역가를 양성하는 글밥 아카데미에서 출판번역 과정을 수료 후, 현재 바른번역에서 정보통신과 과학기술 분야의 책을 중심으로 번역 활동을 하고 있다.

감수 : 최승진
포스텍 컴퓨터공학과 교수. 서울대학교 전기공학과를 졸업하고 미국 노터대임대학(University of NotreDame)에서 전자공학 박사과정을 밟으며 독립요소분석(independent component analysis)이라는 데이터분석법을 연구했다. 1997년 일본 이화학연구소에서 인공신경망과 뇌모사 컴퓨팅 연구를 하며, 자연스럽게 인공지능과 머신러닝에 발을 들여놓게 됐다. 머신러닝을 연구한 지 어느 덧 20년, 척박한 국내 이공계에 머신러닝의 기틀을 마련한 선구자로 현재 미래창조과학부 기계학습연구센터장을 역임하고 있다.

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

이 책의 가장 큰 목표는 당신이 머신러닝의 비밀에 들어서게 하는 것이다. 차량의 엔진이 어떻게 작동하는가는 기술자와 정비공만 알면 된다. 반면 운전대를 돌리면 차량의 진행 방향이 바뀌고 브레이크를 밟으면 차량이 멈춘다는 것은 모든 운전자가 알아야 한다. 그런데 우리는 머신러닝을 사용하는 방법은커녕 머신러닝에서 운전대나 브레이크에 해당하는 게 무엇인지조차 모른다. 이 책은 당신에게 머신러닝을 효과적으로 사용하려면 알아야 하는 개략적인 지식, 개념 모형을 소개한다.
〈들어가는 말〉 중에서

머신러닝이 한 회사의 상품을 확실히 좋아하도록 할 수 있는 최선의 방법은 회사가 직접 머신러닝을 수행하는 것이다. 최선의 알고리즘과 최대의 데이터를 보유한 기업이 승리한다. 이로써 새로운 종류의 순환 고리가 생긴다. 가장 많은 고객을 보유한 회사가 가장 많은 데이터를 수집하고 가장 좋은 모형을 학습하고 가장 많은 신규 고객을 얻으며, 이러한 선순환이 계속 이어지는 것이다(경쟁사로서는 악순환이다). 구글에서 빙으로 옮기는 것은 윈도우에서 맥으로 옮기는 것보다 쉽겠지만 실제로 사람들이 옮기지 않는 까닭은 분명하다.
〈제1장 머신러닝의 혁명이 시작됐다〉 중에서

이렇게 적은 수의 머신러닝이 이렇게 많은 일을 한다면 ‘하나의 머신러닝 알고리즘이 모든 일을 할 수 있지 않을까?’라는 질문이 논리적으로 이어진다. 표현을 달리하면 ‘하나의 알고리즘이 데이터에서 배울 수 있는 모든 것을 다 배울 수 있을까?’가 된다. 이 책의 중심 가설이 여기에 있다. 세상의 모든 지식, 즉 과거, 현재, 미래의 모든 지식은 단 하나의 보편적 학습 알고리즘으로 데이터에서 얻어낼 수 있다. 나는 이 머신러닝을 마스터 알고리즘(master algorithm)이라 부른다. 만약 이런 알고리즘이 가능하다면, 이 알고리즘을 발명하는 일은 역사상 가장 위대한 과학의 성취가 될 것이다.
〈제2장 마스터 알고리즘은 어떻게 탄생하는가〉 중에서

신경망의 첫 번째 성공은 주식 시장을 예측하는 일이었다. 신경망은 방해되는 부분이 많이 섞여 있는 데이터에서 작은 비선형 특성들을 감지할 수 있기 때문에 선형 모형보다 더 좋은 성능을 보였으며 금융계에서 유행했다. 전형적인 투자 기금은 많은 주식 종목에 대해 개별적으로 신경망을 학습시켜 가장 유망한 주식 종목을 고르게 하고 인간 분석가가 그들 중에서 어느 종목에 투자할지를 정하게 한다. 하지만 일부 투자 기금은 모든 과정을 머신러닝에 맡겨 주식 종목을 사고 팔게 한다. 이런 기금이 정확히 얼마나 성과를 냈는지는 철저하게 비밀로 유지되지만, 헤지펀드가 머신러닝 전문가들을 계속 놀라운 속도로 휩쓸어가는 건 우연이 아닐 것이다.
〈제4장 우리 두뇌는 어떻게 학습하는가〉 중에서

한쪽만 보면 머신러닝은 데이터 수집과 인간의 기여 부분에 가려 암 박멸 연구 과제의 작은 부분에 불과해 보이기도 한다. 하지만 다른 쪽에서 보면 머신러닝은 전체 사업의 핵심이다. 머신러닝이 없으면 암에 대한 생물학 지식은 수천의 데이터베이스와 수백만 과학 저술, 작은 부분만 아는 의사들에게 흩어지고 우리에게는 암에 대한 파편화된 생물학 지식만 있을 것이다. 이런 지식을 일관성 있게 하나로 모으는 것은 아무리 똑똑하더라도 사람이 혼자서 할 수 있는 일이 아니다. 오직 머신러닝만 할 수 있다.
〈제9장 마스터 알고리즘을 위한 마지막 퍼즐 조각〉 중에서

여전히 우리는 결국 인간을 위한 직업은 없어질 것 아니냐고 의문을 제기할 수 있다. 내 생각은 아니다. 컴퓨터와 로봇이 모든 일을 인간보다 잘하는 날이 온다 하더라도(가까운 장래는 아니다) 적어도 우리 중 일부는 일자리를 보전할 것이다. 가벼운 대화까지 하며 완벽하게 인간을 흉내 내는 로봇 바텐더가 생길 테지만 고객들은 사람인 바텐더를 더 선호할 것이다. 내가 의미하는 것은 인간이 되는 경험을 하지 않고서는 이해할 수 없는 모든 것에 해당되는 인간성이다. 우리는 인간성이 점차 사라진다고 걱정하지만 다른 직업들이 자동화되면 잿더미에서 다시 일어날 것이다. 더 많은 일이 기계로 저렴하게 수행될수록 인간미 넘치는 사람이 기여하는 부분은 더 가치 있을 것이다.
〈제10장 이것이 머신러닝이 펼치는 세상이다〉 중에서

---본문 중에서

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