교양 한 스푼 가볍게 읽는 시계열 예측과 LSTM
루미너리북스 인문교양 에디팅 팀미래를 예측한다는 것은 인류의 오랜 꿈이었습니다. 주식시장의 등락을 예견하고, 내일의 날씨를 정확히 알며, 질병의 확산을 미리 파악하는 일은 이제 더 이상 신화 속 이야기가 아닙니다. 현대 과학기술의 발전으로 우리는 시계열 예측이라는 강력한 도구를 손에 넣었고, 특히 LSTM이라는 혁신적인 인공지능 기술을 통해 더욱 정교한 미래 예측이 가능해졌습니다. 이 책은 이러한 첨단 기술을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 풀어냅니다.
넷플릭스는 어떻게 다음 달의 시청률을 예측할까요? 우버는 어떻게 특정 시간대의 승차 수요를 알 수 있을까요? 아마존은 어떻게 효율적으로 재고를 관리할까요? 이 책은 실제 산업 현장에서 활용되는 시계열 예측의 생생한 사례들을 통해 독자들을 미래 예측 기술의 세계로 안내합니다. 복잡한 수식이나 어려운 프로그래밍 지식 없이도, 우리 주변의 친숙한 예시들을 통해 자연스럽게 시계열 예측의 원리를 이해할 수 있습니다.
인공지능의 발전 과정부터 최신 기술인 LSTM의 작동 원리까지, 시간의 흐름에 따라 자연스럽게 이야기를 풀어냅니다. 1956년 다트머스 회의에서 시작된 인공지능의 여정, 1997년 LSTM의 혁신적인 등장, 그리고 현재 우리가 마주한 도전과제들까지, 마치 한 편의 다큐멘터리를 보는 듯한 흥미진진한 서사로 독자들을 사로잡습니다. 특히 인공신경망이 실제 뇌의 구조를 모방했다는 설명부터 시작하여, 복잡한 개념들을 독자들이 직관적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.
이 책은 단순한 기술 서적을 넘어, 미래를 준비하는 필수 교양서입니다. 기후변화 예측, 개인화 의료서비스, 스마트시티 구현, 금융시장 분석 등 우리 사회의 중요한 문제들을 해결하는 데 시계열 예측이 어떻게 활용되는지 상세히 다룹니다. 더불어 프라이버시 보호, 알고리즘 편향성, 윤리적 가이드라인 등 기술 발전에 따른 사회적 책임도 진지하게 고민합니다. 미래 사회의 주역이 되고자 하는 모든 이들에게 이 책은 새로운 통찰을 제공할 것입니다.
### 작가소개
루미너리북스 인문교양 에디팅 팀. 교양 서적 작가.
넷플릭스는 어떻게 다음 달의 시청률을 예측할까요? 우버는 어떻게 특정 시간대의 승차 수요를 알 수 있을까요? 아마존은 어떻게 효율적으로 재고를 관리할까요? 이 책은 실제 산업 현장에서 활용되는 시계열 예측의 생생한 사례들을 통해 독자들을 미래 예측 기술의 세계로 안내합니다. 복잡한 수식이나 어려운 프로그래밍 지식 없이도, 우리 주변의 친숙한 예시들을 통해 자연스럽게 시계열 예측의 원리를 이해할 수 있습니다.
인공지능의 발전 과정부터 최신 기술인 LSTM의 작동 원리까지, 시간의 흐름에 따라 자연스럽게 이야기를 풀어냅니다. 1956년 다트머스 회의에서 시작된 인공지능의 여정, 1997년 LSTM의 혁신적인 등장, 그리고 현재 우리가 마주한 도전과제들까지, 마치 한 편의 다큐멘터리를 보는 듯한 흥미진진한 서사로 독자들을 사로잡습니다. 특히 인공신경망이 실제 뇌의 구조를 모방했다는 설명부터 시작하여, 복잡한 개념들을 독자들이 직관적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.
이 책은 단순한 기술 서적을 넘어, 미래를 준비하는 필수 교양서입니다. 기후변화 예측, 개인화 의료서비스, 스마트시티 구현, 금융시장 분석 등 우리 사회의 중요한 문제들을 해결하는 데 시계열 예측이 어떻게 활용되는지 상세히 다룹니다. 더불어 프라이버시 보호, 알고리즘 편향성, 윤리적 가이드라인 등 기술 발전에 따른 사회적 책임도 진지하게 고민합니다. 미래 사회의 주역이 되고자 하는 모든 이들에게 이 책은 새로운 통찰을 제공할 것입니다.
### 작가소개
루미너리북스 인문교양 에디팅 팀. 교양 서적 작가.
