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머신러닝을 위한 실전 데이터셋 : 개인 정보를 보호하고 머신러닝 학습에 사용할 합성 데이터 만들기
- 칼리드 엘 에맘 외공저 저
- 한빛미디어
- 2021년 01월 04일
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ISBN: 9791162243749
172쪽
327g
183 x 235 (㎜)
지금 이책은
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책 소개
출판사 리뷰
1장: 합성 데이터와 그 이점이 무엇인지 설명한다. 인공지능과 머신러닝(AIML) 프로젝트는 다양한 산업에서 사용되고 있으며, 광범위한 활용 사례 중 맛보기로 몇 가지를 발췌해 수록했다.
2장: 데이터 합성의 목표를 설정하고 다른 방법들에 비해 비즈니스 우선순위에 적합한 시기를 결정하는 데 도움되는 의사결정 프레임워크를 제시한다.
3장: 데이터 합성 프로세스의 첫 번째 단계인 분포 모델링을 다룬다. 비정형 데이터 분포를 머신러닝 모델에 적합하는 방법을 개략적으로 설명한다.
4장: 합성 데이터에 사용할 수 있는 데이터 효용성 프레임워크를 설명한다. 데이터 합성기 최적화, 데이터 합성 접근법, 합성 데이터의 결과 파악 등을 살펴본다.
5장: 기본 개념을 이용해 합성 데이터를 생성해본다. 몇 가지 기본적인 접근법으로 시작해서 뒤로 갈수록 복잡한 접근법으로 발전하며 입문자용 기술부터 고급 기술까지 다룬다.
6장: 먼저 데이터 합성이 보호하려는 노출 유형을 정의한다. 미국과 유럽연합의 주요 프라이버시 규정이 합성 데이터를 어떻게 다루는지 검토하고, 프라이버시 보장 분석을 시작할 방법을 제시한다.
7장: 합성 데이터셋과 합성 데이터 생성 기술을 전수해온 경험을 바탕으로 실제 데이터를 처리할 때 도움될 실용적인 고려사항을 제시한다. 도전적인 과업을 강조할 뿐만 아니라 과업을 해결할 방안도 제시한다.
저자 소개
저자 : 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.
저자 : 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.
저자 : 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
역자 : 심상진
네이버 클로바의 Conversation팀에서 자연어 데이터 분석 및 모델러로 활동 중이다. 물리학을 전공했으며, 임베딩 소프트웨어 개발, 단백질 분자 모델링 연구 및 시스템 파이프라인 구축, 기상/지리 데이터 관련 시각화 및 관리 소프트웨어 방면에서 경력을 쌓았다.
현재는 데이터 분석을 평생의 업으로 생각하고 이 일에 매진하고 있다. 자연어 처리를 주 업무로 하며, 데이터 수집 방법과 레이블링의 효율적 처리 방법을 강구하는 중이다. 또 BERT보다 작으면서도 효율적인 구성을 가진 모델을 연구하며, 자연어를 기계어에 일대일로 대응시킬 방법을 모색하고 있다. 무엇보다 최근에 태어난 아이에 대해서도 애정 어린 연구를 게을리하지 않으려고 노력한다.
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
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
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