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이름:산타누 파타나야크 (Santanu Pattanayak)

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2020년 3월 <딥러닝 AI프로젝트 실사례>

산타누 파타나야크(Santanu Pattanayak)

현재 GE에서 수석 데이터 과학자로 근무하고 있다. 데이터 분석 및 데이터 과학 분야에서 쌓은 6년의 경력을 비롯해 총 10년 동안 이 분야에서 근무했다. 또한 개발과 데이터베이스 기술 분야도 경험했다. GE에 입사하기 전에는 RBS, 캡게미니(Capgemini), IBM 등의 회사에서 근무했다.
인도의 콜카타 자다브푸르 대학에서 전기공학 학사를 받았고, 열렬한 수학 애호가다. 현재는 하이데라바드 소재 인도 기술연구소(IIT)에서 데이터 과학 석사 과정을 밟고 있다. 데이터 과학 해커톤(hackathon)과 캐글(Kaggle) 경연 대회에 참가하는 데 많은 시간을 투자하고 있으며, 전 세계 500등 이내에 위치한다. 인도의 웨스트 벵갈에서 태어나고 자랐으며, 현재 인도 벵갈루루에서 아내와 함께 살고 있다. http://www.santanupattanayak.com/에서 최근 활동을 확인할 수 있다.  

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저자의 말

<텐서플로를 이용한 고급 딥러닝> - 2019년 2월  더보기

이 책은 텐서플로로 딥러닝을 개발할 때 필요한 실용적이고 수학적인 가이드라인을 담고 있다. 딥러닝은 개념들의 계층으로 쌓아 올린 세상을 모델링하는 머신 러닝의 한 분야다. 이러한 학습 패턴은 인간의 두뇌가 배우는 방식과 유사하며, 이는 컴퓨터가 다른 전통적인 모델링 방법으로는 할 수 없는 복잡한 개념을 모델링할 수 있게 해준다. 따라서 현대의 컴퓨팅 패러다임에서, 특히 오늘날 제공되는 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 활용해 복잡한 실제 문제를 모델링하는 데 딥러닝이 중요한 역할을 한다. 딥러닝 모델은 매우 복잡해서 이를 사용하는 사람들이 대개 딥러닝 모델을 블랙박스로 취급한다. 그러나 머신 러닝의 한 분야인 딥러닝을 최대한 효과적으로 사용하기 위해서는 이와 관련된 과학과 수학을 같이 공부해야만 딥러닝에 숨겨진 원리를 밝혀낼 수 있다. 이 책에서는 과학적인 관점뿐만 아니라, 수학적인 관점으로도 딥러닝과 관련된 개념과 기술을 설명하는 데 많은 시간을 할애한다. 또한 1장에서는 딥러닝의 개념을 좀 더 쉽게 이해하기 위해 필요한 수학적 기초를 설명하는 데 중점을 뒀다. 텐서플로는 연구 목적의 유연성과 사용 편의성을 갖추고 있으므로 이 책에서는 텐서플로를 딥러닝 패키지로 사용했다. 텐서플로를 선택하는 또 다른 이유로는 텐서플로 서빙 기능을 사용해 모델을 라이브 프로덕션 환경에서 쉽게 배포할 수 있다는 점을 꼽을 수 있다. 요약하자면, 이 책은 실질적인 실무 지식을 제공하기 때문에 딥러닝을 처음부터 차근차근 배워서 딥러닝 솔루션을 구현할 수 있다. 이 책을 통해 텐서플로를 사용해서 신속하게 개발할 수 있고, 다양한 딥러닝 아키텍처를 최적화할 수 있다. 이 책에서는 모든 산업 분야에서 필요한 딥러닝의 실질적인 측면을 다룬다. 새로운 딥러닝 애플리케이션을 만들기 위해 프로토타입을 먼저 만들어 사용해보고 증명할 수도 있다. 이를 위해 이 책에서 사용된 코드는 예제를 테스트해보고, 흥미로운 방법으로 확장해 테스트할 수 있도록 iPython 노트북 및 스크립트의 형태로 제공된다. 이 책을 통해 딥러닝 분야에서 연구를 계속하고 커뮤니티에 기여할 수 있도록 충분한 수학적 기초와 과학적 지식을 갖추게 될 것이다.

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