데이터야놀자

사회(패널토의 현장 & 사전 질문하기)

김성훈 & 웨이브

홍콩과기대(Hong Kong University of Science and Technology; HKUST) 컴퓨터공학과 교수.
딥러닝에 관심 있는 모두가 아는 바로 그 강의 "모두를 위한 머신러닝/딥러닝" 목소리의 주인공. 데이터야놀자에서는 목소리뿐만 아니라 생생한 표정까지 볼 수 있다...! 또한, 강의가 아닌 데이터에 대한 "수다"를 떨어주실 예정. 교수님의 "수다"가 궁금한 당신, 데이터야놀자로 오라! 세계적인 석학으로 인정받는 그는 2018년에는 네이버 클로바 AI 연구팀에 합류하게 될 예정이다.

패널

박조은

개발자로 주로 게임과 광고 분야에서 일했습니다.
로그를 쌓고 여러 데이터 수치를 SQL로 가공하고 추출해서 웹상에서 차트를 그리거나 데이터를 추출하는 일을 하기도 했습니다.
최근 데이터사이언스를 공부하면서 그동안 직관이나 일부 데이터에만 의존해서 삽질하던 과정을 파이썬 라이브러리를 통해 보며 과거에 했던 고생을 떠올리고 있습니다.
요즘은 캐글 스코어를 올리는 재미와 좌절 사이에 있습니다.

윤성국

코딩이랑 무관합니다만, 연구실에서 열심히 노역(?)하고 있는 평범하고 싶은(=_=?) 대학생입니다.
저는 많은 분들이 연구하는 방향과 반대로(?) 연구하고 있습니다. 다른 분들은 어떻게 해서든 인공지능의 정확도를 높이려 하지만, 저는 정확도를 낮추게 하는 방법을 찾아해맨답니다. 무슨 소린지 모르시겠다구요? 저는 머신러닝을 공격하는 데이터를 만들어내서 머신러닝이 얼마나 보안에 취약한지를 알리는 데이터 과학자들 뚜껑열리게 하는(?) 무시무시한 연구를 하고 있거든요. 여러분이 만든 인공지능 모델은 안전한가요? 여러분들의 모델이 어떻게 공격받을 수 있고, 어떻게 내 모델을 지킬 것인지를 같이 고민해보는 자리가 되었으면 합니다.
아!? 위에서 눈치 채셨겠지만 저는 개발자그룹(개발자그룹이었어?) 코딩이랑 무관합니다만, 에서 어쩌다보니(=_=!) 종신운영자로 활동하고 있습니다.

이창신

프로그래밍을 위한 별도의 수학을 다루기 전에, 이미 배웠던(물론 안배웠거나 오래됐을 수도 있습니다) 수학인 집합, 명제, 함수 등이 프로그래밍에 어떻게 쓰이는지 살펴봅니다.
머신러닝/딥러닝 학습에 나오는 행렬, 미적분과 확률 통계 등은 배운 것과 배울 것이 섞여 있을 수도 있습니다. 앞으로 어떤 수학 공부를 하면 좋을지도 말씀드리고 싶고요.
더불어, 최근 번역 작업과 미국 생활에 대한 얘기도 하려 합니다.

정다솔

스타트업에서 데이터분석을 하다가, 카드사 디지털사업본부에서 일하고 있습니다.
대학시절 사업을 통해 '비즈니스 의사결정에 유의미한 데이터'에 관해 생각하게 되었습니다.
데이터보다 비즈니스에, 비즈니스보다 실질적 삶의 변화에 관심이 많습니다.