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-====== Facebook Posting Archive 20년 4월 ======
+====== Facebook Posting Archive 20년 6월 ======
 {{tag> blog Facebook 페이스북 페이지}}
-> 2020-04-19 09:10:46 까지 총 60개 포스팅 Archived (누적 338개)
+> 2020-06-30 09:13:34 까지 총 52개 포스팅 Archived (누적 491개)
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+> [[blog:facebook_posting_2005|20년 5월 Archive]]
+> [[blog:facebook_posting_2004|20년 4월 Archive]]
 > [[blog:facebook_posting_2003|20년 3월 Archive]]
 > [[blog:facebook_posting_2002|20년 2월 Archive]]
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 [[blog:facebook_api_get_posting_1_api|API사용,Python데이터정리,PHP최신현황 방법]]
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-{{:pasted:20200302-192713.png?1}}
+{{:pasted:20200501-215146.png?1}}
-=== ‘사람 안 바뀐다’는 말은 오해다 ===
+=== 70억뷰… K웹툰 꽃피운 '마음의 소리' 14년만에 아듀 ===
- | LINK | 2020-04-19 09:10:46 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137732731132849|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-30 09:13:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/162367045336084|페이스북에서 보기]] |
-💡「평균의종말」과 「다크호스」에서는, 사람의 성향을 하나로 파악하지말고 맥락적으로 생각하라고 합니다. \\ 'A는 oo한 사람이야'가 아니라 'A는 ★★상황에서는 ●●하게 행동해'라는 것입니다. 각자 맥락에 맞는 상황을 만들어줄 수 있다면 사람이 바뀔수 있지 않을까 생각합니다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137732731132849.png?100}} </wrap><wrap > 인간의 행동은 성격보다는 태도에 의해 주로 설명이 됩니다. 사람들이 흔히 남의 행동을 평가할 때 '성격'을 생각하지만, 사실 행동과 성격의 상관관계는 훨씬 낮습니다. 그리고 태도는 성격에 비해 훨씬 쉽게 변할 수 있습니다. [[http://now.rememberapp.co.kr/2020/04/12/7578/|now.rememberapp.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== Top 20 movies about Artificial Intelligence and Big Data. ===
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_162367045336084.png?100}} </wrap><wrap > 네이버웹툰의 연재물 '마음의 소리'는 14년간 '신드롬'에 가까운 인기를 끌었다. 웹툰이 게재되는 매주 화요일이면 실시간 검색어에 '마음의 소리.. [[https://news.chosun.com/site/data/html_dir/2020/06/30/2020063000336.html|news.chosun.com]] </wrap> </wrap>
- | LINK | 2020-04-18 10:11:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137736587799130|페이스북에서 보기]] |
-💡인공지능,빅데이터와 관련있는 20개의 영화라고 합니다. 저는 오래된 1,2  빼곤 다 봤네요. \\ 말미에 있는 액션플랜에서는, 영화를 보고 과연 진짜 그렇게 될지, 인공지능에 대한 대중의 미신을 생각해 보고 비판해보는 시간을 갖는 것을 권하고 있습니다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137736587799130.png?100}} </wrap><wrap > Here are some AI and Big Data movies you should watch at home during the COVID-19 lockdown. [[https://towardsdatascience.com/top-20-movies-about-machine-learning-ai-and-data-science-8382d408c8c3|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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-=== What you need to know about product management for AI ===
+=== 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술... ===
- | LINK | 2020-04-17 20:29:57 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/139149404324515|페이스북에서 보기]] |
+ | !!NONE!! | 2020-06-29 10:29:21 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/162025525370236|페이스북에서 보기]] |
-💡인공지능 상품 PM이 알아야할것들 \\ 한글 요약: [[http://triviaz.net/blog:ai_product_manager|http://triviaz.net/blog:ai_pro...]] \\ "AI상품 PM은 전통적인 PM이 하는 일에 더해서, 더 많은 것이 필요하다"
+언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술의 사회적 확산 현황 \\ (Data, Network, AI) \\ [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=25932&bcIdx=22286&parentSeq=22286|https://www.nia.or.kr/site/nia...]] \\ <목차> \\   Ⅰ. 데이터 기반 기술·사회 환경변화 분석 \\   Ⅱ. 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술의 사회적 확산 현황 \\   Ⅲ. 지능화 확산과 사회적 수용성 제고 방안 \\   별첨1. 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ (카드뉴스) \\   별첨2. 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ (인포그래픽)
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_139149404324515.png?100}} </wrap><wrap > A product manager for AI does everything a traditional PM does, and much more. [[https://www.oreilly.com/radar/what-you-need-to-know-about-product-management-for-ai/|www.oreilly.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap >  [[!!None!!|!!None!!]] </wrap> </wrap>
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-=== 5 Soft Skills You Need As A Machine Learning Engineer (And Why) ===
+=== The Innovation Stack: 아마존도 따라할 수 없는 사업 아이디어 | Startup Leesons - tkim.co ===
- | LINK | 2020-04-17 17:08:54 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137308897841899|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-26 09:15:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159321595640629|페이스북에서 보기]] |
-💡성공적인 커리어를 위해서는 어떤 직무에서나 필요한 능력일 것입니다. \\ 1. 커뮤니케이션 : 앞에나가 얘기하는 기회를 피하지 않기, 독서, 차분하게 천천히 말하기, 머신러닝 개념을 설명하는 연습하기 \\ 2. 팀웍 \\ 3. 시간관리 : 우선순위 \\ 4. 리더십 : 동기부여, 비즈니스맥락 이해, 롤모델 \\ 5. 직업윤리 : 몰입, 시간엄수, 워라밸, 동기부여와 영감
+. 아마존이 더 나아 보이는 카드 결제기를 더 낮은 카드 수수료 모델을 가지고 시장에 진입한다. 이후 스퀘어의 대응방법이 정말 놀라웠다. 아무런 대응을 하지 않은 것이다 \\ 2. 결국 답이 없어 보이는 문제를 해결하기 위해 무수한 작은 문제들을 해결해 나가면, 그것이 모여서 마치 없던 것이 세상에 새롭게 나타난 것처럼 보이는 혁신적인 제품 그리고 그걸 뒷받침하지만 고객과 경쟁사 눈에는 잘 보이지 않는 해결책 집합, 즉 이를 총칭하는 이노베이션 스택이 되는 것이다. \\ 3. 대기업이 쉽게 따라하지 못하는 스타트업의 모바일 앱 개선 속도, 새로운 시도를 빠르게 해 보고 그 결과에 대해 문책하지 않는 기업 문화, 해결하기 전까지는 시간과 노력을 중단하지 않는 기업가 정신, 적절히 낮은 가격을 유지하는 그리고 그걸 뒷받침하는 해결 방법, 적절히 낮은 가격을 통해 고객과 쌓아온 신뢰 등이 모두 이노베이션 스택에 포함된다 할 수 있다. \\ 4. 시장의 끝 부분을 보는 것은 기술에 한정된 관점으로 살펴볼 경우 앤디 라클리프가 기술의 변곡점에서 사업의 기회를 찾으라는 얘기와 일맥상통한다. 불가능했던 것이 기술의 발전으로 가능해지고 새로운 플랫폼도 나타나면 이전에는 완성될 수 없었던 이노베이션 스택이 완성될 수 있는 것이다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137308897841899.png?100}} </wrap><wrap > Includes tips on becoming a useful component of any workforce [[https://towardsdatascience.com/5-soft-skills-you-need-as-a-machine-learning-engineer-and-why-41ef6854cef6|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159321595640629.png?100}} </wrap><wrap > Inspiration / 스타트업 사업 검증 / 스타트업 아이디어 The Innovation Stack: 아마존도 따라할 수 없는 사업 아이디어 by Tae Kim2020-04-062020-04-06 2009년 아이폰이 출시되는 것을 목격한 짐 맥켈비는 친구인 잭 도시(현 트위터 CEO, 당시 트위터... [[http://tkim.co/2020/04/06/the-innovation-stack/|tkim.co]] </wrap> </wrap>
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-=== A/B TEST, 해봤자 별로 티 나지 않는다고? ===
+=== 잘못된 성과 지표의 위험 ===
- | LINK | 2020-04-17 12:15:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/138715127701276|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-25 16:46:07 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/160042142235241|페이스북에서 보기]] |
-"A/B 테스트의 본질은 극적인 변화가 아니다. 점진적인 성장이다. 근데 참 재미있게도 이 점진적인, 그리고 아주 조그마한 성과들이 사실은 극적인 변화를 만들어내고 있다."
