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blog:facebook_posting [2020/04/06 13:30] prgram [Facebook Posting Archive 20년 4월] |
blog:facebook_posting [2020/06/09 18:26] prgram |
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- | > 2020-04-05 10:13:31 까지 총 16개 포스팅 Archived (누적 294개) | + | > 2020-06-09 09:36:28 까지 총 18개 포스팅 Archived (누적 457개) |
- | > {{url>http://triviaz.net/fb_get_newest.php?date=2020-04-05T01:13:31%2B0000&format=m/d%20H&front=[%EC%B5%9C%EC%8B%A0:%20&mid=%EC%8B%9C%EA%B9%8C%EC%A7%80%20&end=%20%ED%8F%AC%EC%8A%A4%ED%8C%85%EC%9D%B4%20%EB%8D%94%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4]&style=font-size:11pt;font-color:%23333333;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif; 100%,30 noscroll noborder left|no iframe error}} | + | > {{url>http://triviaz.net/fb_get_newest.php?date=2020-06-09T00:36:28%2B0000&format=m/d%20H&front=[%EC%B5%9C%EC%8B%A0:%20&mid=%EC%8B%9C%EA%B9%8C%EC%A7%80%20&end=%20%ED%8F%AC%EC%8A%A4%ED%8C%85%EC%9D%B4%20%EB%8D%94%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4]&style=font-size:11pt;font-color:%23333333;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif; 100%,30 noscroll noborder left|no iframe error}} |
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[[blog:facebook_api_get_posting_1_api|API사용,Python데이터정리,PHP최신현황 방법]] | [[blog:facebook_api_get_posting_1_api|API사용,Python데이터정리,PHP최신현황 방법]] | ||
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- | === “마스크보다 귀하다?” 닌텐도 스위치 ‘동물의숲 에디션’ 대란 === | + | === 7 ways to catch a Data Scientist’s lies and deception === |
- | | LINK | 2020-04-05 10:13:31 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135226548050134|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-09 09:36:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154862712753184|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡xbox나 플레이스테이션과 달리, 닌텐도는 접근하기쉽고 재밌고 포터블한 게임에 집중하고 있습니다. 스마트폰이라는 기기가 있음에도 이동형 게임기 시장에서 높은 경쟁력을 보여주고 있습니다. 닌텐도의 성공요인을 보여주는 기사도 소개드립니다. \\ [[https://www.businessinsider.com/nintendo-winning-video-games-fastest-selling-console-2019-3|https://www.businessinsider.co...]] | + | 1. 구체적으로 어떤 머신러닝 모형을 사용했는지 \\ 2. 모형이 어떻게 우리에게 적용되어 재학습되고 개선될 수 있는지 \\ 3. 학습에 사용된 데이터 품질 \\ 4. 충분한 데이터가 사용되었는지 \\ 5. 모형의 성능과 해석력의 트레이드 오프를 이해 \\ 6. 정확한 성능 지표를 이해 \\ 7. 솔루션의 한계점을 질문해보라 |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_135226548050134.png?100}} </wrap><wrap > 신종 코로나바이러스(코로나19) 영향 속에 ‘닌텐도 스위치’ 일부 모델이 품귀현상을 빚고 있다.지난달 출시된 ‘닌텐도 스위치 모여봐요 동물의 숲 에디션’ 가격은 정가의 2배 이상으로 폭등했다. 국내 정가는 36만원이지만, ... [[http://m.gametoc.hankyung.com/news/articleView.html?idxno=54547|m.gametoc.hankyung.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154862712753184.png?100}} </wrap><wrap > 7 simple principles to make sure you’re not being taken advantage of by someone selling you ‘AI’ and ‘Machine Learning’ [[https://towardsdatascience.com/7-ways-to-catch-a-data-scientists-lies-and-deception-5eaae79d2303|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === Art made of storms === | + | === 기획,분석가가 알아야 할 사람에 대한 사실:무작위편향 === |
- | | LINK | 2020-04-05 09:52:35 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133327161573406|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-08 15:41:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155319242707531|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡기상관측데이터, 관련 SNS데이터를 조각이나 음악으로 표현하는 프로젝트를 수행하는 예술가? 과학자? 의 테드강연입니다. ?로 표현한 건 강연에도 나오지만, 결과물을 어떤 맥락에 놓느냐에 따라 달라질 수 있기 때문입니다. 항상 데이터를 숫자와 복잡한 공식으로만 생각하게 되는 고정관념을 깰 수 있는 좋은 자극제가 될 수 있을 듯합니다. 자막을 한글로도 보실 수 있고, 해당 프로젝트 페이지는 [[https://nathaliemiebach.com/musical11.html|https://nathaliemiebach.com/mu...]] \\ 여기서 확인하실 수 있습니다. | + | 💡애플의 아이팟ipod 기기를 사용하던 고객들은, 불량품을 받았다고 생각하는 경우가 많았다고 합니다. \\ ---- \\ 진짜 자연스러운 것과 사람들이 생각하는 자연스러움은 다를 수 있다. \\ 1) random은 random 이다. 쓸데없이 패턴을 찾으려고 하지 말자. \\ 2) 나를 중심으로 하는 것에서 벗어나서 크게 보자. 안일어날 것 같은 사건도 생각보다 확률이 높다. 괜한 음모론 만들지 말자. \\ 3) 무작위와 균일한 분포는 동치가 아니다. \\ #사람에대한사실 3편 \\ [[http://triviaz.net/blog:human_random_bias|http://triviaz.net/blog:human_...]] |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_133327161573406.png?100}} </wrap><wrap > Artist Nathalie Miebach takes weather data from massive storms and turns it into complex sculptures that embody the forces of nature and time. These sculptures then become musical scores for a string quartet to play. [[https://www.ted.com/talks/nathalie_miebach_art_made_of_storms|www.ted.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155319242707531.png?100}} </wrap><wrap > 기획, 분석가를 위한 사람에 대한 사실 : 목록 애플의 아이팟ipod 이라는 MP3 재생 기기를 기억하는가? 아이폰Iphone 등장 이전 음악 재생의 습관을 바꿔놓았던 이 기기를 사용하던 고객들은, 불량품을 받았다고 생각하는 경우가 많.... [[http://triviaz.net/blog:human_random_bias|triviaz.net]] </wrap> </wrap> |
