머신러닝 리스크 관리 with 파이썬

지은이 패트릭 홀(Patrick Hall)
BNH.AI의 수석 과학자로 포춘 500대 기업과 최첨단 스타트업에 AI 위험에 관해 자문을 제공하고, NIST의 인공지능 위험관리 프레임워크를 지원하는 연구를 수행하고 있다. 조지 워싱턴 경영대학원의 의사결정과학과 객원 교수로 데이터 윤리와 비즈니스 분석, 머신러닝 강의를 진행하고 있다.
BNH를 공동 설립하기 전에는 H2O.ai에서 책임 있는 AI 분야를 이끌면서 머신러닝의 설명 가능성 및 편향성 완화를 위한 세계 최초의 상용 응용 프로그램을 개발했다. 또한 SAS 연구소에서 글로벌 고객 지원 업무와 R&D 업무를 담당했다. 일리노이 대학교에서 계산화학을 전공한 후 노스캐롤라이나 주립대학교의 고급 분석 연구소를 졸업했다.
미국 과학, 공학 및 의학 아카데미(National Academies of Science, Engineering, and Medicine), ACM SIGKDD, 합동 통계 회의(Joint Statistical Meetings)에서 설명 가능한 인공지능과 관련 주제로 발표했다. McKinsey.com, 오라일리 레이더(O’Reilly Radar), 톰슨 로이터 규제 인텔리전스(Thompson Reuters Regulatory Intelligence) 등의 매체에 글을 기고했으며, 그의 기술 성과는 『포춘(Fortune)』, 『와이어드(Wired)』, 『인포월드(InfoWorld)』, 『테크크런치(TechCrunch)』 등에 소개되었다.

지은이 제임스 커티스(James Curtis)
솔레아 에너지(Solea Energy)의 정량 분석가(quantitative researcher)로, 통계 예측을 사용해 미국 전력망의 탄소 배출을 감소하는 데 주력하고 있다. 이전에는 금융 서비스 조직, 보험사, 규제기관 및 의료 서비스 제공업체에 더 공정한 인공지능 및 머신러닝 모델을 구축하는 데 도움을 주는 컨설턴트로 활동했다. 콜로라도 광업대학교(Colorado School of Mines)에서 수학 석사학위를 받았다.

지은이 파룰 판데이(Parul Pandey)
전기공학을 전공했으며 현재 H2O.ai에서 수석 데이터과학자로 근무하고 있다. 이전에는 Weights & Biases에서 머신러닝 엔지니어로 근무했다. 또한 캐글 노트북 부문의 그랜드 마스터이며, 2019년에는 링크드인(LinkedIn) 소프트웨어 개발 부문에서 최고 목소리(Top Voices) 중 한 명으로 선정되었다. 다양한 출판물에 데이터과학 및 소프트웨어 개발을 주제로 한 여러 기사를 기고했으며, 책임 있는 AI와 관련된 주제에 대해 강연하고 멘토링 및 워크숍을 진행하는 등 활발하게 활동하고 있다.


옮긴이 윤덕상
고려대학교 정보보호대학원에서 정보보호 분야 박사학위를 취득했다. 삼성그룹, 롯데그룹, KT 그룹 등 대한민국 전자, 유통, 통신 핵심 대기업과 SECUI, Fasoo 등 정보보호 전문업체를 두루 거치면서 34년간 정보보호 실무자부터 정보보호최고책임자(CISO)에 이르기까지 정보보호 분야의 핵심 업무를 두루 경험한 정보보호 전문가다. 2015년 ISC2 2015 Asia Pacific ISLA Award, 2016년 제15회 K-ICT 정보보호대상 특별상, 2018년 제10회 SECURE KOREA 2018 대상, 2020년 소프트웨어 연구개발(R&D) 우수성과 장관상을 수상했다. 현재 모빌리티 보안 전문업체인 (주)시옷에서 부사장으로 근무하며 성균관대학교 과학수사학과 겸임교수, 한국정보보호학회 부회장, 한국디지털포렌식학회 이사 등 정보보호분야에서 활발한 활동을 이어가고 있다.

