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이름:다타라지 재그디시 라오

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2021년 6월 <케라스부터 쿠버네티스까지>

다타라지 재그디시 라오

제너럴 일렉트릭(GE)의 수석 엔지니어로서 인도 방갈로르에서 근무하고 있다. 기계공학을 전공했으며 가스 터빈, 컴프레서, 기관차 같은 산업용 기계를 모니터링하고 통제하는 GE빌딩 소프트웨어에서 19년째 일해왔다. 글로벌 리서치에서 제품 설계를 위한 지식 기반 엔지니어링을 맡으면서 경력을 시작했다. 그 후 미국 버지니아주 노퍽의 GE 파워에서 가스 터빈 상태 모니터링 소프트웨어의 리더로 합류했다. GE 파워에서는 원격 모니터링 및 진단 사업의 최고 소프트웨어 설계자를 포함한 여러 역할을 수행했다. 2013년 인도로 돌아가 GE 트랜스포테이션에서 비디오 분석 및 예측 프로그램의 혁신 리더로 합류했다.
현재 운송사업부문의 애널리틱스 및 인공지능 전략 그룹을 이끌고 있으며, 예측 정비(predictive maintenance), 머신 비전(machine vision), 디지털 트윈(digital twins)과 같은 산업용 IoT 솔루션을 구축하고 있다. 그의 팀은 데이터 정제, 준비, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 분산 훈련, 자동 배포와 같은 주요 데이터 과학 문제를 해결하기 위해 최첨단 머신러닝 플랫폼을 구축하고 있다. 쿠버네티스(Kubernetes)에 기반을 둔 이 플랫폼은 차세대 운송 산업용 인터넷 솔루션을 호스팅할 것이다.
GE를 통해 출원한 11개 특허를 보유하고 있으며 공인 GE 애널리틱스 엔지니어다. 인도의 고아공과대학교에서 기계공학 학사를 취득했다.  

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저자의 말

<케라스부터 쿠버네티스까지> - 2021년 6월  더보기

환영한다! 이 책은 머신러닝(ML, Machine Learning)과 딥러닝(DL, Deep Learning)의 여러 주제를 실무자의 관점에서 소개하고 있다. 이 기법들의 작동 원리와 관련된 핵심 알고리즘의 기본 개념에 관해 설명하고자 했다. 이러한 기법을 사용해 현실 세계의 시스템을 구축하는 것에 주안점을 뒀다. 많은 머신러닝 및 딥러닝 서적이 알고리즘을 심도 있게 다루고 있으나, 그 알고리즘들을 프로덕션 시스템으로 배포하기 위한 분명한 방법을 보여주지는 않는다. 또한 이러한 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 시스템을 빅데이터(Big Data)라고도 하는 대규모의 데이터를 처리하도록 확장하는 방법과 관련한 이해에 있어서는 커다란 격차가 있음을 종종 목격하게 된다. 오늘날 우리에게는 소프트웨어 코드를 패키징하고 대규모 사내 시스템 또는 클라우드 시스템에 완벽히 배포하는 것을 도와주는 도커(Docker)나 쿠버네티스(Kubernetes) 같은 시스템이 있다. 쿠버네티스는 확장, 장애 극복, 부하 균형, 네트워킹, 스토리지, 보안 같은 하위 수준의 모든 인프라스트럭처 관련 사항을 관리한다. 이 책에서 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트에서 쿠버네티스가 제공하는 풍부한 기능을 이용하는 방법을 보여줄 것이다. 아울러 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 규모에 맞춰 배포하는 것과 대규모 데이터를 처리하기 위한 요령에 초점을 맞출 것이다. 또한 널리 사용하는 알고리즘에 대해 설명하고 이를 사용해 시스템을 구축하는 방법을 보여줄 것이다. 이 책에 포함된 코드 예제들에는 독자가 쉽게 이해하고 사례를 재현할 수 있도록 가능한 한 상세하게 설명했다. 이미지를 로드해 유명 브랜드의 로고를 분류하는 딥러닝 모델을 예제로 사용한다. 그런 다음 이 모델을 분산 클러스터에 배포해 클라이언트들의 대규모 요구를 처리할 수 있게 한다. 이 예제는 딥러닝 모델을 구축하고 프로덕션 시스템으로 배포하기 위한 종단간 접근법(End-to-end Approach)을 알려준다. 또한 이 책에서 깊이 다루지 않는 주제들의 세부적인 내용을 다루는 서적과 웹사이트에 관한 참조를 제공한다.

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