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머신러닝을 위한 실전 데이터셋 개인 정보를 보호하고 머신러닝 학습에 사용할 합성 데이터 만들기

칼리드 엘 에맘 , 루시 모스케라 , 리처드 홉트로프 지음 | 심상진 옮김 | 한빛미디어 | 2021년 01월 04일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162243749(1162243740)
쪽수 172쪽
크기 184 * 236 * 10 mm /392g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Practical Synthetic Data Generation / Khaled El Emam

책소개

이 책이 속한 분야

개인 정보 보호와 광범위한 데이터 사용의 균형을 이루다.
머신러닝 모델을 구축하고, 테스트를 진행하려면 크고 다양한 종류의 데이터가 필요하다. 그러나 대부분의 데이터셋은 개인 정보 문제로 사용이 제한적이라 광범위하게 사용할 수 없다. 이 책에서는 실제 데이터로 새로운 데이터를 만드는 실용적인 합성 데이터 기술을 소개한다. 합성 데이터는 이차 분석에 용이하여 데이터 연구, 고객 행동의 이해, 신제품 개발 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.

이 책은 실제 데이터를 합성해 다양한 산업에서 사용할 수 있는 방법을 제공하며, 개인 정보 문제를 해결하는 방법을 다룬다. 또한 실제 데이터셋에서 합성 데이터를 생성하기 위한 원칙과 단계를 배운다. 더 나아가 합성 데이터가 제품이나 솔루션 개발에 드는 시간을 어떻게 단축할 수 있는지를 학습한다.

● 다변량 정규 분포를 사용해 합성 데이터 생성하기
● 다양한 적합도 메트릭을 분포 적합하기
● 원본 데이터의 구조를 복제하기
● 관계가 복잡한 데이터를 모델링하기
● 데이터 효용성을 평가하는 방식과 측정 기준 정하기
● 실제 데이터를 분석해 합성 데이터를 복제하기
● 합성 데이터의 개인 정보와 신원 노출을 평가하기

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

출판사 서평

합성 데이터는 지난 몇 년간 주목을 받으며 사회적 관심이 급속도로 증가했는데, 이러한 현상은 다음과 같은 두 가지에 관심이 쏠리면서 촉발됐다. 첫째는 인공지능과 머신러닝(AIML) 모델을 양성하고 구축하는 데 따른 대량의 데이터 수요다. 둘째는 고품질의 합성 데이터를 생성하는 효과적인 방법을 입증한 최근의 작업이다. 이로 인해 합성 데이터가 특히 AIML 커뮤니티 내에서 어려운 문제를 일부 상당히 효과적으로 해결할 수 있음을 인식하게 됐다. 따라서 NVIDIA, IBM, 알파벳과 같은 회사들만이 아니라 미국 인구조사국 같은 정부 기... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • "데이터 합성을 위해 읽어야 할 필수 서적" 유럽의 GDPR, 미국의 CCPA, HIPAA 등 강력한 Privacy 규제 속에서 최근 합성 데이터가 각광을 받고 있으며 책 <머신러닝을 위한 실전 데이터셋>에서는 합성 데이터 활용 사례부터 합성 방법, 효용성 평가 등 데이터 합성에 대해 자세히 설명하였다.    1장에서는 제조와 유통업, 헬스케어, 금융 서비스, 교통에서 합성 데이터의 활용 사례를 소개하였고 2~5장까지는 데이터를 합성하는 방법, 6장에서는 이렇게 생성된 합성 데이터에서 노출... 더보기

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