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- | === Bias in AI: Variations, impact and remedies === | + | === 마케팅이 끝나고 난 이후의 세계 === |
- | | LINK | 2020-04-04 18:13:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134024794836976|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-08 09:21:10 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502366322552|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡인간은 여러편향이 있는 불합리한 면이 많습니다. \\ 대표적으로 1.과도한 확신 2. 집단사고 3. 편견 등이 있습니다. 머신러닝 모형이 사람의 이런 편향을 줄여주는 점도 있지만, 모형을 학습시키는 것도 사람이고 데이터 자체에 사람의 편향이 있음을 항상 고려해야 합니다. | + | 1. 판매 이후의 일들은 판매자에게 잘 보이지 않지요. 간과하기도 쉽습니다. 하지만 소비자는 그 경험을 통해 또 다른 결정을 낳게 됩니다. 로열 오디언스가 될지 부정 소비자가 될지. \\ 0. 페루 쿠스코의 Monasterio Hotel. 고급 호텔의 휴지 끝이 화살촉처럼 단정하게 접혀 있는 건 '이 방은 당신을 위해 특별히 청소한 것입니다'라는 조용하고 확실한 메시지 \\ 0. 쿠팡이 처음 선보인 택배 직원의 메시지 \\ 0. 애플은 제품의 패키지 디자인에도 제품 디자인에 버금가는 자원을 쏟은 것 \\ 0. 배달 온 음식에 식당 사장님의 편지 \\ 0. 카뱅 다른 은행 보다 좀 더 친절해’가 아니라 다른 시스템이었고 다른 친절함 \\ 0. 자동 CRM 시스템을 통해 우리는 정크에 가까운 메시지들을 많이 받아봅니다. 은행의 장기간 우수 거래 고객으로 선정되어 상품을 안내 받는 것처럼 공허하기 그지 없지요. 고객과의 정교한 관계 세팅은 배려와 상상력에서 기인합니다. \\ 0. |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134024794836976.png?100}} </wrap><wrap > Artificial intelligence algorithms are prone to copying the biases of their creators or their training data. But does it mean we should neglect AI in business? [[https://bdtechtalks.com/2019/11/06/artificial-intelligence-decision-making-bias/|bdtechtalks.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152502366322552.png?100}} </wrap><wrap > 잠재 고객의 위상에 대한 기대와 욕망을 부추기는 모든 일들은 사실 마케팅이 해왔던 핵심적인 일이었습니다만 지금 마케팅에서 중요한 것은 그 이후의 일입니다. 즉, 팔고 나면 그때부터 세계는 시작됩니다. [[https://stonebc.com/archives/22758|stonebc.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === [모비아카데미] 데이터 엔지니어 이정훈 대표 인터뷰 - 모비인사이드 MOBIINSIDE === | + | === 유혹의 기술:권력보다 강력한 은밀하고 우아한 힘 === |
- | | LINK | 2020-04-04 11:29:05 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134020271504095|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-07 23:07:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154100439496078|페이스북에서 보기]] | |
- | "데이터 분석을 위해 파이썬 같은 프로그래밍을 꼭 배워야 하는지 묻는다면 다음과 같은 예시를 들어 보겠습니다. 현재 모바일 디바이스 시장에서 블랙베리와 아이폰 중 누가 남았나요? 유저 친화적인 시스템이 결국 살아남습니다. 많은 머신러닝 프로그램이 데이터 모듈을 만들면, 우리가 가장 쉽게 사용하는 솔루션으로 들어와 공생할 가능성이 높죠. 우리가 가장 익숙하게 사용하는 엑셀만으로도 데이터 수집, 가공, 분석이 충분히 가능합니다." | + | 💡유혹의 기술, 로버트 그린 저, 강미경 역, 웅진지식하우스, 2012 ★★★ \\ 13년 동안 집필한 책이라고 합니다. 그에 걸맞게 양이 매우 많습니다. (600p 이상) 동서고금, 현실과 가상의 유혹자들에 대한 사례들과 함께 '유혹'이라는 것을 분석한 책입니다. \\ \\ 사회와 기술은 예전에 비해 엄청난 발전을 했지만, 결국 인간의 욕망과 본능은 변하지 않았다는 사실을 생각해보면 이 책의 내용들이 그저그런 로맨스 얘기만은 아닐 것입니다. \\ \\ 로마의 안토니우스, 프랑스의 나폴레옹, 중국의 저우언라이, 미국의 존F케네디, 앤디워홀 등 사례와 책 마지막 부분의 '대중을 유혹하는 법' 등은 굳이 남녀관계가 아니라도 누구에게나 필요한 내용이 아닐까 생각 합니다. \\ \\ 관심 있는 사람이 있으면 그를 어떻게 유혹할지, 내가 판매하는 상품.서비스를 어떻게 대중에게 설득할지 한번 보시는 것도 좋겠습니다. \\ \\ 책의 내용을 몇 줄로, 또 마케팅과 관련된 내용을 보자면 \\ 1. 모든 사람은 어쩔 수 없이 현실의 제약에 따라 억압된 생활을 하고 있고, 현실 도피와 이상향을 꿈꾼다. \\ 2. 유혹자는 항상 상대방의 이러한 약점(불안감, 욕망, 결핍)을 철저히 분석하여 1)관심과 욕망을 자극하고 2) 일정거리를 두며 긴장, 호기심, 놀라움을 통해 혼란에 빠트린 후 3) 상대가 꿈꿔온 이상향의 모습으로 보이도록 해야 한다 \\ 3. 시각, 언어, 분위기의 힘을 충분히 활용하자. \\ \\ <대중을 유혹하는 방법> \\ 1. 광고보다 뉴스 \\ 2. 감정에 호소 \\ 3. 시각적 장치(메시지의 내용보다 형식) \\ 4. 상대방의 언어를 사용 \\ 5. 생각을 바꾸기 보다 정체성과 현실인식을 바꾸도록(동일시하고 싶어하는 이미지를 제공하고, 현실에 불만을 갖게 하며, 새로운 사조나 생활양식을 선도하는 것처럼 보이면서 불안감(FOMO)을 자극한다) \\ \\ https://coupa.ng/bDBChn \\ (파트너 프로그램으로 수수료 발생 가능) |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134020271504095.png?100}} </wrap><wrap > 국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 [[https://www.mobiinside.co.kr/2020/03/30/mobiacademy-data-science/|www.mobiinside.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154100439496078.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBChn|coupa.ng]] </wrap> </wrap> |