+Data-driven 한 것은 좋지만 깊은 성찰 없이 마구 던지는 계량적인 성과 지표는 정말 조심하자 \\ 1. 반드시 어느 성과 지표를 확정하기 전 그 지표에 영향을 주는 요인과 이 지표가 운영에 영향을 줄 수 있는 요인들을 찾고 분석하는 버릇을 들여야 한다 \\ 2. ‘stress test’ (시범 운행)을 통해 실제 내가 의도한 결과가 나오는지 위의 피자집 처럼 의도치 않은 일들이 생기는지 확인, 그리고 고려해야 할 다른 지표를 (예: 품질) 필수 제약 조건으로 고려해 보는 것도 좋은 방법이다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_138715127701276.png?100}} </wrap><wrap > 자세히 보기 [[http://www.openads.co.kr/nTrend/article/6251|www.openads.co.kr]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_160042142235241.png?100}} </wrap><wrap > 오랜만에 추억에 잠겨 백 만 년 만에 미스터 피자를 주문했는데 피자가 이상한 모양으로 배달이 왔다. 😭 물론 맛에는 지장이 없었지만 이상한 모양의 피자를 보면서 예전에 들었던 성과 지표에 대한 일화가 갑자기 생각나서 ..... [[https://www.andrewahn.co/product/setting-wrong-metrics/|www.andrewahn.co]] </wrap> </wrap>
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-=== 💡좋은 아이디어인 것 같습니다. 약자... ===
+=== No ML algorithms cheat sheet, please ===
- | PHOTO | 2020-04-17 08:03:49 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/139145340991588|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-25 08:22:09 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159315078974614|페이스북에서 보기]] |
-💡좋은 아이디어인 것 같습니다. \\ 약자배려 측면에서도 중요하지만, 「쇼핑의과학」에서 매장에 앉을 수 있는 벤치 등이 있으면, 앉아있는 시간을 제외하고도 쇼핑객들이 매장에서 돌아다니는 시간이 훨씬 늘어난다고 합니다. 매장 운영에서 가장 중요한 것이 매장에 머무는 시간을 늘리는 것인데, 모두 윈윈 할 수 있는 좋은 디자인입니다.
+cheat sheet 의 단점 \\ 1. 데이터와 가정들을 표현하기에는 너무 다양하다 \\ 2. U턴이나 우회를 할수 없게 한다 \\ 3. 발전의 기회가 없다 \\ 4. 의사결정을 기계처럼 만든다 \\ 5. 모든 문제에 맞는 모델이 있을리가..
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_139145340991588.png?100}} </wrap><wrap > 💡좋은 아이디어인 것 같습니다.
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159315078974614.png?100}} </wrap><wrap > What is a Cheat Sheet ? Wikipedia defines cheat sheets as a concise set of notes used for quick reference. Now the word that needs to be emphasized here is ‘qu… [[https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/no-ml-algorithms-cheat-sheet-please|www.datasciencecentral.com]] </wrap> </wrap>
-약자배려 측면에서도 중요하지만, 「쇼핑의과학」에서 매장에 앉을 수 있는 벤치 등이 있으면, 앉아있는 시간을 제외하고도 쇼핑객들이 매장에서 돌아다니는 시간이 훨씬 늘어난다고 합니다. 매장 운영에서 가장 중요한 것이 매장에 머무는 시간을 늘리는 것인데, 모두 윈윈 할 수 있는 좋은 디자인입니다. [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/139145320991590/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap>
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-=== Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists - KDnuggets ===
+=== 좋은 결정을 내리는 경영자는 그럴 만한 환경을 갖춘다 ===
- | LINK | 2020-04-16 17:39:37 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135767664662689|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-24 09:35:23 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159319108974211|페이스북에서 보기]] |
-💡1.목적함수를 충분히 이해하지 않는다 \\ 2. 왜 모형이 작동하는지 가설을 세우지 않는다 \\ 3. 결과를 해석하기 전에 데이터를 보지 않는다 \\ 4. 나이브한 기저 모형을 고려하지 않는다 \\ 5-7. 잘못된 샘플 밖 검증 방법 \\ 8. 실제 예측에서 어떤 데이터가 있을지 고려하지 않는다 \\ 9. 오버피팅 \\ 10. 더 많은 데이터가 필요하다는 그릇된 생각
+좋은 결정을 내리는 사람은 애초부터 좋은 결정을 내릴 수 있는 사람이어서가 아니라, 좋은 결정을 내릴 환경을 만든 상태에서 그럴 만한 심리상태를 유지하고, 그럴 만한 정보들을 평소에도 습득하고 있는 사람이다 \\ 우리가 읽을 필요 없을 때 읽는 것이야말로 우리를 만들기 때문이다. \\ 1. 새로운 기술습득하기 \\ 2. 글쓰기 \\ 3. 좋은사람들과 어울리기 \\ 4. 체력관리하기
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_135767664662689.png?100}} </wrap><wrap > The following are some of the most common statistics mistakes made by data scientists. Check this list often to make sure you are not making any of these while applying statistics to data science. [[https://www.kdnuggets.com/2019/06/statistics-mistakes-data-scientists.html|www.kdnuggets.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159319108974211.png?100}} </wrap><wrap > 사업을 하면 벤치마크할 대상도 없이 처음 하는 일이 잦다. 그래서 최고로 좋은 결정을 내릴 수 있는 사람들이 모여 있는 것에 사업의 성패가 달려 있다. 좋은 결정을 내릴 수 있는 사람들은 타고나는 것보다는 후천적으로 만들.... [[https://ppss.kr/archives/219839|ppss.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== Admit it, you miss your noisy office. This tool re-creates all your coworkers’ annoying sounds ===
+=== A Letter to Those Seeking to Become a Data Scientist ===
- | LINK | 2020-04-16 13:26:32 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/138702574369198|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-23 16:59:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159305178975604|페이스북에서 보기]] |
-💡도서관 백색소음 앱이 인기를 끌었던 적이 있습니다. 재택근무를 하게되면서 회사의 소음이 그리운(?)사람들을 위한 사이트가 있네요. 동료들의 수도 조절할 수 있습니다. 뭔가 마음이 편해지는 느낌이네요 https://imisstheoffice.eu/
+. 불필요한 수학적 디테일에서 조금 떨어지자 \\ 2. 이 분야에서 혁신적일 필요는 없다 \\ 3. 도메인 지식의 이점을 활용하라 \\ 4. 널리 쓰이는 도구를 익혀라 \\ 5. 집중할 분야를 고르자
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_138702574369198.png?100}} </wrap><wrap > Those office sounds you used to hate? They’re all here (water cooler included). [[https://www.fastcompany.com/90489877/admit-it-you-miss-your-noisy-office-this-tool-recreates-all-your-coworkers-annoying-sounds?utm_campaign=eem524%3A524%3As00%3A20200414_fc&utm_medium=Compass&utm_source=newsletter|www.fastcompany.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159305178975604.png?100}} </wrap><wrap > I tried to shed a light on the industry through my own story. [[https://towardsdatascience.com/a-letter-to-those-seeking-to-become-a-data-scientist-f217253cd2dd|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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-=== [신수정의 리더십 코칭] ⑨ 전문가는 자신이 움직이고 리더는 타인을 움직인다 ===
+=== rd.kdb.co.kr ===
- | LINK | 2020-04-16 08:45:59 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137316341174488|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-23 09:18:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159961808909941|페이스북에서 보기]] |
-💡전문가는 자신이 움직이고, 리더는 전문가인척 하지말고 전문가를 믿고 맡기고.
