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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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

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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

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 기관도 모델 구축, 애플리케이션 개발, 데이터 배포를 지원하기 위해 다양한 유형의 데이터 합성 방법론을 채택하기에 이르렀다.

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. 닫기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

[서평] 머신러닝을 위한 실전 데이터셋 yg**w | 2021-02-21 | 추천: 0 |

"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

"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 노출될 수 있는 유형들과 개인정보 보호법에서의 합성데이터 이슈사항들을 자세히 설명하였다. 마지막 7장에서는 실제 데이터를 처리할 때 고려사항을 제시함으로써 실무자들에게 도움이 될만한 해결 방안을 소개하였다.

현업에서 데이터를 분석하는 입장에서 국내 법상 왠만한 데이터는 개인정보가 아닌 데이터가 없다보니(그 정보만으로 특정 개인을 알아볼 수 없더라도, 다른 정보와 쉽게 결합하여 개인을 알아볼 수 있다면 전부 개인정보다.) 이러한 데이터 Privacy와 데이터 효용성 사이에서 균형을 이루는 최적의 지점을 찾는 것이 가장 큰 숙제인 것 같다. 개인을 식별하는 식별자를 제거할수록 개인화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 분석이 점점 어려워지기 때문이다. 이러한 데이터 접근 장벽을 해결하기 위한 강력한 솔루션이 합성 데이터라고 생각한다.

작년 8월 국내에서도 데이터3법(개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법) 개정안이 시행되면서 마이데이터 사업자가 생겨나고 기업들간 데이터 업무 협약도 점점 활발해지는 것 같다.
해외 서적이다보니 아쉽게도 국내 개인정보 보호법에 대한 내용은 없지만 전세계 어디서든 데이터를 다루는 실무자들의 고민은 모두 똑같을 것이다. 데이터를 가공하는 데이터 엔지니어부터 데이터 애널리틱스, 데이터 사이언티스트까지 그리고 개인정보 담당자까지 데이터를 다루는 모든 이들에게 추천한다. 닫기

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