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- | === 💡「그대, 스스로를 고용하라」, 구본... === | + | === 구독료 배분 갈등, 전자책·영상으로 번지나 === |
- | | PHOTO | 2020-04-04 08:05:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/132386015000854|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-07 10:30:33 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154853516087437|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡「그대, 스스로를 고용하라」, 구본형 에서 \\ 냉철한 머리로 업무를 하면서 한편으로는 사람끼리의 일이라는 생각을 잊지 말아야 겠습니다. \\ \\ '어른들이 일을 만들어 낸 것은 하루종일 함께 놀기 위해서'이니, 스트레스 받지말고 일하는 것도 중요하겠지요 | + | 1. 왓챠의 기본 방식은 시청시간을 기준으로 한 구독료 배분(비례배분제)이다. 시청자 수보다 시청시간이 많을수록 저작권자의 수입이 늘어나는 구조다 \\ 2. 다만 음원 구독서비스에서 나타난 ‘음원 사재기’ 같은 현상은 빚어지지 않는다고 한다. 왓챠는 순위 차트가 아닌 추천 방식으로 콘텐츠를 소개하고 있기 때문이다. 나아가 영상 콘텐츠는 구독 서비스가 핵심 유통 채널이 아닌 것도 비례배분제의 단점이 덜 부각되는 이유이기도 하다 \\ 3. 넷플릭스는 시청시간이나 횟수를 따지지 않는다. 넷플릭스 쪽은 “처음 판권 계약을 할 때 정산을 마치고, 시청량을 토대로 한 추가 정산은 없다”고 밝혔다 \\ 4. 전자책 대여 업체인 밀리의서재도 출판사들과 수익 배분 방식 논란에 휩싸여 있다. 이 회사는 다운로드 횟수에 비례해 수익을 배분하는데, 정산은 다운로드가 25회 일어날 때마다 한다. 다운로드 횟수가 25회 미만이면 저작권자는 한 푼도 받을 수 없는 구조인 셈이다. 박용수 한국출판문화협회 상무는 “밀리의 서재는 첫달 무료 서비스를 하며 들어가는 마케팅 비용 일부를 25회 주기 정산 방식을 활용해 출판사에 전가하고 있다” |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_132386015000854.png?100}} </wrap><wrap > 💡「그대, 스스로를 고용하라」, 구본형 에서 | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154853516087437.png?100}} </wrap><wrap > ‘밀리의서재’ 다운로드 횟수 25회마다 저작권료 정산 출판업계 불만 터져나와 왓챠, 사재기 현상 안 나타나 넷플릭스도 추가 정산 없어 [[http://m.hani.co.kr/arti/economy/it/948016.html#cb|m.hani.co.kr]] </wrap> </wrap> |
- | 냉철한 머리로 업무를 하면서 한편으로는 사람끼리의 일이라는 생각을 잊지 말아야 겠습니다. | + | |
- | '어른들이 일을 만들어 낸 것은 하루종일 함께 놀기 위해서'이니, 스트레스 받지말고 일하는 것도 중요하겠지요 [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/132385991667523/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | + | ---- |
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+ | === Enough of these Data Science Myths & Misconceptions === | ||
+ | | LINK | 2020-06-06 16:21:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154860252753430|페이스북에서 보기]] | | ||
+ | 미신들.. \\ 1. 대규모조직만을 위한것이다? \\ 2. 복잡하다? \\ 3. 박사학위가 필요하다? \\ 4. 데이터만 많으면 더 정확해진다? \\ 5. 도구를 잘다루는 전문가가 있으면된다? \\ 6. 모형을 만드는 일이 전부다? \\ 7. 인공지능으로 대체될 것이다? \\ 8. 일시적유행일뿐 지속되지 않을 것이다? \\ 9. 하드코어 프로그래머가 되어야 한다? | ||
+ | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154860252753430.png?100}} </wrap><wrap > Get rid of all the Data Science myths [[https://towardsdatascience.com/enough-of-these-data-science-myths-misconceptions-4e1059999ea6|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> | ||
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- | === How the “bigger is better” mentality damages AI research === | + | === 칼럼ㅣ당신의 ‘목소리’가 새로운 비밀번호인 이유 === |
- | | LINK | 2020-04-03 19:46:09 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134010991505023|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-06 08:22:29 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154630572776398|페이스북에서 보기]] | |
- | "This means that it would cost around $246,800-822,800 to train the AlphaGoZero model. And that is just the compute costs." | + | 1. 구글이 지난달 목소리만으로 구매할 수 있는 기능을 파일럿 프로그램으로 공개했다 \\ 2. 수집된 음성 데이터가 악용될 가능성을 시연하기도 했다. 유튜브, 전화 통화, 감시용 도청장치 등으로 채취된 목소리가 보이스 ID에 필요한 목소리 모델을 생성하는 데 쓰일 수 있는 셈이다. \\ 3. “코로나바이러스 시대에서 사람들은 지문 인식기에 손을 대고 싶지 않을 것이다. 또한 마스크 착용으로 안면인식 방식에서 불편함을 겪고 있다. 따라서 보이스 ID 도입이 가속화될 수 있다”라며, “이러한 편리함으로 인해 보이스 ID가 특히 자동차와 가정에서 주로 보편화될 것” \\ 4. 앞으로 스마트폰의 중요성이 시들해질 가능성이 크다. 반면 웨어러블의 중요성이 날로 커질 것이다. \\ 웨어러블을 감안한다면 보이스 ID가 얼굴인식과 지문인식보다 더 적절한 인식 및 인증 방식이다. |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134010991505023.png?100}} </wrap><wrap > For the moment, AI researchers have a "bigger is better" mentality. But the tendency toward larger neural networks can be to the detriment of the field. [[https://bdtechtalks.com/2019/11/25/ai-research-neural-networks-compute-costs/|bdtechtalks.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154630572776398.png?100}} </wrap><wrap > 구글이 지난달 목소리만으로 구매할 수 있는 기능을 파일럿 프로그램으로 공개했다. 이는 시작일 뿐이다. 생체인식 및 인증의 미래에 온 것을 환영한다.얼굴인식 기술이 활발하게 활용되고 있다. 애플이 페이스ID를 선보이면서 ... [[http://www.ciokorea.com/news/154416|www.ciokorea.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === Automated speech recognition systems often misinterpret black speakers === | + | === [빅데이터] 코로나 이후의 머신러닝과 데이터 분석 변화 === |
