많은 의사결정은 불확실한 상황에서 이뤄진다. 이 책은 계산 관점에서 이러한 문제를 바라보고 문제를 해결하는 다양한 의사결정 모델의 이론을 설명한다. 책은 각각 결과의 불확실성, 모델의 불확실성, 상태의 불확실성, 상호작용의 불확실성이라는 네 가지 불확실성을 정의한다. 그리고 이 책은 계산 관점에서 이러한 문제를 바라보고 문제를 해결하는 다양한 의사결정 모델의 이론을 설명하며, 각각 결과의 불확실성, 모델의 불확실성, 상태의 불확실성, 상호작용의 불확실성이라는 네 가지 불확실성을 정의한다. 그리고 이러한 불확실을 극복하고 ’현명한’ 결정을 내리기 위한 각 전략과 그 전략의 이론적 설명을 곁들인다.
1부에서 추론부터 살펴보는데, 나이브 베이지, 신뢰 전파, 우도 가중치 샘플링, 가우시안 모델을 사용한 추론을 설명하고 매개변수 학습에서 최대우도 매개변수 학습과 베이지안 매개변수 학습, 비모수적 학습, 결측치를 가진 데이터를 사용한 학습 등을 다룬다. 2부에서는 구조 학습으로 넘어가서 정확한 해의 추구와 함께 근사 가치 함수, 온라인 계획, 전략 검색, 액터-크리틱 기법을 설명한다. 3부는 모델 불확실성에 중점을 두고 있으며, 4부는 상태 불확실성에 중점을 두고 이산 상태분포와 칼만 필터, 입자 필터 등을 살펴본다. 5부는 다중 에이전트를 가진 문제로 확장되며 단순 게임으로부터 내쉬 균형, 그래디언트 상승 등을 살핀다. 부록에서는 앞서 설명한 여러 개념에 대한 정의부터 간략한 증명을 제공한다.

"그 놀라운 명확성, 범위, 깊이로 인해 이 책은 배울 때와 가르칠 때 모두 훌륭한 책이다. 여러 현대 기법의 문을 열면서도 통계적 및 수학적 이론에 견고하게 뿌리를 두고 있어 참으로 특출나다."

"다루는 주제들이 좋다. 고전적 접근 방식과 최근 동향을 훌륭하게 조합했다. 강화 학습을 가르치는 데 주요 교재가 될 것이다."

◆ 운영 연구, 컴퓨터 과학, 제어 알고리듬 연결
◆ 복잡하고 급변하는 분야의 기본 사항
◆ 모든 알고리듬에 대해 학생이 직접 실행할 수 있는 줄리아(Julia) 코드 제공

자동화된 의사결정 시스템 또는 의사결정 지원 시스템은 항공기 충돌 회피부터 유방암 스크리닝까지 다양한 응용 분야에서 사용되며, 다양한 불확실성 요소를 고려해 신중하게 여러 목표의 균형을 잡아야 한다. 이 교재는 불확실성하에서의 의사결정을 위한 알고리듬을 광범위하게 소개하고, 기본적인 수학적 문제 정의와 이를 해결하는 알고리듬에 대해 다룬다.

불확실성하에서 의사결정을 위한 다양한 알고리듬에 대해 포괄적으로 소개하는 책이다. 의사결정과 관련된 다양한 주제를 다루며, 이에 대한 기본적인 수학적 문제 정의와 이를 해결하는 알고리듬을 살펴본다. 그림, 예시, 연습 문제를 제공해 다양한 접근 방법의 직관을 전달한다.
고급 레벨의 학부생, 대학원생, 전문가들을 대상으로 한다. 수학적 지식이 필요하며, 다변수 미적분, 선형 대수, 확률 개념을 이미 안다고 가정한다. 일부 복습 자료는 부록에서 제공된다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 항공우주 공학, 전기 공학, 운영 연구 등의 학문 분야에 특히 유용할 수 있다.
이 교재의 핵심은 알고리듬이 모두 줄리아 프로그래밍 언어로 구현됐다는 것이다. 우리는 이 언어가 인간이 이해하기 쉬운 형태로 알고리듬을 명시하는 데 이상적이라고 판단했다. 알고리듬 구현의 설계 우선순위는 효율성보다는 해석 가능성이었다. 예를 들어, 산업 응용에서는 대체적인 구현이 유용할 수 있다.
이 책과 관련된 코드를 무료로 사용할 수 있으며, 코드의 출처가 인용되는 조건 하에 사용이 허가된다.