옮긴이 이상만
동국대학교 전자계산학과를 졸업하고 삼성 SDS, KDB산업은행, NH농협손해보험 등 대기업에서 12년간 정보보호 운영, 기획 등의 실무를 역임했다. 삼성그룹 정보보호 전문업체인 SECUI 등 정보보호 솔루션 업체에서 16년간 네트워크 기반 취약점점검 도구, 방화벽, PC 개인정보보호 솔루션, Endpoint 정보유출탐지 솔루션을 개발한 정보보호 분야 개발 전문가다. 현재 모빌리티 보안 전문업체인 ㈜시옷에서 미래 자동차 분야에서 국제표준 Smart 충전방식인 Plug&Charge(PnC) 보안인증 솔루션, Automotive 취약점 점검 솔루션 등의 개발을 담당하는 등 현역으로 활발한 연구개발 활동을 펼치고 있다.

옮긴이 김경환
개발자의 길로 들어선 이후 강산이 세 번 바뀌었고 이제 네 번째도 중반을 넘어섰다. 코딩 자체도 좋아하지만, 다양한 분야의 전문가들로부터 요구사항을 듣고 분석하면서 새로운 지식을 습득하고 체계화하는 것을 즐긴다. 첫 직장에서 경험한 데이터베이스를 시작으로 데이터웨어하우스, 검색엔진, 빅데이터 그리고 인공지능에 이르기까지 여정에서 얻게 된 ‘살아 숨 쉬는 지혜’를 DIKW 이론을 빌려 주변에 설파하고 있다. ‘배운 것 남 주자’를 실천하기 위해 한양대학교 대학원과 학부에서 겸임교수로 ‘새로운 데이터역학을 주도하는 빅데이터시스템과 데이터과학’, ‘자료구조와 알고리즘’을 가르치고 있다. 반도체 분야에 적용한 텍스트 마이닝 기반의 DLP 솔루션을 개발했고, ITS를 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구축했다. 현재는 모빌리티 보안 전문업체인 ㈜시옷에서 스마트카 보안의 핵심 기술인 vPKI와 이를 활용한 F-OTA, PnC 등의 솔루션 고도화에 매진하고 있다. 번역서로는 『Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e』(에이콘출판사, 2022)이 있다.

옮긴이 김광훈
고려대학교 정보보호대학원에서 석사과정을 졸업하고 성균관대학교 일반대학원 컴퓨터공학과에서 박사과정을 수료했다. 글로벌 컨설팅펌인 PwC와 Deloitte를 거쳐, 일본에서 NHN 그룹 보안총괄을 지냈고, 현재 한국의 IT기업에서 CISO/CPO로 재직 중이다. 또한 대통령직속 디지털플랫폼정부위원회 보안분과 전문위원으로도 활동하고 있다.

옮긴이 장기식
경희대학교에서 대수학을 전공했으며 고려대학교 정보보호대학원에서 박사학위를 취득했다. 이후 약 10년간 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털포렌식 업무를 담당했다. 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석을 접한 이후 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 스타트업에서 인공지능 기반 데이터 분석 업무부터 CCTV용 영상 분석에 이르기까지 다양한 머신러닝 및 인공지능 업무를 수행했다. 현재 모빌리티 보안 전문업체인 ㈜시옷의 CTO로서 자동차 사이버보안 및 데이터분석 솔루션 개발 및 연구를 책임지고 있다. 번역서로는 『보안을 위한 효율적인 방법 PKI』(인포북, 2003)을 비롯해 『EnCase 컴퓨터 포렌식』, 『인텔리전스 기반 사고 대응』, 『적대적 머신러닝』, 『사이버 보안을 위한 머신러닝 쿡북』, 『양자 암호 시스템의 시작』, 『스크래치로 배워보자! 머신러닝』, 『Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e』(이상 에이콘출판사)이 있다.