- | | LINK | 2020-04-03 13:52:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134005964838859|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-05 13:43:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154292229476899|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡Amazon, IBM, Google, Microsoft, Apple 에서 제공하는 음성인식 서비스에 백인vs흑인 음성을 테스트했더니, 흑인 쪽에서 더 많은 에러가 발생했다는 연구결과에 대한 기사입니다. 대부분 백인 모국어 화자의 음성이 학습데이터로 쓰였기 때문인데, 데이터를 더 수집한다고 해서 다른 비모국어 화자나, 영어가 아닌 소수언어들에 대해서는 잘 되려나 모르겠습니다. 가상비서 서비스 등이 더 확산되면 또다른 차원의 정보격차가 생길 수도 있을 것 같습니다. | + | "문제는 코로나 바이러스 이후 시점에서의 데이터 분석이다. 여러 가지 질문들이 남을 수 밖에 없다. \\ \\ 이전에 만들어두고 운영해오던 모델을 지금도 그리고 앞으로도 그대로 사용할 수 있겠는가? \\ 지금부터 만들고 수정하는 모델들은 언제부터 언제까지의 데이터를 사용하여 분석하고 머신러닝 모델을 만들어야 할 것인가? \\ 오염되었다할 수 있는 기간을 제외하고 모델링 할 방법이 있겠는가? \\ 이런한 문제를 알고 있다고 한다면 장기 예측을 하는 경우와 단기 예측을 하는 경우에는 각기 어떤 다른 사항이 고려되어야 하겠는가? \\ \\ 시계열적인 특성까지를 반영해야하는 대부분의 예측모델들이 적어도 최근 3년의 기간 동안 발생된 데이터를 사용한다. \\ \\ 그렇다면 적어도 향후 3년간은 지금의 코로나 바이러스 사태로 인해 오염된 데이터가 주는 왜곡으로부터 자유롭기는 불가능하지 않겠는가?" |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134005964838859.png?100}} </wrap><wrap > The disparity likely occurs because such technologies are based on machine learning systems that rely heavily on databases of English as spoken by white Americans. [[https://www.wevolver.com/article/automated.speech.recognition.systems.often.misinterpret.black.speakers|www.wevolver.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154292229476899.png?100}} </wrap><wrap > [빅데이터] 코로나 이후의 머신러닝과 데이터 분석 변화 2020-06-02 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학박사 2020년 아무도 미리 예상하지 못했던 코로나바이러스 감염 사태가 전세계를 휩쓸고 있다. 대재앙.. [[http://m.blog.daum.net/revisioncrm/464|m.blog.daum.net]] </wrap> </wrap> |
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- | === Understanding the limits of convolutional neural networks — one of AI’s greatest achievements === | + | === KB경영연구소 === |
- | | LINK | 2020-04-03 08:11:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/132499661656156|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-05 08:33:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151625846410204|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡제프리 힌튼교수가 AAAI 2020 키노트에서 발표한 내용에 대한 글입니다. 이미지 인식 분야는 CNN으로 인해 큰 발전을 이루었습니다. 하지만 아직까지 사람의 인지와는 큰차이를 보이는 것이 사실입니다. 한계를 명확히 인식하고 새로운 기술을 발전시키는 것이 중요하겠습니다. \\ 1. 이미지 인식에서 가장 큰 도전은 현실세계에서의 변동성 \\ 2. CNN은 물체가 이미지 내에 어디에 있든지 상관없이 인식을 잘하지만, 회전이나 크기변화에 약하다. \\ 3. 보통 데이터 증강을 통해 이런문제를 해결하고는 있지만, 이런 pixel 조작만으로는 해결할 수 없는 현실의 문제들이 많다. (ex. 뒤집어진 의자, 본문 내 그림 참조) \\ 4. 적대적 공격(pixel조작)에 약하다. \\ 5. 물체와 그 부분, 그 사이의 관계를 인식하지 못한다 \\ 6. 회전에 대해 다른 인지를 하는 좌표 프레임을 가지지 못한다. \\ 7. inverse graphics를 이용해 문제를 해결해야 한다. | + | [‘스토브리그’ 속 데이터 야구, 세이버메트릭스] \\ □ 세이버메트릭스의 개념과 목적 \\ □ 야구 데이터 분석의 역사와 미래 \\ □ 미디어 속 세이버메트릭스 활용 사례 \\ □ 데이터 과학 프로세스: 야구와 금융업 \\ [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000153|https://www.kbfg.com/kbresearc...]] |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_132499661656156.png?100}} </wrap><wrap > TNW uses cookies to personalize content and ads to make our site easier for you to use. We do also share that information with third parties for advertising & analytics. [[https://thenextweb.com/neural/2020/03/20/understanding-the-limits-of-convolutional-neural-networks-one-of-ais-greatest-achievements-syndication/|thenextweb.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_151625846410204.png?100}} </wrap><wrap > □ 세이버메트릭스의 개념과 목적 □ 야구 데이터 분석의 역사와 미래 □ 미디어 속 세이버메트릭스 활용 사례 □ 데이터 과학 프로세스: 야구와 금융업 [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000153|www.kbfg.com]] </wrap> </wrap> |
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+ | === 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2... === | ||
+ | | PHOTO | 2020-06-04 16:18:52 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149393826633406|페이스북에서 보기]] | | ||