+[pdf 국내 이커머스 산업의 AI 활용현황과 전망] \\ - 국내 이커머스 기업들은 사용자 편의성 개선을 위해 AI기술 도입 등 경쟁력 확보에 주력 \\ - 플랫폼 기반 빅테크 기업들이 고도화된 AI 기술을 무기로 이커머스 시장 공략에 나선 가운데, 향후 이커머스 산업의 경쟁구도가 다변화될 것으로 전망 \\ ○ pdf 다운 링크 \\ [[https://rd.kdb.co.kr/fileView?groupId=03548307-155B-FCC9-61E2-3408107F4A25&fileId=679BF98A-7C9C-7788-AB4E-AB335CD02013|https://rd.kdb.co.kr/fileView?...]]
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137316341174488.png?100}} </wrap><wrap > 예전에 모 기업 임원이 나에게 “외부에서 잘 나간다고 하는 전문가들을 엄청난 조건을 제시해서 사업 부서장으로 영입했는데 성공한 적이 거의 없다. 참 이상하다”고 말한 적이 있다.나는 당연하다고 답했다. 많은 기업이 자.... [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020040814187746617&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap >  [[https://rd.kdb.co.kr/fileView?groupId=03548307-155B-FCC9-61E2-3408107F4A25&fileId=679BF98A-7C9C-7788-AB4E-AB335CD02013|rd.kdb.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== 그대, 스스로를 고용하라 Quotes ===
+=== How To Manage Product Ideas ===
- | LINK | 2020-04-15 16:23:48 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/138699354369520|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-22 19:07:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159318402307615|페이스북에서 보기]] |
-💡★★★ 그대, 스스로를 고용하라, 구본형, 김영사, 2001 \\ 故구본형 변화경영연구소 소장님의 유명한 2001년 책입니다. 한국에 변변한 자기계발 서적이 없던 시기에 선구적인 역할을 하신 분입니다. \\ 디자인도 올드한 옛날 책이지만 지금도 충분히 읽어볼 만한 내용이 있었던 것 같습니다. 변화에 대한 필요성, 전문가란, 전문가가 되기 위해서. 라는 카테고리로 책의 문구들을 정리해 보았습니다. \\ [[http://triviaz.net/blog:quotes_employ_yourself|http://triviaz.net/blog:quotes...]]
+. 공개 백로그에 아이디어 수집 \\ - 아이디어에 대한 설명 \\ - 어떻게 생각해냈나 \\ - 사업이나 고객에 중요한 이유 \\ - 회사의 비전이나 목표에 맞는지 \\ 2. 중복 아이디어 병합 \\ - 솔루션이 아닌, 고객의 니즈/문제 기반으로 \\ 3. 현재의 이니셔티브나 목표에 대한 평가 \\ 4. 우선순위 선정
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_138699354369520.png?100}} </wrap><wrap > <[[http://www.yes24.com/Product/Goods/183145> |http://www.yes24.com/Product/G...]]故구본형 변화경영연구소 소장님의 유명한 2001년 책입니다. 한국에 변변한 자기계발 서적이 없던 시기에 선구적인 역할을 하신 분입니다. 디자인도 올드한 옛날 책이지만 지금도 충분히 읽어볼... [[http://triviaz.net/blog:quotes_employ_yourself|triviaz.net]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159318402307615.png?100}} </wrap><wrap > The misconception is PM’s come up with product ideas. We don’t. We manage other people’s ideas. [[https://productcoalition.com/how-to-manage-product-ideas-like-a-ninja-b12ddaa1f024|productcoalition.com]] </wrap> </wrap>
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-=== Some shirts hide you from cameras—but will anyone wear them? ===
+=== Five Cognitive Biases In Data Science (And how to avoid them) - KDnuggets ===
- | LINK | 2020-04-15 16:03:54 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137735091132613|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-22 11:07:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159303745642414|페이스북에서 보기]] |
-💡도처에 감시카메라들이 있고, 걔중에는 자동으로 사물을 인식하는 것들도 있습니다. 사생활에 민감한 사람들에게는 걱정이 많을텐데, 입으면 얼굴인식을 피할 수 있다는 티셔츠의 아이디어가 있네요. 디자인만 괜찮아지면 괜찮은 셀링포인트가 될 수도 있겠습니다.(링크에 2페이지도 있습니다. 잘안보이네요)
+. 생존편향 \\ 2. 매몰비용 \\ 3. 잘못된 인과관계 \\ 4. 가용성 편향 \\ 5. 확증편향
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137735091132613.png?100}} </wrap><wrap > It's theoretically possible to become invisible to cameras. But can it catch on? [[https://arstechnica.com/features/2020/04/some-shirts-hide-you-from-cameras-but-will-anyone-wear-them/|arstechnica.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159303745642414.png?100}} </wrap><wrap > Everyone is prey to cognitive biases that skew thinking, but data scientists must prevent them from spoiling their work. Learn more about five biases that can all too easily make your seemingly objective work become surprisingly subjective. [[https://www.kdnuggets.com/2020/06/five-cognitive-biases-data-science.html|www.kdnuggets.com]] </wrap> </wrap>
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-=== 투표 한 장의 가치 4660만원…숫자로 보는 4·15 총선 ===
+=== 딥러닝 공부는 언제 하는 게 좋을까? ===
- | LINK | 2020-04-15 10:00:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/138612764378179|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-21 21:00:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159302688975853|페이스북에서 보기]] |
-💡이렇게 숫자로 표현하면 확 와닿게 되네요. 내 한표의 가치 4660만원입니다.
+그럼 딥러닝은 언제 어떻게 공부해야 하는가? 단순하게 답하기는 쉽지 않지만, 딥러닝을 비판적인 관점으로 바라볼 실력이 될 때 공부하는 것이 좋다. 각 단계를 공부하며 ‘이거 꼭 이렇게 해야 해?’라고 스스로 질문할 수 있어야 한다
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_138612764378179.png?100}} </wrap><wrap > 뽑는 국회의원 숫자는 지역구 국회의원 253명, 비례대표 국회의원 47명 등 300명. [[https://news.joins.com/article/23754145|news.joins.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159302688975853.png?100}} </wrap><wrap > 딥러닝은 절대 어렵지 않다. 아마 지금까지 나온 기계학습 기법 중에서 가장 이해하기 쉽고 구현하기 쉬운 방법의 하나일 것이다. 그럼 딥러닝을 언제부터 공부할 수 있을까? 아마 고등학교 수준 미적분 및 선형대수 정도면 딥..... [[https://ppss.kr/archives/183650|ppss.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== Four Basic Data Science Lessons Illustrated by COVID-19 Data ===
+=== The key differences between rule-based AI and machine learning ===
- | LINK | 2020-04-15 09:26:51 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137326761173446|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-21 11:33:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159306138975508|페이스북에서 보기]] |
-💡영국의 사례를 들어 설명 \\ 1. 데이터 수집 방법이 큰 패턴을 만든다 : 주말의 패턴 \\ 2. 아웃라이어 점검: 모델링 전 데이터를 조사하지 않으면 중국이 방법을 바꿨다는 사실을 알 수 없었을것 \\ 3. 위치데이터는 정규화/표준화해볼 필요가 있다 \\ 4. 놀랄만한 결과를 얻었다면, 잘못된 것은 없는지 확인하고 또 확인하자.
