유승훈

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 앞장에서 합성 데이터란 무엇이고, 어떻게 활용되고 있는지 등의 개괄적인 내용을 살펴봤다면, 이번 장에서는 데이터 합성에 있어 신경써야 할 주요사항들을 소개하고 있습니다. 데이터 합성 기술을 사용할때는, 데이터를 합성하는 것이 타 개인정보 강화기술을 사용하는것보다 좋은 방법인지 판단해야 합니다. 데이터 합성의 핵심요소 프로세스 - 데이터 파이프라인에 합성기술 통합. 구조 - 데이터 생성을 위한 기술, 능력, 교육 등의 요소. 기술선택을 위한 의사결정 식별화 가능성 스펙트럼 - 데이터에서 신원, 정체를 알게 될 확률을 기반으로 한 개인정보 - 비개인정보 판단. PET 선택의 절충 - 프라이..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 기계학습 기술이 계속된 발전을 거듭하면서, 더 복잡한 문제를 풀고자 하는 시도가 계속되고 있습니다. 이는 당연히 풀고자 하는 문제에 맞는 고품질의 데이터를 필요로 하지만, 이러한 데이터를 항상 확보할 수 있는 것은 아닙니다. 따라서 데이터 합성기술을 통해 문제를 해결하고자 하는 시도가 계속되고 있습니다. 합성데이터란? 개념적인 정의는, 실제 데이터는 아니지만, 실제 데이터를 기반으로 생성된 데이터입니다. 이는 실제 데이터와 동일한 통계적인 속성을 갖습니다. 합성 데이터, 즉 가상으로 만들어진 이 데이터가 실제 데이터를 얼마나 대체할 수 있는가는 '효용성 척도'로 나타냅니다. 합성 데이터..