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NLP 리서치 엔지니어. 인지과학 석사과정을 졸업했다. 커리어 초창기 머신러닝 분석 솔루션을 개발해 자동차, 금융권 등 열 군데 이상의 대기업에 성공적으로 적용했다. 이후 자연어 처리에 관심이 많아 한국어 KoGPT와 KoBART 등의 딥러닝을 활용한 챗봇 개발과 텍스트 요약 과제를 수행했다. 세계적인 DSTC8(The 8th Dialog System Technology Challenge) 대회에서 2위를 했다. 한국어 RoBERTa를 개발하고 오픈 소스 언어 모델 사전 학습 플랫폼(https://github.com/lassl/lassl)에 공개했다.

작가의 추천

  • 우리 주위에는 수많은 데이터가 범람하지만 원자료를 그대로 비즈니스에 사용하기는 어렵다. 가치 있는 데이터를 발굴하고 분석해 비즈니스에 도움을 주는 사람들을 우리는 데이터 과학자라고 부른다. 하지만 ‘데이터 과학자’라는 직업은 빠르게 변화하는 IT 분야의 특성상 하나의 직무로 정형화되지 않고 계속 변화한다. 이런 변화 때문에 데이터 과학자의 정의가 모호해져 데이터 과학자를 더 어렵게 생각한다. ‘기획부터 엔지니어링까지 다 잘할 수 있을까’, ‘데이터 과학 직무는 어떻게 시작해야 할까’, ‘데이터 과학자로서 커리어를 어떻게 쌓아야 할까’라는 궁금증이 생긴다면 이 책에서 그 해답을 찾을 수 있다. 책 전반에 걸쳐서 데이터 과학은 무엇이고 필요한 기술은 무엇인지 알려준다. 또한 나에게 맞는 직무를 탐색해 포트폴리오를 구성하고 커리어를 발전시킬 수 있도록 도와준다. 선배 데이터 과학자의 시선으로 후배들에게 커리어의 성장과 데이터 과학자 직무를 어떻게 선택해야 하는지 알려준다. 국내 시니어 데이터 과학자가 많지 않은 상황에서 이 책으로 경험과 노하우를 체득하길 바란다.
  • 이 책은 저자의 전문 지식과 실무 노하우를 바탕으로 연구/개발 상황을 가정한 실전 예제를 통해 기초를 탄탄히 하고 응용할 수 있도록 도움을 줍니다. 차근차근 기본기를 다질 수 있도록 수식 표현을 설명하는 과정에도 저자의 세심한 배려가 돋보입니다. 또한 입문자를 위해 이론과 수식을 분리하여 설명하고 있습니다. 인공지능 관련 실무자부터 이제 막 딥러닝에 관심이 생긴 입문자까지 자신의 실력을 향상 시킬 수 있는 좋은 책입니다.

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