+규칙기반 \\ 1. 정해진 결과가 나올때 \\ 2. 오류에 대한 위험이 너무클때 \\ 3. ML에 준비가 안됐을때 \\ 머신러닝 \\ 1. 간단한 규칙이 불가능할때 \\ 2. 데이터, 시나리오, 상황이 빠르게 변할때 \\ 3. 자연어처리 등
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137326761173446.png?100}} </wrap><wrap > Machine learning and data science tools are more accessible than ever. But along with learning the tools themselves, it’s just as… [[https://medium.com/@ageitgey/four-basic-data-science-lessons-illustrated-by-covid-19-data-7d94134a5b0e|medium.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159306138975508.png?100}} </wrap><wrap > Companies across industries are exploring and implementing artificial intelligence (AI) projects, from big data to robotics, to automate business processes, improve customer experience, and innovate product development. According to McKinsey, “embracing AI promises considerable benefits for busine... [[https://thenextweb.com/neural/2020/06/13/the-key-differences-between-rule-based-ai-and-machine-learning-syndication/|thenextweb.com]] </wrap> </wrap>
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-=== How the telephone failed its big test during 1918’s Spanish flu pandemic ===
+=== This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix ===
- | LINK | 2020-04-14 16:31:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137318961174226|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-20 17:15:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159311698974952|페이스북에서 보기]] |
-💡백년전 스페인독감 때, 전화라는 서비스가 겪었던 역사에 대한 이야기입니다. 사회적 거리두기의 대안으로 떠올랐으나, 운영한계를 넘어선 사용량 때문에, 사용자제를 요청하기까지도 했었다는데요. \\ 지금의 인터넷이랑 비슷한 전개가 생기는 것 같아 재밌네요
+편향이 생기는 이유 \\ 1. 문제를 프레이밍 \\ 2. 데이터수집 \\ 3. 데이터 전처리 \\ 없애기 어려운이유 \\ 1. 모르는것을 모름 \\ 2. 불완전한 프로세스 \\ 3. 사회적맥락의 부족 \\ 4. 공정함에 대한 정의
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137318961174226.png?100}} </wrap><wrap > Alexander Graham Bell’s invention was supposed to make life under quarantine bearable. But AT&T ended up begging people to stay off the line. [[https://www.fastcompany.com/90484820/how-1918s-spanish-flu-outbreak-crushed-the-u-s-telephone-system?utm_campaign=eem524%3A524%3As00%3A20200403_fc&utm_medium=Compass&utm_source=newsletter|www.fastcompany.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159311698974952.png?100}} </wrap><wrap > Over the past few months, we’ve documented how the vast majority of AI’s applications today are based on the category of algorithms known as deep learning, and how deep-learning algorithms find patterns in data. We’ve also covered how these technologies affect people’s lives: how they can pe... [[https://www.technologyreview.com/2019/02/04/137602/this-is-how-ai-bias-really-happensand-why-its-so-hard-to-fix/|www.technologyreview.com]] </wrap> </wrap>
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-=== 최적공간 창출하는 ‘건축 인공지능’ ===
+=== [김지현의 IT세상]AI가 바둑 시장에 남긴 교훈 ===
- | LINK | 2020-04-14 10:45:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/136560291250093|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-20 07:43:44 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159302522309203|페이스북에서 보기]] |
-"“건축설계는 승패를 나누는 바둑과 다르다. 디자인의 좋고 나쁨을 AI가 판별할 수는 없다. 하지만 ‘정해진 형태와 면적의 땅에서 가장 효율적인 주차장 계획’을 찾아내는 건 가능하다. 충분히 학습한 AI라면 1초 만에 답이 나온다. 용적률을 극대화한 건물 형태와 공간 구성, 최적화된 평면 계획을 찾는 작업도 마찬가지다.”"
+. 결국 AI가 바둑 시장에 주는 교훈은 인간의 개성과 모험적인 도전정신, 창의력을 사라지게 했다는 것이다. 물론 AI가 초기 바둑 시장에 새로운 포석의 가능성을 보여주고 실력의 상향평준화를 제공한 것은 좋았으나, 그것이 또 다른 획일화를 만들고 있다. \\ 2. 우리는 AI가 제시하는 답을 정답으로 생각하고 더 이상의 사고를 하지 않은 채 길들여 지는 것을 경계해야 한다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_136560291250093.png?100}} </wrap><wrap > 네모반듯하지 않은 자그마한 땅에 임대수익을 추구하는 건물을 짓는다고 가정해 보자. 지하주차장에 차 한 대를 더 세울 수 있느냐 없느냐에 따라 기대수익 차이가 적잖이 발생한다. 건축주라면 누구나 ‘나와 계약한 건축사가... [[http://www.donga.com/news/amp/all/20200408/100548383/1|www.donga.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_159302522309203.png?100}} </wrap><wrap > 2016년 알파고가 이세돌을 꺾고 바둑고수들을 연이어 무릎 꿇렸으며 이 과정에서 4번의 업그레이드 작업이 진행됐다. 알파고 이후에 알파고 판, 알파고 리, 알파고 마스터 그리고 알파고 제로까지 업그레이드한 후 2017년 은퇴했..... [[https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01275926625803032&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y|www.edaily.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== 코딩 몰라도 된다! 레고 조립하듯 페이지 만든다 ===
+=== 다 먹어치우려다… 토해내게 생긴 테크공룡 GAFA ===
- | LINK | 2020-04-14 00:58:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/138169817755807|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-19 17:56:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158730622366393|페이스북에서 보기]] |
-💡ac.kr 메일 가지고계시면 개인적용도로는 무료로 사용하실 수 있습니다. 저는 크게 \\ ○구글 드라이브 \\ 문서, 미디어파일 저장 \\ ○노션 \\ 1. todo 및 진척사항관리 \\ 2. 자료수집 (웹스크랩 크롬확장or모바일앱),  \\ 3. 구글 드라이브 파일 정리 \\ 4. 아이디어 정리 \\ 등에 노션을 사용하고, \\ ○개인위키 \\ 블로그로도 쓰고 있는 개인 위키에 수집된자료를 요약, 정리하고 있습니다.  \\ 조금 무겁고 아직 모바일 친화적이지는 않지만, 위키스타일을 편한 UI로 이용할 수 있다는 점에서 저는 대만족입니다.
+코로나 사태로 주가·실적 호황을 누리던 'GAFA'(구글·아마존·페이스북·애플)가 미국과 유럽에서 진행 중인 반독점 위반 조사로 위기를 맞고 있다. 지난해 6월 시작된 미 연방정부의 반독점 조사가 마무리 단계에 접어들면서 수조~수십조원대 과징금 폭탄은 물론 최악의 경우 회사가 여러 개로 쪼개질 가능성까지 제기되는 것이다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_138169817755807.png?100}} </wrap><wrap > 그동안 마이크로소프트 오피스에 대항하는 다양한 생산성 앱이 등장했다. 하지만 여러 생산성 앱을 쓰다가 오히려 생산성이 떨어지는 게 현실. 그래서 최근 올인원 생산성 앱 '노션'(Notion)이 주목받고 있다. [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020041014357794548|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158730622366393.png?100}} </wrap><wrap > 구글·페이스북·아마존 등 미국의 '테크 공룡' CEO(최고경영자)들이 한꺼번에 미 의회 청문회에 불려나가게 됐다. 블룸버그통신은 16일(현지 시.. [[https://m.chosun.com/news/article.amp.html?sname=news&contid=2020061800276|m.chosun.com]] </wrap> </wrap>
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-=== [SBA 칼럼] 안녕? 나는 인간이라고 해 ===
+=== 실리콘밸리에 본사 둔 블라인드 "韓직딩·美직딩 고민 다르다" ===
- | LINK | 2020-04-13 20:56:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137921664447289|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-19 08:26:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158712575701531|페이스북에서 보기]] |
-"이 두 조사에서 주목할 지점은 눈부신 속도로 발전하는 인공지능 기술을 놓고 볼 때 ‘고차원 기계지능’의 실현 예상 연도가 1년 사이에 20년이나 늦춰졌다는 사실이다" \\ "인간은 도구를 발명하고 그 도구는 인간과 사회를 재편한다. 그러면 인간은 다시 새로운 도구를 만들고 그 도구로 인해 인간, 정신, 관계, 사회 등 모든 것이 바뀐다. 그렇다면 인공지능은 얼마나 특별한 새로운 도구일까? 아직은 그 전모를 모른다. 조금씩 서서히 알아가고 있는 중이다. 인류는 이 새로운 도구와 더불어 미래를 만들어갈 수밖에 없다. 그러나 상상 때문에 현실을 직시하지 못하면 안 된다. 우리의 행동은 정확한 인식에 바탕을 두어야 할 것이다."