마이켈 J. 코첸더퍼(Mykel J. Kochenderfer)

스탠퍼드 대학교의 부교수이며, 스탠퍼드 인텔리전트 시스템 연구실(SISL, Stanford Intelligent Systems Laboratory)의 임원이다. 『Decision Making Under Uncertainty』(MIT Press, 2015)의 저자이기도 하다.

팀 A. 윌러(Tim A. Wheeler)

베이 에어리어(Bay Area)에서 자율성, 제어, 의사결정 시스템에 관심을 갖고 소프트웨어 엔지니어로 일한다. 코첸더퍼와 윌러는 『실용 최적화 알고리즘』(에이콘, 2020)의 공동 저자다.

카일 H. 레이(Kyle H. Wray)

실제 세계 로봇에 대한 의사결정 시스템을 설계하고 구현하는 연구원이다.

‘불확실(uncertain)’한 환경에서 최대한 ‘옳은’ 결정을 내리기 위한 다양한 방법론을 소개하는 책이다. 많은 의사결정은 불확실한 상황에서 이뤄진다. 이 책은 계산 관점에서 이러한 문제를 바라보고 이 문제를 해결하는 다양한 의사결정 모델의 이론을 살펴본다. 에이전트가 행동을 취하고 그로 인해 환경에 영향을 미치는 상호 작용을 여러 가지 방법론에 의한 강화학습 프레임워크로 설명한다. 초기 신뢰 분포로부터 이를 갱신해나가는 기본 과정은 물론, 전체적인 강화학습의 프레임워크를 제대로 설명해주는 책을 찾고 있었다면 이 교재는 대부분의 의문에 대해 답변을 해줄 것이다. 특히 항공기 충돌과 우는 아기 문제 등의 몇 가지 예제는 반복적으로 등장하면서, 각각 다른 기법에 적용돼 각 전략의 장단점이 어떻게 되는지 쉽게 비교하면서 살펴볼 수 있다. 이를 통해 보다 효율적이면서도 심도 있는 이해를 할 수 있게 배려했다. 모든 예제는 효율적인 언어인 줄리아(Julia)를 사용해 제시하고 있으며 풍부한 예제와 알고리듬을 제공해 각 단원에서 설명하는 개념의 이해를 돕는다.
각 장의 끝에는 연습 문제가 있으며, 이를 통해 각 장에서 설명한 기본 개념을 다시금 다질 수 있도록 배려했다. 또한 풍부한 예제를 통해 특정 전략을 다면으로 이해할 수 있도록 했다.

이병욱

서울과학종합대학원 주임교수
한국과학기술원(KAIST) 겸직교수
한국금융연수원 겸임교수
인공지능연구원(AIRI) 부사장
- 금융위원회 금융규제혁신회의 위원
- 금융위원회 법령해석심의위원회 위원
- 금융위원회 적극행정위원회 위원
- 금융위원회 가상자산 자문위원
- 금융정보분석원 '특금법 후속조치를 위한 TF' 위원
- 한국산업기술진흥원(KIAT) ‘규제자유특구 분과위원회’ 위원
- 과기정통부 우정사업본부 정보센터 네트워크 & 블록체인 자문위원
전) BNP 파리바 카디프 전무
전) 삼성생명 마케팅 개발 수석
전) 보험넷 Founder & CEO
전) LG전자 연구원

서울과학종합대학원 AI•전략경영 주임교수와 한국과학기술원(KAIST) 겸직교수를 맡고 있으며, 한국금융연수원 겸임교수와 함께 인공지능연구원(AIRI, AI Research Institute)의 부사장으로도 재직 중이다. 한국과학기술원 전산학과 계산 이론 연구실에서 공부했으며 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE 1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다.
1999년에는 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 보험사 및 손해 보험사에서 마케팅 총괄 상무(CMO, Chief Marketing Officer), 영업 및 마케팅 총괄 전무(CSMO, Chief Social Media Officer) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다.
인공지능연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다.
저서로는 2022년 문체부 세종도서로 선정된 『돈의 정체』(에이콘, 2021)와 함께 『비트코인과 블록체인, 탐욕이 삼켜버린 기술』(에이콘, 2018), 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019) 그리고 한국금융연수원의 핀테크 전문 교재인 『헬로, 핀테크!』(공저, 2020), 『헬로, 핀테크! – 인공지능 편』(2021)이 있다.