+ | 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2015 ★★★★ \\ 당신의 목표는 무엇인가? 라는 부제를 달고 TOC라는 기법에 대해서 소설형식으로 풀이하고 있습니다. 소설형식이라 술술 읽히는것이 장점입니다. \\ \\ 'CEO들이 끝까지 읽은 책은 더 골이 유일하다'는 요란한 광고 문구가 있기는 한데, \\ 오래된 책(실제는 80년대 책이라고 합니다)인데다가 제조업에 대한 설명이라 크게 도움이 될지는 모르겠다고 생각했는데, 현재 일과 삶에 빗대어 생각해볼 만한 점이 꽤 있는 것 같습니다. \\ \\ 하이킹 예시를 통해서, 대열의 목표(제 시간에 도착)를 이루기 위해서 대열에서 가장 느린 사람을 어떻게 관리할 것이냐가 중요하다는 것. 아무리 다른 사람들이 빠르게 이동할 수 있더라도, 이동하더라도 결국은 실패할 수 밖에 없다는 것을 잘 보여주고 있습니다. \\ \\ 궁극적인 목표와는 동떨어진, 개별 부문에 대한 지표 설정이 어떤 문제를 낳는지도 생각해볼 만한 문제입니다. \\ \\ 현재 업무와 삶에서 생산성을 제한하는 제약요인이 무엇인지 생각해보는 계기가 될 것 같습니다. \\ \\ 1) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요 \\ 2) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다. \\ 3) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것. \\ 4) 전직원이 쉬지 않고 일하는 공장의 효율성은 최악이다. \\ - 원가절감이나, 자원을 full로 가동하는 것 자체가 실제 목표와는 다르다 \\ - 비 병목 자원을 full 가동하는 것은 과잉재고만 낳을 뿐. \\ 5) 공정은 '통계적 변동'이 결합된 '종속적 사건'들의 집합 \\ - 제약자원, 병목 지점에서의 자원이 전체 생산성을 제한 \\ - 하이킹에서 대열의 속도는 가장 느린 사람이 결정 \\ - 사슬은 각 고리의 무게가 아닌 고리 사이의 강도가 중요 \\ 6) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로. \\ 7) 제약요인은 공정의 각 단계뿐 아니라 성과측정, 정책, 절차 등도 포함하는 넓은 범위. \\ \\ [[http://www.yes24.com/Product/Goods/19586534|http://www.yes24.com/Product/G...]] \\ https://coupa.ng/bCIIxS \\ (파트너 활동으로 일정액 수수료 수익 가능) | ||
+ | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149393826633406.png?100}} </wrap><wrap > 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2015 ★★★★ | ||
+ | 당신의 목표는 무엇인가? 라는 부제를 달고 TOC라는 기법에 대해서 소설형식으로 풀이하고 있습니다. 소설형식이라 술술 읽히는것이 장점입니다. | ||
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+ | 'CEO들이 끝까지 읽은 책은 더 골이 유일하다'는 요란한 광고 문구가 있기는 한데, | ||
+ | 오래된 책(실제는 80년대 책이라고 합니다)인데다가 제조업에 대한 설명이라 크게 도움이 될지는 모르겠다고 생각했는데, 현재 일과 삶에 빗대어 생각해볼 만한 점이 꽤 있는 것 같습니다. | ||
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+ | 하이킹 예시를 통해서, 대열의 목표(제 시간에 도착)를 이루기 위해서 대열에서 가장 느린 사람을 어떻게 관리할 것이냐가 중요하다는 것. 아무리 다른 사람들이 빠르게 이동할 수 있더라도, 이동하더라도 결국은 실패할 수 밖에 없다는 것을 잘 보여주고 있습니다. | ||
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+ | 궁극적인 목표와는 동떨어진, 개별 부문에 대한 지표 설정이 어떤 문제를 낳는지도 생각해볼 만한 문제입니다. | ||
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+ | 현재 업무와 삶에서 생산성을 제한하는 제약요인이 무엇인지 생각해보는 계기가 될 것 같습니다. | ||
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+ | 1) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요 | ||
+ | 2) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다. | ||
+ | 3) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것. | ||
+ | 4) 전직원이 쉬지 않고 일하는 공장의 효율성은 최악이다. | ||
+ | - 원가절감이나, 자원을 full로 가동하는 것 자체가 실제 목표와는 다르다 | ||
+ | - 비 병목 자원을 full 가동하는 것은 과잉재고만 낳을 뿐. | ||
+ | 5) 공정은 '통계적 변동'이 결합된 '종속적 사건'들의 집합 | ||
+ | - 제약자원, 병목 지점에서의 자원이 전체 생산성을 제한 | ||
+ | - 하이킹에서 대열의 속도는 가장 느린 사람이 결정 | ||
+ | - 사슬은 각 고리의 무게가 아닌 고리 사이의 강도가 중요 | ||
+ | 6) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로. | ||
+ | 7) 제약요인은 공정의 각 단계뿐 아니라 성과측정, 정책, 절차 등도 포함하는 넓은 범위. | ||
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+ | [[http://www.yes24.com/Product/Goods/19586534|http://www.yes24.com/Product/G...]] | ||
+ | https://coupa.ng/bCIIxS | ||
+ | (파트너 활동으로 일정액 수수료 수익 가능) [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/149390636633725/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | ||
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- | === 애드인에게 듣는 진짜 광고 이야기, HS애드에 퍼포먼스 마케팅을 묻다 === | + | === The Role of the Data Scientist - RStudio Blog === |
- | | LINK | 2020-04-02 16:27:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133115228261266|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-04 09:22:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152498842989571|페이스북에서 보기]] | |