+연고도 없이 무작정 태평양을 건너갔다. 다들 미국에선 우리같은 서비스가 실패할 거라고 했다. 실리콘밸리 기업에선 (한국 대기업과 달리) 솔직한 소통이 가능하다는 인식 때문이었다. 하지만 그걸 직접 검증해본 사람은 없다. 그래서 가능성이 있다고 봤다. 처음엔 링크드인과 줄릴리(이커머스)를 공략했는데, 처참히 실패했다. 미국에서 철수하기 전에 마지막으로 한 번만 더 해보자며 집행한 페이스북 광고가 거짓말처럼 아마존 창고 노동자들을 끌어왔다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137921664447289.png?100}} </wrap><wrap > 미래 사회에서 인공지능과 인간의 갈등이 일어날 가능성은 희박하다. 오히려 인공지능의 문제는 인간이 그 유능한 도구를 어떻게 사용하느냐의 문제, 즉 인공지능의 ‘윤리’ 문제다. 이제 인공지능과 공존해야 할 인류는 인공 [[https://n.news.naver.com/article/030/0002876278|n.news.naver.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158712575701531.png?100}} </wrap><wrap > 지난 8일 직장인 익명 커뮤니티 '블라인드' 앱에 올라온 설문조사다. 어느덧 5년 차에 접어든 '미국 블라인드'엔 각각 5만명 규모인 아마존, 마이크로소프트(MS) 본사 커뮤니티를 비롯해 구글·페이스북·우버 등의 실리콘밸리 빅..... [[https://news.joins.com/article/23803344|news.joins.com]] </wrap> </wrap>
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-=== [CDO를 두자] ①한국 기업 '컨트롤타워'가 없다 ===
+=== (링크수정) EU의 인공지능 사회 대... ===
- | LINK | 2020-04-13 13:46:11 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137999214439534|페이스북에서 보기]] |
+ | !!NONE!! | 2020-06-18 14:34:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158769009029221|페이스북에서 보기]] |
-"디지털 전환은 ROI(투자수익률)가 나오지 않지만, 막상 손을 놓고 있다가 5~10년 후 큰 격차가 벌어질 수 있다"며 "실패 리스크를 줄일 수 있도록 다른 기업과 공동으로 추진하는 방법도 있고 최고디지털책임자(CDO) 등 기업 내부에 이런 변화에 깨어있는 사람이 필요하다"고 말했다.
+(링크수정) EU의 인공지능 사회 대응전략 \\ 윤리 가이드라인 7개 핵심지표 \\ ① 인간의 개입(Human agency and oversight): 인간의 역할과 기본권을 존중하고, 인간의 자율성을 보장 \\ ② 기술적 견고함 및 안전성(Robustness and safety): 발생 가능한 오류와 위험성을 예측하고 사이버 공격에도 안전한 시스템으로 구축 \\ ③ 프라이버시 및 데이터 거버넌스(Privacy and data governance): 사용자 개인정보를 보호하고 수집된 데이터가 남용되지 않는 방식으로 운영 \\ ④ 투명성(Transparency): 데이터 수집 및 라벨링과 알고리즘 사용에 있어 추적 가능하도록 설계하여 투명성을 보장 \\ ⑤ 다양성, 평등 및 공정성(Diversity, non-discrimination and fairness): 인종, 성별 등에 따른 차별이 없도록 다양성을 보장하고, 누구나 공평하게 인공지능 시스템을 활용할 수 있도록 설계 \\ ⑥ 사회·환경적 번영(Societal and environmental well-being): 미래 세대를 포함한 모든 계층을 위해 사회·환경적으로 이로운 영향력을 주도록 설계 \\ ⑦ 책임성(Accountability): 인공지능 시스템의 설계와 그 결과물에 있어 책임을 보장 \\ [[https://gtonline.or.kr/kor/data/issue/dataView.do?data_sid=234920|https://gtonline.or.kr/kor/dat...]]
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137999214439534.png?100}} </wrap><wrap > 올해 재계와 산업계는 공통으로 디지털 전환을 슬로건으로 내걸었다. 기술기업은 물론이고 전통 제조업과 유통, 은행과 증권과 같은 금융서비스업체까지.. [[http://it.chosun.com/m/svc/article.html?contid=2020041201182&Dep0=m.facebook.com&utm_source=m.facebook.com&utm_medium=unknown&utm_campaign=itchosun|it.chosun.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> (No image) </wrap><wrap >  [[!!None!!|!!None!!]] </wrap> </wrap>
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-=== [프로덕트 마켓핏 찾기] 개발자가 창업할 때 유의해야 할 세 가지 - 모비인사이드 MOBIINSIDE ===
+=== [김병필의 인공지능 개척시대] 인공지능으로 차별에 맞서는 법 ===
- | LINK | 2020-04-13 10:32:23 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137316714507784|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-17 16:14:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158186685754120|페이스북에서 보기]] |
-"만일 음파 기술이 아닌 하나의 산업에 집중했더라면 새로운 사업 아이디어가 비록 동작하지 않아도 시장과 고객에 대해 계속 학습할 수 있었을 것이다"
+"인간에게 계속 결정을 맡기는 것, 둘째, 인간의 행동을 그대로 학습한 인공지능을 활용하는 것, 셋째, 공정하게 행동하도록 작성된 인공지능을 활용하는 것이다. 인공지능이 차별적으로 동작할 위험이 있다고 해서 오로지 인간에게만 모든 결정을 맡기는 것이 정답이라고는 하기 어렵다. 우리에게 주어진 과제는 과연 어떻게 보다 공정한 인공지능을 만들 것인가 하는 것이다"
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137316714507784.png?100}} </wrap><wrap > 국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 [[https://www.mobiinside.co.kr/2020/04/08/tkim-developer/|www.mobiinside.co.kr]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158186685754120.png?100}} </wrap><wrap > 앞으로 한 세대가 지나면 상황이 더 나아져 있을까? 100년이 지난 후는 어떨까? 필자는 이 질문에 대한 답은 우리가 인공지능을 얼마나 공정하게 활용할 수 있는지에 달려 있다고 생각한다. 인공지능 때문에 앞으로 우리 사회의 .... [[https://news.joins.com/article/23801387|news.joins.com]] </wrap> </wrap>
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-=== Becoming a Data Driven Organisation: What changes do you need to implement? ===
+=== [Biz times] 최고의 팀이냐 최악의 팀이냐…딱 하나로 갈린다, 관리자 당신! - 매일경제 ===
- | LINK | 2020-04-13 07:53:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135760467996742|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-17 09:10:53 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158187012420754|페이스북에서 보기]] |
-💡DB를 뒤적거리다보면 도대처 어떻게 쌓인 데이터인지, 컬럼명의 의미가 뭔지 확인하는데 시간을 많이 뺏기게 됩니다. 조직에서 데이터 활용이 효과적으로 되려면 지속적으로 데이터 명세서를 업데이트하는 것이 무엇보다 중요합니다.  \\ 속성을 알고 있는 담당자의 직무에 명세서 작업을 명시하는 것도 중요할테고, 지속적 업데이트를 위해 위키스타일로 모두가 함께 완성해나가는 것도 좋을 것입니다.  \\ ---- \\ 조직 구성원 모두가 같은 내용을 볼 수 있도록 데이터 사전/지식 카탈로그를 만들어라. 특정 용어가 어떤 의미를 가지는지 표기해놓으면 담당자가 퇴사하거나 조직을 옮겼을 때도 대비할 수 있다.
+"최고의 팀과 최악의 팀을 구분 짓는 단 하나의 요소는 관리자다." \\  \\ 미국 여론조사기관 갤럽(Gallup)의 짐 클리프턴 회장은 최근 매일경제 비즈 타임스와 서면 인터뷰를 하며 이렇게 단언했다. 클리프턴 회장이 자신 있게 펼친 주장의 근거는 갤럽 데이터 풀이었다. 해당 풀에 있는 40만개 팀을 조사한 결과에 따르면 최고의 팀과 최악의 팀을 나누는 요소는 관리자(manager), 단지 그것뿐이었다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_135760467996742.png?100}} </wrap><wrap > In this post, I will discuss the changes that organisations need to implement, to truly benefit from data and AI. Part 1 of this series… [[https://medium.com/illumination/becoming-a-data-driven-organisation-what-changes-do-you-need-to-implement-adf1928bc9b4|medium.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_158187012420754.png?100}} </wrap><wrap > [Cover Story] 美 갤럽 회장 짐 클리프턴 `미래 지향·개별화·승부·행동·사교성` 갤럽 회장인 나의 다섯가지 강점이죠 당신도 강점에 딱 맞는 일하고 있나요 [[https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/06/597159/|www.mk.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== 고객의 ‘pain point’에서 출발하는 접근법 ===
+=== "AI는 아직 좌충우돌 단계...90%가 POC에서 끝나" ===
- | LINK | 2020-04-12 10:35:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137323661173756|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-16 16:42:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157906415782147|페이스북에서 보기]] |
-💡일시적 변화가 아니라, 한번 경험한 고객의 좌표가 변한다. 변환된 고객의 좌표를 받아들이고 대비하는 것이 필요.
