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이름:아제이 탐피 (Ajay Thampi)

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2024년 4월 <해석 가능한 AI>

아제이 탐피(Ajay Thampi)

머신러닝에 대한 확고한 배경을 갖고 있다. 신호 처리와 머신러닝에 중점을 둔 주제의 논문으로 박사 학위를 받았다. 5G 셀룰러 네트워크에 적용되는 강화 학습, 볼록 최적화, 전통 머신러닝 기술에 대한 주제로 주요 콘퍼런스 및 잡지에 논문을 발표했다. 현재 책임 있는 AI와 공정성에 관심을 두고 대형 기술 회사에서 머신러닝 엔지니어로 근무하고 있다. 과거에는 마이크로소프트의 선임 데이터 과학자로서 제조, 소매, 금융 등 여러 산업의 고객을 위한 복잡한 AI 솔루션을 배포했다.  

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저자의 말

<해석 가능한 AI> - 2024년 4월  더보기

지금까지 10년 동안 데이터 및 머신러닝과 함께한 것은 행운이었습니다. 저의 배경은 머신러닝이며 박사 학위는 무선 네트워크에 머신러닝을 적용하는 주제에 중점을 뒀습니다. 저는 5G 셀룰러 네트워크에 강화 학습, 볼록 최적화, 전통 머신러닝 기술 적용을 주제로 한 주요 콘퍼런스 및 저널에 논문을 발표하고 있습니다(http://mng.bz/zQR6). 박사 과정을 마친 후 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어로 일하기 시작했고 제조, 소매, 금융 등과 같은 다양한 산업에서 고객을 위한 복잡한 AI 솔루션을 배포하는 경험을 했습니다. 해석 가능한 AI의 중요성을 깨닫고 본격적으로 연구하기 시작한 것도 이 시기입니다. 또한 데이터 과학자, 비즈니스 이해 관계자, 관련 전문가가 머신러닝 모델을 더 깊이 이해할 수 있도록 실제 환경에 해석 가능성 기술을 구현하고 배포하기 시작했습니다. 해석 가능한 AI를 다룬 블로그 포스팅(http://mng.bz/0wnE)을 작성하고, 강건하고 설명 가능한 AI 시스템을 구축하기 위한 원칙을 준수하는 접근 방식을 제시했습니다. 이 게시물은 다양한 산업 분야의 데이터 과학자, 연구원, 실무자로부터 놀라울 정도로 큰 반응을 얻었습니다. 다양한 AI 및 머신러닝 콘퍼런스에서 이 주제로 발표하기도 했습니다. 콘텐츠를 배포하고 주요 콘퍼런스에서 연설하면서 다음을 배웠습니다. ■ 이 주제에 관심이 있는 사람은 나만이 아니었다는 점 ■ 커뮤니티에서 관심을 갖는 구체적인 주제에 대한 좀 더 자세한 이해 이러한 배움이 지금 읽고 있는 책으로 이어졌습니다. 설문 조사 결과, 블로그 게시물, 책 등 해석 가능한 AI를 파악하는 데 도움이 되는 자료를 찾을 수 있었지만, AI 실무자에게 중요한 모든 해석 기술을 다루는 단일 자원이나 책은 찾을 수 없었습니다. 이러한 최신 기술을 구현하는 방법을 설명하는 실용적인 지침도 없습니다. 이 책의 목표는 활발한 연구가 이뤄지고 있는 영역의 구조를 제시하고 여러 해석 기술을 다뤄 이런 격차를 메우는 것입니다. 이 책의 전반에 걸쳐 구체적인 실제 사례를 살펴보고 최신 기술을 사용해 정교한 모델을 구축하고 해석하는 방법을 살펴봅니다. 저는 실제로 배포되고 있는 복잡한 머신러닝 모델을 이해하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 깊이 있는 이해가 부족하면 모델이 편향된 결과를 전파할 수 있다는 것을 사법 체계, 정치, 소매, 안면 인식, 자연어 처리 분야를 통해 경험했습니다. 이 모든 것이 신뢰에 나쁜 영향을 미칩니다. 제 경험에 비춰 볼 때 이것이 기업에서 AI를 사용하는 것에 저항하는 주된 이유 중 하나입니다. 여러분도 이런 이해의 중요성을 깨닫게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 이 책에서 많은 것을 배우기 바랍니다.

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