- | "시스템을 효율적으로 운영하는 것도 중요하지만, 본인만의 의미 있는 데이터를 선별할 수 있다는 것이 퍼포먼스 마케팅만의 창의성이라고 생각합니다. HP팀 내에서도 똑같은 숫자와 데이터를 보고도 모두 다른 분석을 내놓습니다. 의견을 교환하는 과정을 거치며 더 많은 인사이트를 얻을 수 있고, 또 다른 데이터를 접목하며 크리에이티브한 퍼포먼스 마케팅이라는 새로운 영역을 창조하고 있는 셈이죠" | + | 1. 직무가 자동화툴로 대체될것인가? 경영진들이 직관에 의존하게 될것인가? 사라질 단순 유행인가? \\ 2. 어려운문제를 인지하고 해결하는 것은 자동화될 수 없다 \\ 3. 데이터 주도 의사결정이 가치를 더 창출한다는것이 증명되었다 \\ 4. 데이터과학 툴에 대한 수요는 어느때보다 높다 \\ 5. 신뢰, 에자일, 영속성 이 필요 |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_133115228261266.png?100}} </wrap><wrap > 개인화된 디바이스가 대중화됨에 따라, 이를 통해 ‘데이터를 어떻게 마케팅에 활용할 것인지’가 마케팅의 화두가 되고 있습니다. 오늘 HS애드 블로그에서는 HP(Hybrid Planning)팀과 함께 애드인이 말하는 퍼포.. [[https://blog.hsad.co.kr/2724|blog.hsad.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152498842989571.png?100}} </wrap><wrap > A slew of new vendors believe that no-code analytics and visualization tools can replace the role of the traditional data scientist. This brief describes why we believe organizations will demand pro-code data scientists for years to come. [[https://blog.rstudio.com/2020/05/27/role-of-the-data-scientist/|blog.rstudio.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === 랜덤포레스트가 뭐길래? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 === | + | === 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을... === |
- | | LINK | 2020-04-02 13:19:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134206301485492|페이스북에서 보기]] | | + | | PHOTO | 2020-06-04 01:23:13 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154127569493365|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡 기획자나 마케터의 경우도 분석가들이 말하는 용어에 대해서 어느정도 알고 있어야 커뮤니케이션에서의 비효율이 없을 것입니다. 복잡한 수식은 몰라도 되지만 원리는 알고 있어야겠죠. \\ 분류문제에서 많이 쓰이는 방법인 랜덤포레스트 방법을 수식없이, 현실에 비추어 알아본 설명입니다. | + | 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을 했네요. 못 보신 소식은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. \\ [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2005|http://triviaz.net/blog:facebo...]] \\ - #회의에서당당하게 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_easy_series|http://triviaz.net/data_analys...]] \\ - #사람에대한사실 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_human_series|http://triviaz.net/data_analys...]] \\ ※ 워드클라우드 글씨체 : 서울남산체EB |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134206301485492.png?100}} </wrap><wrap > 회사에서 분석가와 미팅이 있다. 분석가가 " 이 분류 모형은 랜덤포레스트 방법을 사용해서 blah blah.." 라는 말을 들었을 때 어떤 생각이 드는가? [[http://triviaz.net/blog:easy_random_forest|triviaz.net]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154127569493365.png?100}} </wrap><wrap > 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을 했네요. 못 보신 소식은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. |
+ | [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2005|http://triviaz.net/blog:facebo...]] | ||
+ | - #회의에서당당하게 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_easy_series|http://triviaz.net/data_analys...]] | ||
+ | - #사람에대한사실 : [[http://triviaz.net/data_analysis:blog_human_series|http://triviaz.net/data_analys...]] | ||
+ | ※ 워드클라우드 글씨체 : 서울남산체EB [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/154127182826737/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap> | ||
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- | === Nine lessons learned during my first year as a Data Scientist - KDnuggets === | + | === 주력 상품 없애는 것이 3M의 주력 === |
- | | LINK | 2020-04-02 07:54:54 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/132025955036860|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-03 14:47:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152480482991407|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡아래 문구들이 와닿네요 \\ "나는 문제를 해결하는 사람으로 보고싶다. 데이터를 언어로, 데이터과학을 도구로, 비즈니스 결과를 내 길잡이로 하는" \\ "데이터 만큼만 뛰어날 수 있다"(data governance, data stewardship, and data cleanliness.) \\ "왜라고 질문하는 것은 조직이 자동화할 수 없는, 데이터로 만들 수 없는, 지표로 계산할 수 없는것이다. 호기심이 가장 큰 차별점이 될 것이다" | + | "3M의 최고의 업적은 이것저것 하던 것 중에 우연히 이루어졌다. 마치 돌연변이 기계를 보는듯하다" \\ "모든 직원에게 업무시간의 15%를 자유로운 연구시간으로" \\ "정확히 15%는 아니다. 그런 기업문화가 비결" |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_132025955036860.png?100}} </wrap><wrap > What is it like to be a Data Scientist? There can be many hats to wear, and so many problems to solve that are fed with data, churned by data science, and guided by business results. Find out about lessons learned from one Data Scientist about how best to work… [[https://www.kdnuggets.com/2020/03/nine-lessons-first-year-data-scientist.html|www.kdnuggets.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152480482991407.png?100}} </wrap><wrap > 미국, 독일, 프랑스 등이 이 회사의 마스크를 놓고 쟁탈전을 벌이기도 했던 3M. 하지만 이 회사의 주력 상품은 마스크도, 우리가 잘 아는 포스트잇이나 스카치테이프도 아니다. 주력 상품을 없애는 것이 이 회사가 주력으로 하는 ... [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020052816257783087|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap> |