+"기업이 인공지능(AI) 프로젝트를 100개 하면 현업에서 실제 사용하는 건 10개 미만이다." \\ 1. 현재 AI는 어디쯤 와 있을까. 이에 대해 음 총괄은 "본격 확산세에 들어서지 않았고, 확산을 위한 과제 발견 시기"라며 "AI가 확산하는데 기술은 문제가 아니다. 기술보다 조직문화와 거버넌스 프로세스 등이 문제다 \\ 2. PC에서 인터넷으로, 인터넷에서 모바일로 패러다임이 바뀔때도 혼란스러움이 발생했는데, 이때도 기술보다 문화가 신기술 확산에 더 중요했다. \\ 3. AI성숙도를 측정하는 지표로 전략, 데이터, 기술, 인력, 거버넌스 등 5가지를 제시했다. 이들 지표는 다시 탐색(Exploring)->실험(Experimenting)->도식화(Formalizing)->최적화(Optimizing)->전환(Transforming) 순서로 고도화한다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137323661173756.png?100}} </wrap><wrap > 이번 코로나바이러스 사태를 거치면서 소비자들은 어떻게 달라져 있을까? 그 지점들을 살펴본다. 기업들도 그 좌표로 이동해야 하니까. [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020041010117742652&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_157906415782147.png?100}} </wrap><wrap > "기업이 인공지능(AI) 프로젝트를 100개 하면 현업에서 실제 사용하는 건 10개 미만이다."음병찬 엘리먼트AI 동북아(한국 및 일본) 총괄은 10일 지능정보산업연합회(회장 장홍성 SK텔레콤 광고&IoT사업...... [[https://m.zdnet.co.kr/news_view.asp?article_id=20200611062002&re=zdk#_enliple|m.zdnet.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== 우리 브랜드,검색어별 점유율 관리하고 있나? 비전문가의 웹기반 tiny MVP 제작기 ===
+=== 1대1 원격수업 美 펠로톤…'홈트레이닝계 넷플릭스'로 ===
- | LINK | 2020-04-12 10:23:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137596721146450|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-16 09:35:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157905989115523|페이스북에서 보기]] |
-http://triviaz.net/sov/ \\ "여러분의-주력-키워드는-검색점유율로-관리되고-있습니까" \\ 보통 포털사이트에 마케팅을 한다고 하면, 검색광고를 제일 먼저 떠올리고 몇 순위에 위치하는지 신경을 씁니다. \\ 검색결과 중 광고부분 말고도 고객과의 접점이 많다는 것을 간과하는 것 같습니다. 검색결과 내에서 우리의 브랜드가 얼마나 노출되는지, 경쟁 브랜드와 점유율을 관리하는 것이 필요할 것입니다.  \\ 개발, 디자인에 대한 전문성 하나 없이 사이드프로젝트 처럼 아주 작은 웹기반 MVP를 만들어보기 위해 시도해본 경험을 남깁니다. \\ [[http://triviaz.net/blog:side_project_sov|http://triviaz.net/blog:side_p...]]
+코로나 시대 미국인의 필수품 세 가지는 뭘까?’ ‘정답은 휴지와 고기, 그리고 펠로톤(Peloton)이다.’ \\ 1. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 여파로 헬스장이 문을 닫으면서 가정용 운동기구에 온라인 콘텐츠를 결합한 펠로톤의 서비스가 급부상하고 있다.  \\ 2. 펠로톤은 22인치 고화질 터치스크린이 달린 실내 자전거 등 운동기구에 스마트폰을 연결해 실시간으로 강의 장면을 보면서 따라하는 신개념 플랫폼이다. 라이브 방송이어서 강사와 실시간 피드백이 가능해 동기 부여도 된다는 게 사용자들의 평가다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137596721146450.png?100}} </wrap><wrap > 개발, 디자인에 대한 전문성 하나 없이 사이드프로젝트 처럼 아주 작은 웹기반 MVP를 만들어보기 위해 이것저것 시도해본 경험을 남긴다. [[http://triviaz.net/blog:side_project_sov|triviaz.net]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_157905989115523.png?100}} </wrap><wrap > ‘코로나 시대 미국인의 필수품 세 가지는 뭘까?’ ‘정답은 휴지와 고기, 그리고 펠로톤(Peloton)이다.’ 요즘 SNS상에서 유행하는 농담이다. 펠로톤은 ‘코로나 대박’을 맛본 신생 홈트레이닝 업체다. 신종 코로 [[https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0004356271?sid=001|n.news.naver.com]] </wrap> </wrap>
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-=== COBOL, a 60-year-old computer language, is in the COVID-19 spotlight ===
+=== 안면인식 테크기업들의 자성… "룰 만들어 달라" ===
- | LINK | 2020-04-12 09:52:02 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137314881174634|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-15 14:19:39 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157892632450192|페이스북에서 보기]] |
-💡미국에서 실업수당 신청 때문에 프로그래밍 언어인 코볼 프로그래머를 구하고 있다고 합니다. 너무 예전의 언어라 찾기가 어렵다는게 문제인데요. 당장은 이익이 안되지만 바꿔야 할 때 바꿔야 하는 기술부채의 관점에서 생각해볼 문제입니다
+"실리콘밸리가 안면 인식 기술을 '독(toxic)'이라고 인정했다(13일 더가디언)." \\ 1. 가장 먼저 지난 8일(현지 시각) IBM이 안면 인식 기술 개발 중단을 선언했고, 아마존과 마이크로소프트(MS)가 10일과 11일 "안면 인식 기술을 적절하게 규제하는 법안이 마련되기 전까지 정부와 경찰에 관련 기술을 제공하지 않겠다"고 밝혔다.  \\ 2. 이런 결정의 배후에는 여론의 비난을 선제적으로 방어하려는 계산도 깔렸다는 분석이 나온다 \\ 3. 미국 테크 기업들의 안면 인식 기술 개발 포기 선언과 규제 강화 요구에 후발 주자 중국은 내심 기뻐하는 모습이다 \\ 4. 미국 경제지 포브스는 "안면 인식에 대한 논쟁은 곧 AI 기술 자체가 가진 위험성에 대한 논의로 확산할 것"
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137314881174634.png?100}} </wrap><wrap > As state governments seek to fix overwhelmed unemployment benefit systems, they need programmers skilled in a language that was passé by the early 1980s. [[https://www.fastcompany.com/90488862/what-is-cobol?utm_campaign=eem524%3A524%3As00%3A20200410_fc&utm_medium=Compass&utm_source=newsletter|www.fastcompany.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_157892632450192.png?100}} </wrap><wrap > "'흑인의 목숨도 중요하다'고 외치는 시위 물결은 앞으로 안면 인식 기술의 방향을 영원히 바꿔버릴지도 모른다(13일 워싱턴포스트).""실리콘밸리.. [[https://m.chosun.com/news/article.amp.html?sname=news&contid=2020061500234|m.chosun.com]] </wrap> </wrap>
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-=== This 12-year-old invented an ingenious solution to one of the biggest problems with masks ===
+=== Data is Always Imperfect ===
- | LINK | 2020-04-11 13:10:53 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137307561175366|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-15 09:03:04 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155931602646295|페이스북에서 보기]] |
-💡믹스커피박스포장에 있는 손잡이를 활용한다는 얘기는 들었는데, 좋은 아이디어네요
+"데이터는 언제나 완벽하지 않다" \\ 1. 틀린wrong \\ 2. 결측missing \\ 3. 이상치outlier \\ 4. 과잉, 여분redundancy \\ 5. 불균형imbalance \\ 6. 변동variability부족 \\ 7. 손실loss \\ 8. 동적dynamic
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137307561175366.png?100}} </wrap><wrap > Healthcare professionals wear masks all day. They’re not comfortable. [[https://www.fastcompany.com/90488090/this-boy-scout-invented-an-ingenious-solution-to-one-of-the-biggest-problems-with-masks?utm_campaign=eem524%3A524%3As00%3A20200409_fc&utm_medium=Compass&utm_source=newsletter|www.fastcompany.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155931602646295.png?100}} </wrap><wrap > Even datasets that appear perfect may contain errors [[https://medium.com/towards-artificial-intelligence/data-is-always-imperfect-8611d667dd10|medium.com]] </wrap> </wrap>
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-=== Hero Creates AI Doppelgänger of Himself to Get Out of Zoom Video Meetings ===
+=== How to (Cleverly) Distort a Visualization to Support Your Biased Narrative ===
- | LINK | 2020-04-11 13:02:51 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/137305367842252|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-14 09:38:08 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154867116086077|페이스북에서 보기]] |
-💡zoom화상채팅이 핫하다는데, 누가 자신의 이미지를 활용한 zoombot을 만들었네요. 재미를 위해 일부러 어색하게 만들었다는데, 이 아이디어로 조만간 많은 '진짜같은' 예시들이 많이 나올 것 같습니다.
