머신러닝을 위한 실전 데이터셋

칼리드 엘 에맘(Khaled El Emam)
Eastern Ontario Research Institute의 아동병원 선임 과학자이자 종합적인 전자 건강 정보연구소 소장으로 합성 데이터 생성 방법과 도구에 대한 응용 학술 연구를 수행하고 재식별 위험성을 측정한다. 또 오타와 대학교 의과대학 교수로 재직 중이다.
칼리드는 의료산업에서 인공지능과 머신러닝(Artificial Intelligence and Machine Learning, AIML)의 응용을 추진하기 위해 합성 데이터 개발에 주력하는 Replica Analytics의 공동 설립자다. 동시에 데이터 보호 기술을 개발하고 의료 서비스를 제공하며 신약 발명을 지원하는 분석 도구를 구축하는 기술 회사의 이사회에서 투자, 자문, 이사를 겸임하고 있다.

루시 모스케라(Lucy Mosquera)
캐나다 킹스턴에 있는 퀸즈 대학과 브리티시컬럼비아 대학에서 학업을 마쳤으며, 생물학과 수학을 전공했다. 킹스턴 종합병원의 임상 시험 및 관찰 연구에 데이터 관리 지원을 제공하고, 다양한 회사와 동형 암호화 및 비밀 공유 프로토콜을 기반으로 한 임상 시험 데이터 공유 방법을연구한 경력이 있다. 루시는 Replica Analytics의 수석 데이터 과학자로, 건강 데이터에 대한 자신의 주제 분야 전문 지식을 합성 데이터 생성, 해당 데이터의 혁신적인 평가 방법에 통합하고 회사의 분석 프로그램을 감독하는 일을 하고 있다.

리처드 홉트로프(Richard Hoptroff)
박사 과정에서 개발한 인공지능과 시계열 데이터 처리 기술을 기반으로 하는 기술 스타트업을 전문으로 한다. 초기 단계 개발 시의 제품 개념을 상용화하는 일, 위험과 투자 비용을 최소화해 구매할 수 있는 제품과 서비스의 개발에 주된 관심이 있다. 지난 30여 년간 예측 소프트웨어, 데이터 마이닝, 블루투스 라디오, ASIC 제작, 고정밀 스마트 워치 제조, 서비스로서의 추적 가능한 시간(Traceable Time as a Service)에서 스타트업 창업가로 활동했다.