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- | === Why You Should Become an “Intrapreneur” === | + | === 12 Steps to Applied AI === |
- | | LINK | 2020-04-01 20:06:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133662818206507|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-03 08:09:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152309969675125|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡직장에서 새로운 걸 배우고 있나요? \\ 상사에게 코치나 멘토링을 요청하나요? \\ 공식적으로 해야할 일보다 좀 더 많은일을 할때가 있나요? \\ 기업가정신Entrepreneur뿐 아니라 직장인정신Intrapreneur 도 중요합니다. \\ 구본형님의 「그대, 스스로를 고용하라」에서 '직장인이라 생각하지 말고, 회사와 계약한 프리랜서라고 생각하라' 라고 했는데, 그러고 있는지 자문해봐야겠습니다. | + | 1. 올바른 질문 \\ 2. 쓸만한 데이터를 얻고, 준비하기 \\ 3. 패턴찾기 \\ 4. 새 데이터에 찾은 패턴 확인 \\ 5. 제품화 \\ 6. 라이브 데이터에 테스트 \\ 7. 지속적으로 모니터, 유지보수 |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_133662818206507.png?100}} </wrap><wrap > You’ll be more engaged, and more productive. [[https://hbr.org/2020/03/why-you-should-become-an-intrapreneur|hbr.org]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152309969675125.png?100}} </wrap><wrap > A roadmap for every machine learning project [[https://medium.com/swlh/12-steps-to-applied-ai-2fdad7fdcdf3|medium.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === Facebook Posting Archive 20년 3월 === | + | === "2020년대의 키워드는 데이터 비즈니스, 포털처럼 고유의 업(業) 될 것" === |
- | | LINK | 2020-04-01 19:53:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133965934842862|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-02 18:29:35 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152480762991379|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡포스팅별 도달수를 보니까 팔로워분들의 최대 절반에서 최소 1/4까지 밖에 도달이 안되는 것 같습니다. 혹시 놓치신 글들이 있을까봐 3월 한달 공유드린 124개 포스팅을 다시 공유드립니다. 링크에서 확인하실 수 있습니다. | + | 1. 최선을 다해 열심히 하는 것과는 별개로 거시적인 변화가 중요하다는 것을 크게 깨달았다. 어디에 들어가서 얼마나 열심히 하는가는 두 번째고, 언제 어디에 있느냐가 훨씬 중요한 의사 결정이라는 것을 알았다. \\ 2. 첫 번째, 두 번째 사업 모두 아이템을 가지고 시작했다기보다는 타이밍이라는 관점에서 많이 접근했다 \\ 3. 저는 리서치 플랫폼과 소프트웨어를 구축하는 역할을 하는 사람이지 리서치업의 전문가는 아니었다. 리서치 비즈니스가 성장하고 확장하는 과정에서 리서치업에 전문성을 지닌 리더가 필요했다. \\ 4. 개인들은 카카오를 통해서도 신용대출을 쉽게 받는데 사업자들은 그렇지 않다. 사업자들은 일일이 서류를 떼가야 하는데 이러한 데이터들이 현재 법 구조에서는 잘 연결이 안 되어 있다. 잘 연결된 데이터를 만들면 굉장히 큰 비즈니스 기회가 있을 거라 생각했다. \\ 5. 현대 사회에서는 정보의 비대칭을 줄이면서 비용을 줄일 수 있는 부분들이 많다. 사업장에서 발생할 수 있는 금융 거래와 운영 등 많은 정보를 수집하고 있고, 그 영역에서 저희가 잘할 수 있는 것들이 많다. \\ 6. 1999년에 네이버가 나오고 다음도 나왔는데 당시 다음의 사업자 등록증을 떼 보면 데이터 베이스 제공업이라고 되어 있다. 포털이 고유의 업으로 불리기 시작한 게 2008년이다. 결국 포털업 처럼 고유의 업이라고 인정받을 만큼 색깔이 명확하고 과거와는 완전히 다른 형태의 업이 구성되는 기회가 있다. |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_133965934842862.png?100}} </wrap><wrap > blog facebook 페이스북 페이지 " 2020-03-31 14:00:01 까지 총 124 개 포스팅 Archived (누적 278) 최신 Archive 20년 2월 Archive 최신 포스팅과 더 많은 소식은 Data.triviaz 좋아요, 팔로잉 해주세요" ---------- API사용,Python데이터정리,PHP최신현황 방법 -... [[http://triviaz.net/blog:facebook_posting_2003|triviaz.net]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152480762991379.png?100}} </wrap><wrap > [서울경제] 자영업이 다시 한 번 위기를 맞고 있다. 단군 이래 자영업이 어렵지 않았던 적은 한 번도 없지만 코로나 바이러스 감염증(코로나 19) 사태로 지금까지 경험해보지 못한 위기가 닥쳤다. 임대료와 인건비 등 [[https://n.news.naver.com/article/011/0003743229|n.news.naver.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === from sklearn import * === | + | === 차별화된 경험 === |
- | | LINK | 2020-04-01 14:59:04 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/132022111703911|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-02 09:41:13 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152120439694078|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡자신을 해커라 칭하는 어린애들처럼, 누구나 데이터과학자라고 할 수 있습니다. 다음의 아주 기본적인 요소들로 가짜 데이터과학자를 일차적으로 필터링해봅시다. \\ 1. 데이터 탐색을 경시한다 : 시각화하지 않는다, 클렌징(ex. outlier삭제)하지 않는다, 피쳐선택을 경시한다(딥러닝이라도!) \\ 2. 적절한 모형을 선택하지 못한다: 그냥 다 시도해본다(해당 글의 제목), 여러모델들이 각기 어떻게 다른지 모른다, 정확도를 원하는지 해석을 원하는지 아니면 그것을 구분할필요가 있는지조차 모른다 \\ 3. 효율적 지표와 관리를 하지 않는다 : baseline model(ex. 무작위추출) 을 설정하지 않는다, 문제에 중요한 지표를 선정하지 못한다, 훈련/검증 분리를 하지 않는다 | + | "오프라인 상권이 무너지고 있는 이 시점에서, 다른 소매업들도 어떻게 하면 온라인이 제공하지 못하는 경험을 오프라인에서 제공할 수 있을지에 대해서 고민을 해야 하고, 고급화 되고 있는 극장을 참고하면 좋지 않을까 싶다." |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_132022111703911.png?100}} </wrap><wrap > …and other dead-giveaways that you’re a fake data scientist [[https://towardsdatascience.com/from-sklearn-import-478c711dafa1|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152120439694078.png?100}} </wrap><wrap > 영화 Trolls의 후속편 Trolls World Tour가 개봉 3주 만에 110억 원 이상의 매출을 달성했다고 한다. 3주 동안 발생한 매출이 전편 [[https://www.thestartupbible.com/2020/05/differentiated-experience-as-a-moat.html|www.thestartupbible.com]] </wrap> </wrap> |