+. 버블차트: 면적이냐, 반지름이냐 원하는대로 \\ 2. 색으로 속이기 \\ 3. 박스플롯은 종종 실제 분포를 숨긴다 \\ 4. y축 자르기 \\ 5. 퍼센트를 통한 파이차트로 비교를 어렵게 \\ 6. 스파게티플롯 : 많은정보로 정보를 흐리게 \\ 7. 이중y축으로 원하는 모양 만들기 \\ 8. 원형 막대 플롯: 어느그룹의 길이를 더 길어보이게 하고싶다면
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_137305367842252.png?100}} </wrap><wrap > He reveals exactly how he did it—and how you can, too. [[https://www.popularmechanics.com/technology/design/a32082596/zoombot-artificial-intelligence-zoom-meetings/|www.popularmechanics.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154867116086077.png?100}} </wrap><wrap > 8 Tips and Tricks to Fool Your Audience, Shown in Examples [[https://medium.com/dataseries/how-to-cleverly-distort-a-visualization-to-support-your-biased-narrative-41da2e826f95|medium.com]] </wrap> </wrap>
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-=== AI vs. automation: 6 ways to spot fake AI ===
+=== “인터넷의 시대는 끝났다?” 한 실리콘밸리 벤처캐피털의 주장 SNS서 화제 - 매일경제 ===
- | LINK | 2020-04-11 11:44:15 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135712884668167|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-13 17:30:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156158832623572|페이스북에서 보기]] |
-💡인공지능 솔루션이라면 시간이 지날수록 성능이 개선되어야 합니다. 데이터가 쌓이면서, 시스템이 어떻게 학습하는지 물어보는 것도 좋은 솔루션을 선택하는 방법 중 하나입니다. \\ The more data an AI model is exposed to, the better it should perform. \\ “When vetting a solution for AI-capabilities, it would be useful to ask how the system learns"
+‘인터넷만 잘하면 대박이 나던 시대는 끝났다.’ \\ 1. 인터넷 역사상 처음으로 (컴퓨터 기술을 기반으로 한) 스타트업들은 시장에서 끌어줘서가 아니라 (Pull) 회사 스스로 엄청나게 열심히 해야만 (Push) 성장할 수 있을 것 \\ 2. 사람이 깨어 있는 시간은 18시간 정도인데, 그 중 삼분의 일 이상을 이미 컴퓨터나 스마트폰 속에서 살고 있다는 것이다. \\ “1980년대에도 인터넷 포화론은 나왔었죠. 인텔이 사람을 무섭게 해고시킬 때가 있었고요. 2000년대 초에도 닷컴버블이 있었죠. 2000년대 후반으로 가면서 역시 인터넷 포화론이 대두됐어요. 하지만 그 시기마다 위대한 기업들이 탄생했습니다. 1980년대 인터넷 포화론이 나왔을 때 선마이크로, 시스코 등이 탄생했고, 닷컴버블 직전에 구글이 나왔죠. 2000년대 후반에는 애플이 아이폰을 내놓으면서 모바일 시대를 열었고요. 이런 일이 반복되다 보면 인터넷이 설령 포화상태에 도달했다 하더라도 실리콘밸리에서는 또 다른 혁신이 나올 것이라고 믿습니다.”
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_135712884668167.png?100}} </wrap><wrap > Is that really artificial intelligence - or just automation, being described as AI? Let's explore the difference - and six possible signs of AI washing. [[https://enterprisersproject.com/article/2020/3/ai-vs-automation-6-ways-spot-fake-ai|enterprisersproject.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_156158832623572.png?100}} </wrap><wrap > ‘인터넷만 잘하면 대박이 나던 시대는 끝났다.’한 실리콘밸리 벤처투자자의 주장이 현지 소셜미디어상에서 화제를 낳고 있다. 벤처캐피털인 파운더스펀드의 매니저인 존 루티그는 지난 4월 말 자신의 블로그에 ‘순풍이 사..... [[https://www.mk.co.kr/news/business/view/2020/05/550786/|www.mk.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== 💡야생의 고객, 김경필, 김영사, 2... ===
+=== 충성고객만으론 안 된다. 중독고객 만드는 비결 ===
- | PHOTO | 2020-04-11 10:00:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134905764748879|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-13 08:13:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155921489313973|페이스북에서 보기]] |
-💡야생의 고객, 김경필, 김영사, 2015 ★★★ \\ 제목처럼 고객은 야생의 존재이므로 데이터만 보지말고 고객의 소리를 들어야 합니다. 올바른 데이터 해석을 위해서도 필요하겠지요. 분석을 위한 분석이 되지 않도록 주의해야 겠습니다.
