추천 시스템의 통계 기법

최신 추천 시스템 개발에 많은 실무 및 연구 경험을 가진 선구적인 기술자다. 링크드인 홈페이지와 모바일 피드, 야후! 홈페이지, 야후! 뉴스 그 외 여러 사이트의 중심이 되는 추천 알고리듬의 핵심 설계자다. 연구 분야로는 추천 시스템, 데이터 마이닝(data mining), 머신러닝, 빅데이터 분석 등이 있다.

빅데이터 분석가로 웹 애플리케이션의 검색 능력 개선에 기여한 최신 머신러닝과 통계 기법을 다년간 개발 및 배포한 경험을 가지고 있다. 또한 어려운 빅데이터 문제, 특히 추천 시스템과 컴퓨터 광고 분야의 문제를 해결하기 위한 연구를 주도했다. 미국통계협회(American Statistical Association)의 선임 연구원이며 통계 분야 최고권위 학술지의 편집장을 역임하고 있다.

소프트웨어 분야에서 일하면서 좀 더 좋은 품질의 제품을 만들기 위해 노력해 왔다. 현재는 소프트웨어 공학과 관련된 강의를 하고 있으며 어떻게 하면 사용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 소프트웨어를 만들 수 있는지를 고민하고 있다. 소프트웨어와 관련된 국내외 표준과 여러 지식 체계의 개발에 참여하고 있으며 최근에는 누구나 믿고 사용할 수 있는 AI 시스템을 만드는 방법에 관심을 갖고 있다. 예측 모델, 추천 시스템 등 AI가 인간의 삶에 줄 수 있는 많은 가치를 실현하기 위해서는 모델이 가진 한계를 이해하고 AI가 뭔가를 어떤 방식으로 예측했는지 이해할 필요가 있다고 생각한다.