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- | === 인공지능 날개 단 음성합성 기술, 어디까지 가능할까? - 테크월드 === | + | === ITFIND === |
- | | LINK | 2020-04-01 13:01:43 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133329821573140|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-01 14:04:40 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/153320022907453|페이스북에서 보기]] | |
- | "AI 음성합성기도 극복해야 할 과제는 있다.특히 앞서 언급한 타코트론의 경우 크게 3가지 문제점이 지적된다. \\ 첫째, 모든 과정이 예측 기반으로 이뤄지기 때문에 예측 성능에 따른 고질적인 문제들이 생긴다. \\ 둘째, 문장이 길수록 문장 생성이 오래 걸린다. \\ 셋째, 음질 문제는 여전히 남아있다. \\ AI 음성합성기가 산업 현장에 적용되려면 자연스러운 음성은 물론이고 합성음을 안정적으로 생성할 수 있어야 하며, 짧은 시간 안에 사용자에게 응답하면서도 고품질의 음질을 유지할 수 있어야 한다." | + | NIPA 이슈리포트(2020-03호) AI기술동향과 오픈소스 \\ Ⅱ. AI 기술동향과 시장기회 \\ Ⅲ. 오픈소스 & AI솔루션 \\ \\ [[https://www.itfind.or.kr/publication/regular/periodical/read.do?selectedId=02-001-200527-000008&selectedCategory=E_15_06&selectedGroupId=E_15&pageSize=40&pageIndex=0|https://www.itfind.or.kr/publi...]] |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_133329821573140.png?100}} </wrap><wrap > 요즘 운전자들이 자동차에 탑승해 가장 먼저 하는 일은 내비게이션으로 목적지를 지정하는 일이다. 특히 “독산 사거리 앞 우회전입니다”처럼 주요 길목에 진입하기 전 미리 음성으로 안내해 주는 기능은 사용자... [[http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=95069|www.epnc.co.kr]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap > [[https://www.itfind.or.kr/publication/regular/periodical/read.do?selectedId=02-001-200527-000008&selectedCategory=E_15_06&selectedGroupId=E_15&pageSize=40&pageIndex=0|www.itfind.or.kr]] </wrap> </wrap> |
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- | === Employees at home are being photographed every 5 minutes by an always-on video service to ensure they're actually working — and the service is seeing a rapid expansion since the coronavirus outbreak === | + | === [김승열의 DT 성공 전략] 은행을 오픈한 스타벅스 === |
- | | LINK | 2020-04-01 07:57:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133653718207417|페이스북에서 보기]] | | + | | LINK | 2020-06-01 09:20:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152122646360524|페이스북에서 보기]] | |
- | 💡5분마다 사진을 찍는 화상회의 소프트웨어가 있다네요.. 회사에서는 감시의 목적으로 만든건 아니라는데 과연 악용되지는 않을지 | + | 1. 최종 모습에 대한 정의도 없이 DT를 하는 기업도 많지만, ‘데이터 분석 기업’이나 ‘한국의 아마존’ 등을 외치며 무작정 디지털 전쟁터로 뛰어들면서 기존 자산을 모두 버리고 전선을 확장하는데만 매달리는 기업들도 많다 \\ 2. 인터넷 은행이나 비대면 계좌 개설, 온라인 대출 등이 DT의 당연한 공식처럼 인지되고 있는 최근 흐름을 고려하면 ‘오프라인 은행 진출’이라는 스타벅스의 선택은 다소 의외의 행보이기도 하다. 하지만, 스타벅스는 디지털 세계로 눈을 돌리기 보다는 그들이 가장 강점을 가지고 있는 오프라인 지점에 집중하는 모습을 보여주었다. \\ 3. 디지털 기술과 혁신을 위해 비즈니스 모델을 전환(Transformation)하거나 새로운 가치를 만드는게 아니라 인력을 줄이면서 고정 비용을 감소하는게 목표라는 것이다. 실제로 DT를 수행하면서 인건비 XX% 절감 등이 최종 모습이라는 점은 국내 기업에서 흔히 볼 수 있으며, DT 전략이 실패하는 주요 이유이기도 하다. 비용 절감은 DT가 성공적으로 진행되면서 나오는 결과물 중에 하나일뿐 목표나 최종 모습이 되는 것은 바람직하지 않아 보인다. \\ 4. 스타벅스의 DT는 비용 절감보다는 고객 편의와 비즈니스 혁신에 초점이 맞추어져 있다. 주문, 결제, 리워드, 개인화라는 ‘디지털 플라이휠(Digital Flywheel)’ 전략을 통해 고객들에게 편리하고 개인화된 경험을 만들어가는데 집중하고 있으며, 이를 위해서 직원이 해야 할 일들은 오히려 늘어나고 있다. |
- | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_133653718207417.png?100}} </wrap><wrap > The software automatically photographs employees every few minutes. The company said it's a way to keep coworkers connected. [[https://www.businessinsider.com/work-from-home-sneek-webcam-picture-5-minutes-monitor-video-2020-3|www.businessinsider.com]] </wrap> </wrap> | + | >> <wrap> <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152122646360524.png?100}} </wrap><wrap > 많은 전통 기업들이 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’)에 우선순위를 놓고 많은 투자를 하고 있다. 하지만 그들의 전략을 살펴보면 새로운 경쟁자에 대한 수비적인 태도를 가지고 막연한 목표를 향해 달려가... [[http://www.bloter.net/archives/374645|www.bloter.net]] </wrap> </wrap> |
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