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이름:치앙 양 (Qiang Yang)

최근작
2022년 8월 <연합학습>

치앙 양(Qiang Yang)

위뱅크(WeBank)의 AI 부서장(AI 최고 책임자)이자 홍콩 과학기술대학교 컴퓨터공학과 석좌교수다. 그 전에 학과장을 맡은 바 있으며, 빅데이터 인스티튜트(Big Data Institute)의 설립이사(2015~2018)이기도 했다. 관심 분야는 AI, 머신러닝, 데이터 마이닝 등이며 특히 전이학습, 자동 계획 수립, 연합학습, 사례 기반 추론에 관심을 갖고 있다. ACM, AAAI, IEEE, IAPR, AAAS 등 여러 국제 협회의 회원이다. 메릴랜드대학교 칼리지 파크 캠퍼스에서 1989년에 컴퓨터공학 박사학위를, 1985년에 천체물리학 석사학위를 받았다. 학사학위는 천체물리학으로 1982년에 베이징대학교에서 받았다. 워털루대학교(1989~1995)와 사이먼프레이저대학교(1995~2001)의 교수를 역임했다. 「ACM TISTACM Transactions on Intelligent Systems and Technology」와 「IEEE TBDIEEE Transactions on Big Data」 저널의 초대 편집장을 지냈다. IJCAIInternational Joint Conference on AI의 대회장(2017~2019)과 AAAI(Association for the Advancement of AI)의 집행 이사회 멤버(2016~2020)로 봉사했다. 수상 경력으로는 '2004/2005 ACM KDDCUP 챔피언십', 'ACM SIGKDD 특별 공로상(Distinguished Service Award)'(2017), 'AAAI 혁신적인 AI 애플리케이션 상(Innovative AI Applications Award)'(2016) 등이 있다. 화웨이(Huawei)의 '노아의 방주 연구소(Noah's Ark Lab)' 초대 연구소장(2012~2014)을 지냈으며, AI 플랫폼 회사인 포패러다임(4Paradigm)의 공동 설립자이기도 하다. 지은 책으로는 『Intelligent Planning』(Springer, 1997), 『Crafting Your Research Future』(Morgan & Claypool, 2012), 『Constraint-based Design Recovery for Software Engineering』(Springer, 1997) 등이 있다.  

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저자의 말

<연합학습> - 2022년 8월  더보기

이 책에서는 데이터가 여러 사이트에 흩어져 있고 소유하고 있는 개인이나 조직이 서로 달라서 데이터를 한데 모으기가 쉽지 않을 때, 어떻게 인공지능 애플리케이션에서 머신러닝 모델을 만들고 사용하는지 알려준다. 근래 들어 빅데이터 시대에 살고 있다는 얘기를 많이 들었을 텐데, 물론 빅데이터는 오늘날의 사회에서 AI의 발전에 불을 지피는 중요한 요소다. 하지만 진실은 이 시대가 서로 조각조각 분리돼 있는 스몰 데이터 사일로의 시대라는 것이다. 데이터는 휴대전화와 같은 에지 디바이스에서 수집되고 그곳에 저장된다. 병원 같은 조직에서는 특성상 제한된 사용자의 데이터밖에 보지 못하는 경우가 많다. 그러나 개인 프라이버시 및 보안 요구사항으로 인해 단순하게 서로 다른 조직에 있는 데이터를 합치는 것은 갈수록 더 어려워지고 있다. 이러한 상황에서, 연합 머신러닝이 실제적인 해결책으로 떠오르고 있다. 연합학습으로 사용자 프라이버시와 데이터 기밀 유지에 관한 요구사항을 준수하면서 여러 당사자가 공유하는 고성능 모델을 만들 수 있다. 연합학습 시스템을 개발하려면 ML 알고리듬, 분산 머신러닝, 암호화 및 보안, 프라이버시 보전 데이터 마이닝, 게임 이론 및 경제 원칙, 인센티브 메커니즘 설계, 법률 및 규제 요구사항 등 여러 분야의 기술이 필요하다. 이렇게 다양한 분야에 정통하기란 매우 어려운 일이며, 현재 이 분야를 연구하기 위한 자료는 여기저기 흩어져 있는 갖가지 연구 논문과 블로그 글뿐이다. 그렇기에 연합학습이라는 주제를 하나로 묶어서 종합적으로 소개하는 텍스트가 절실히 필요해 이 책을 내게 됐다.

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