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마스터 알고리즘 : 머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는가
페드로 도밍고스(Pedro Domingos), 강형진 ㅣ 비즈니스북스 ㅣ The Master Algorithm
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2016년 07월 30일
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504page/154*224*24/743g
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9791185459547/1185459545
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  • 우리의 삶을 혁신적으로 변화시킬 머신러닝의 현재와 미래! 알파고와 제4차 산업혁명이 이슈 됨에 따라 인공지능과 머신러닝에 대한 관심 또한 증가하였다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 아마존 등 거대 기업들도 앞다투어 머신러닝에 투자를 하고 있다. 이 책 『마스터 알고리즘』은 데이터 과학 분야의 최고 영예인 SIGKDD 혁신상을 2년 연속 수상한 세계 최고의 머신러닝 분야 전문가 페드로 도밍고스가 인공지능과 머신러닝의 탄생부터 어떻게 기계들이 스스로 학습할 수 있게 되었는지, 나아가 이 기술이 우리의 미래를 얼마나 경이롭게 바꿔놓을지 생생하게 보여준다. 그렇다면 머신러닝이란 무엇일까. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 기계에 일일이 명령을 내리거나 프로그래밍하지 않아도 기계 스스로 학습할 수 있는 능력을 부여하도록 하는 것을 말한다. 신용카드의 사용 내역을 추적해 우리가 혹할 만한 광고를 보여준다거나, 유권자 성향을 파악해 대통령 당선에 오른 오바마 등 이미 우리 삶에 관여하고 있다. 저자는 머신러닝의 정체를 밝히는 것에서 멈추지 않고 인류를 다음 단계의 진화로 이끌어낼 만큼 파격력 있는 ‘새로운 머신러닝’의 탄생을 제시한다. 쓰임과 분야에 따라 각기 다른 알고리즘을 사용하는 것을 모든 분야와 지식을 아우르는 ‘마스터 알고리즘’을 만들어 낼 수 있다는 주장을 펼친다. 오늘날과 같은 디지털 시대에 비즈니스를 하는 사람들에게 데이터 활용과 리스크 관리, 업무 자동화 등 다양한 측면에서 활용 가능한 아이디어를, 과학자나 기술자에게는 미래에 강력한 무기가 될 ‘머신러닝’이라는 새로운 과학적 세계관을 제시한다. 그리고 머신러닝으로 인한 미래 사회의 변화를 궁금해하는 이들에게는 이 기술의 정체가 무엇이고 우리를 어디로 데려가는지 청사진을 제시할 것이다.
  • 내가 읽은 최고의 인공지능 입문서! _ 빌 게이츠 인공지능과 무인자동차, HCI, 클라우드컴퓨팅, 사물인터넷까지 우리 삶을 변화시킬 가장 혁신적인 기술, 머신러닝의 모든 것! ★ 아마존 컴퓨터 기술 1위! ★ 앞으로 5년 모든 산업을 지배할 기술, 인공지능과 머신러닝에 대한 모든 것이 담겼다! 전 세계를 강타한 알파고 쇼크와 제4차 산업혁명의 이슈로 인해 인공지능과 머신러닝(기계학습)에 대한 관심의 규모는 날로 폭발하고 있다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 아마존 등 거대 기업들은 앞 다투어 머신러닝에 많은 돈을 투자하고 있으며 최고의 머신러닝 전문가들을 중심으로 인하우스팀을 꾸리고 연구·개발에 전폭적인 지원을 아끼지 않는 등 분야 선점에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 이런 정세에 맞춰 머신러닝은 무엇이며 왜 모든 글로벌 기업들이 그토록 ‘머신러닝’에 기대를 하고 있는지, 떠오르는 이 기술을 향후 어떻게 그리고 어떤 분야에 도입하고 활용해나가야 하는지에 대한 논의가 활발해지고 있다. 최고의 머신러닝 입문서로 평가받는 《마스터 알고리즘》은 데이터 과학 분야의 최고 영예인 SIGKDD 혁신상을 2년 연속 수상한 세계 최고의 머신러닝 분야 전문가 페드로 도밍고스가 쓴 책이다. 인공지능과 머신러닝의 탄생부터 어떻게 기계들이 스스로 학습할 수 있게 되었는지를 밝히고 나아가 이 기술이 우리의 미래를 얼마나 경이롭게 바꿔놓을지 생생하게 보여준다. 구글, 페이스북, 아마존, 마이크로소프트, 바이두, 네이버, 삼성… 왜 세계 최고의 기업들은 ‘머신러닝’에 미래를 거는가! 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 기계에 일일이 명령을 내리거나 프로그래밍하지 않아도, 기계 스스로 학습할 수 있는 능력을 부여하도록 연구하는 분야를 말한다. 불과 얼마 전까지만 하더라도 ‘기계가 스스로 학습한다’는 설정은 SF 영화 속에서나 가능한 일이라며 먼 미래에 접하게 될 기술이라 여겨왔다. 하지만 이미 머신러닝은 우리 삶에 깊숙이 자리하고 있다. 우리가 한 기업에 입사 지원서를 제출하면, 그 이력서를 맨 처음 보는 것은 사람이 아니라 기계다. 머신러닝을 통해 괜찮은 이력서가 선별되는 것이다. 우리가 이사 갈 집을 구하고 있을 때, 함께 여가를 즐길만한 사람을 찾을 때, 맘에 드는 영화와 책을 고를 때도 머신러닝은 우리가 저울질했던 모든 정보를 학습하여 맘에 들어 할 만한 후보를 추천해준다. 나아가 우리의 신용카드 사용 내역을 추적하여 관찰하고 이메일과 메시지를 샅샅이 훑어 우리가 혹할 만한 광고를 보여준다. 이처럼 우리는 삶의 모든 단계에서 이미 머신러닝의 관여를 경험하고 있다. 그뿐만이 아니다. 머신러닝은 국가의 향방, 인간의 생존, 전쟁의 판도를 바꿀 만한 영향력도 가지고 있다. 머신러닝을 통해 유권자 성향을 상세하게 파악한 오바마가 롬니를 이기고 대통령이 된 것은 너무도 유명한 일이다. 지금 고속도로에서는 불의의 사고로 누군가 목숨을 잃는 일이 없도록 머신러닝 기술을 장착한 구글의 무인자동차가 주행 실험 중이며 미국 국방부는 머신러닝 기능을 탑재한 로봇으로 조직된 군대까지 계획하고 있다. 구글, 페이스북, 아마존, IBM, 마이크로소프트, 바이두 등 세계 경제계를 주도하는 이러한 기업들이 인공지능과 머신러닝에 대규모 투자를 하며 미래를 준비하는 것은 앞으로 머신러닝이 산업과 사회, 인간의 모든 삶을 송두리째 바꿔놓을 것이라는 확신을 가졌기 때문이다. 최고의 데이터 과학자가 전하는 머신러닝의 현재와 미래 《마스터 알고리즘》의 저자 페드로 도밍고스는 머신러닝과 인공지능 그리고 철학...
  • 들어가는 말 제1장 머신러닝의 혁명이 시작됐다 머신러닝은 무엇인가 / 최고의 기업들이 머신러닝을 채택하는 이유 / 머신러닝이 과학을 혁신한다 / 국가의 운명을 바꾼다 / 지상 전쟁에 한 명, 가상 전쟁에 두 명 / 우리는 어디로 향하는가 제2장 마스터 알고리즘은 어떻게 탄생하는가 신경과학에서 / 진화론에서 / 물리학에서 / 통계학에서 / 컴퓨터 과학에서 / 머신러닝 vs 지식공학 / 머신러닝 vs 인지 과학 / 머신러닝 vs 머신러닝 실행자 / 마스터 알고리즘은 당신에게 무엇을 주는가 / 또 다른 만물 이론이 될 것인가 / 본선에 진출하지 못하는 후보들 / 머신러닝의 다섯 종족 제3장 흄이 제기한 귀납의 문제 _기호주의자의 머신러닝 데이트를 할 수 있을까, 없을까 / ‘세상에 공짜는 없다’라는 정리 / 지식 펌프에 마중물 붓기 / 세상을 다스리는 법 / 무지와 환상 사이 / 당신이 믿을 만한 정확도 / 귀납법은 연역법의 역이다 / 암 치료법 학습하기 / 스무고개 놀이 / 기호주의자의 믿음 제4장 우리 두뇌는 어떻게 학습하는가 _연결주의자의 머신러닝 퍼셉트론의 성장과 쇠퇴 / 물리학자가 유리로 두뇌를 만들다 / 세상에서 가장 중요...
  • 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 하...
  • 페드로 도밍고스(Pedro Domingos) [저]
  • 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.
  • 강형진 [저]
  • 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.
  • 전체 14개의 구매후기가 있습니다.
머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는지 알아보고 싶습니다 xero*** 2016/08/14 평점 추천 0
머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는지 알아보고 싶습니다 xero*** 2016/08/14 평점 추천 0
IT분야에서 일을 하고 있는 한 사람으로서, 빠르게 급변하는 세상에 재빠르게 대처하지 못하면 금방 도태되기 쉽상이죠. 머신러닝이란 단어는 나온지 꽤 됐지만, 정확하게 어떤 의미를 담고 있는지는 잘 모르죠. 하지만, 미래를 준비하는 우리들에게는 꼭 읽어야 할 필독서가 아닌가 싶네요. vanil*** 2016/08/10 평점 추천 0
e러닝. 미래대비에 필수죠. gusqo*** 2016/08/16 평점 추천 0
감사합니다 ce*** 2016/08/29 평점 추천 0
곧 다가올 미래라는 점에서 매우 흥미있게 읽어볼 수 있다. lilyroom*** 2016/08/16 평점 추천 0
과학과 기술, 사업, 정치, 전쟁 등 세상을 격변시킬 기술로 주목받는 머신러닝에 대해 저자는 수학, 컴퓨터공학, 신경과학, 비즈니스 등을 아우르며 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 상세히 전달하고 있네요^^ jparkjp*** 2016/08/16 평점 추천 0
굿 굿 좋아요!!!!!!! kjch8*** 2017/02/13 평점 추천 0
그렇지 않아도 요즘 기계(머신)이 인간에게 어떤 영향을 끼치고 있는지 관심이 많은데 특히 공부를 중점적으로 하고 있는 저로써는 기계학습(머신러닝)에 관심이 많아요. 만약 이게 가능하다면 인간은 그 싫은 공부를 억지로 하지 않아도 되지 않을까 싶어서..읽어보고 싶습니다. yunju4*** 2016/08/16 평점 추천 0
글로벌 IT기업들은 앞다퉈 머신러닝에 대한 연구와 투자에 박차를 가하고 있고, 관련 스타트업도 늘어가고 있는 추세이다. 하지만 일반 대중의 눈높이로는 이에 대한 이해가 여전히 부족한 것도 사실이다. 이 책을 통해 마냥 어렵게만 느껴지는 머신러닝의 기본 개념 및 원리, 국내외 연구 진행과 머신러닝이 각광받는 이유 등을 세밀하게 살펴보는 시간이 되었으면 한다. lovemin*** 2016/08/16 평점 추천 0
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