+💡얼마전 소개드린 「유혹의 기술」에서 유혹하는 법과 비슷하네요 \\  \\ 1. 일단 시작하게 한다 \\ 2. 지루한 반복이 없다 \\ 3. 엔딩이 없다
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134905764748879.png?100}} </wrap><wrap > 💡야생의 고객, 김경필, 김영사, 2015 ★★★
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155921489313973.png?100}} </wrap><wrap > 운동 브랜드 '크로스핏', 소개팅 앱 '틴더' 그리고 포켓몬고. 겹치는 게 하나도 없어 보이는 이들 사이에 공통점이 있다. 고객들을 중독시키는 몰입의 경험을 제공한다는 것. [[http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2020060311027739217&ref=face|www.ttimes.co.kr]] </wrap> </wrap>
-제목처럼 고객은 야생의 존재이므로 데이터만 보지말고 고객의 소리를 들어야 합니다. 올바른 데이터 해석을 위해서도 필요하겠지요. 분석을 위한 분석이 되지 않도록 주의해야 겠습니다. [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/134905738082215/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap>
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-=== [AI 사피엔스 시대]AI로 예술 구현 '창작지능' 거액에 그림 파는 성과도 ===
+=== The Book of Why: The New Science of Cause and Effect Hardcover ===
- | LINK | 2020-04-10 17:34:02 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/136696647903124|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-12 19:37:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154078312831624|페이스북에서 보기]] |
-"김정호 교수는 “사실 인간의 미적 능력은 학습 결과물로 볼 수 있다”면서 “AI가 창작을 못할 이유는 없고, 이에 따라 중요도가 커지는 만큼 우리나라도 관련 연구에 더욱 힘을 기울여야 한다”고 말했다"
+💡The Book of Why:The New Science of Cause and Effect, Judea Pearl, Basic Books, 2018 ★★★★ \\ '상관관계와 인과관계를 혼동하지 말라' 라는 아주 유명한 이야기에 대한 책입니다.  아직 번역본은 없는 것 같네요. \\  \\ UCLA 컴퓨터공학과 교수인 저자의 이론인 structural causal model ([[https://en.wikipedia.org/wiki/Causal_model)|https://en.wikipedia.org/wiki/...]]과 인과-상관관계의 역사를 골턴의 회귀분석부터 베이즈, 피셔, 피어슨 등  통계학의 여러 대가들과 여러 분야의 응용 예시를 통해서 설명하고 있습니다. \\  \\ 데이터에서 인과관계를 찾을 수 있는 확실한 해답을 얻는데는 저자나 저나 모두 실패한 것 같긴 합니다만, \\ 아마존(평점4.3)의 리뷰어 중 한 명이 그랬듯이 본인의 업적을 'Causal Revolution' 이라고 강조하는 것만 조금 참으면.. \\  \\ - 상관vs인과의 역사를 한 권으로 볼 수 있는 것 \\ - 인과관계라는 것을 1. 보는 것 2. 하는 것 3. 상상하는 것 이라는 3가지 단계로 나눠서 보는 관점.  \\ - 분석의 여러요소들을 diagram으로 그려서 생각해보는 관점.  \\ - RCT(무작위 통제 실험)가 아닌 방법으로도 인과관계를 이끌어내기 위한 지금까지의 여러 분석방법들이 가지는 발전과 한계에 대해서 설명 등이 잘 설명되어 있습니다. \\  \\ -수학,통계학적 방법만 생각하는 기조에 반해서 기반 지식과 가설 기반의 Model Thinking을 강조하는 것,  \\ -현재의 약(weak)인공지능을 넘어 강인공지능 또는 일반화된 인공지능을 위해서는 '인과관계'를 어떻게 기계에게 적용시킬  것이냐가 중요할 것이라는 점도 생각해볼 만한 내용인 것 같습니다. \\  \\ 책 내용의 중요한 부분들은 정리를 좀 해야 할 것 같습니다. \\  \\ https://coupa.ng/bDBiNM \\ (파트너 프로그램으로 일정 수수료 발생 가능)
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_136696647903124.png?100}} </wrap><wrap > 창작은 예술 작품과 같은 갖가지 요소를 처음, 혹은 독창적으로 만들어내는 것을 뜻한다. 사람이 진화하면서 가진 능력 중 특수한 분야로 분류된다. 인공지능(AI) 기술이 눈부신 발전을 거듭하면서 창작 영역도 점차 침범 가능성... [[https://news.v.daum.net/v/20200407180115397|news.v.daum.net]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154078312831624.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBiNM|coupa.ng]] </wrap> </wrap>
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-=== Study: Facebook’s fake news labels have a fatal flaw ===
+=== 4 Ways to Deliver Analytics That Aren’t Dashboards or PowerPoint Decks ===
- | LINK | 2020-04-10 09:55:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135772174662238|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-12 15:24:06 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155934855979303|페이스북에서 보기]] |
-💡사람이 수작업으로 하든 인공지능이 판별하든, 페이스북에서 모든 가짜뉴스를 거를 수는 없을 것입니다. 그런데 사람들은 가짜라고 라벨링되지 않은 내용은 비판없이 받아들일 가능성이 높다고 합니다. \\ 가짜를 그냥 놔둘 수는 없는 노릇이고, 알고리즘의 정확도를 높이면서 아직은 사람의 손이 많이 가야 할 것 같습니다. \\  \\ 두 그룹으로 나누어 1) 한 그룹은 그냥 보여주고, 2) 나머지는 가짜라고 라벨링된 것와 아닌 것을 보여주었을 때,  \\ 그룹 1)이 믿는비율 > 그룹2)가 가짜뉴스 라벨링된 뉴스 믿는비율 \\ 이지만, 모든 뉴스가 가짜라고 하더라도 \\ 그룹 1)이 믿는비율 < 그룹2)가 라벨링되지 않은 뉴스 믿는비율 \\ 이라고 합니다.
+"커뮤니케이션 방법을 확장하라" \\ 1. 이벤트 기반 자동화 이메일 \\ 2. 동적인 공유 스프레드시트 \\ 3. 재사용 가능한 코드 \\ 4. 문서
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_135772174662238.png?100}} </wrap><wrap > This isn’t good. [[https://www.fastcompany.com/90471349/study-facebooks-fake-news-labels-have-a-fatal-flaw?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_axioscodebook&stream=technology|www.fastcompany.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155934855979303.png?100}} </wrap><wrap > Delivering Powerful Analytics Goes Way Beyond Dashboards and Presentations [[https://towardsdatascience.com/4-ways-to-deliver-analytics-that-arent-dashboards-or-powerpoint-decks-6178d03c3dfb|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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-=== 동아사이언스 ===
+=== Statistical pitfalls in data science ===
- | LINK | 2020-04-10 08:51:29 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/136564417916347|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-12 09:45:49 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155922902647165|페이스북에서 보기]] |
-💡현재 여성의 경우는 여러 개인정보 문제 등으로 적용되지 않는다고 합니다.  \\ 관건은 낯섬과 거부감을 제어하고 개인정보 보호를 확실히 하는 것이고, 설문조사결과는 긍정적이라도 기술을 실제 상품으로 판매하게 될때는 또 다른 반응이 나올수 있을 것 같습니다. 또 화장실이라는 공간에 복잡한 디바이스를 설치하고 관리해야 하는 것도 부담이 될 수도 있겠네요. 비데처럼 가정용으로 자연스러 녹아들 수 있게 기술말고 다른측면의 고민이 필요하겠습니다. \\  \\ "그래도 거부감이 클 것이라는 지적에 대해 박 연구원은 “의외로 그렇지 않다”며 “스탠퍼드대 내에서 300명을 대상으로 사전 조사를 해본 결과 약 52%가 사용에 긍정적으로 답해 부정적으로 답한 30%보다 많았다”고 답했다. 특히 스마트홈 등 사물인터넷(IoT) 사용 경험 많은 사람일수록 이 기술에 긍정적이었고, 항문 스캐너 기술처럼 매우 낯설고 민감한 경우를 제외한 나머지 기술에 대해서는 80%가 찬성이라고 말했다. "
+. 체리피킹 \\ 2. 가설,해석없이 상관관계찾기 \\ 3. 오버피팅 \\ 4. 심슨의 역설 \\ 5. 생존편향 \\ 6. 도박사의 오류
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_136564417916347.png?100}} </wrap><wrap > 대소변 측정을 통해 매일 건강 상태를 모니터링할 수 있는 AI 스마트변기 기술이 나왔다. 변기에 비데처럼 설치하기만 하면 돼 저렴하면서도 실용성이 높다(가운데). 오른쪽은 연구 공동제1저자인 박승민 미국 스탠퍼드대 의... [[http://m.dongascience.donga.com/news.php?idx=35804source=fb|m.dongascience.donga.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155922902647165.png?100}} </wrap><wrap > How stereotypical results can alter data distributions in people’s minds [[https://towardsdatascience.com/statistical-pitfalls-in-data-science-ad76e8ec0584|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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-=== Want to Build an AI model for Your Business? Read This ===
+=== Getting to the Right Question - RStudio Blog ===
- | LINK | 2020-04-09 16:13:08 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134022468170542|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-11 16:07:47 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155924139313708|페이스북에서 보기]] |
-💡비즈니스를 위해 인공지능 모형을 사용하고싶다면? \\ 1. 간단하게 생각하자 : 사람들이 반복적으로 하는 약간의 생각만 투입되는 일을 자동화할 목적으로 \\ 2. VC로부터 배우자 : 실패를 인정하고 실험의 포트폴리오를 다각화하자 \\ 3. ROI관점에서 제일 큰 비용은 직원들의 시간이다. TtV(time to value) 측면에서 각 실험의 시간을 줄이자. \\ 4. 시간과 비용을 줄이기 위해 이미 있는 API, 오픈소스, 간단한 인프라로 시작하자 \\ 5. 실험을 중단할 성공/실패의 명확한 가이드라인을 만들자 \\ 6. 그래도 깔끔한 데이터에는 노력을 기울이자
+근본적인 문제 : 서로 다른 언어를 사용 \\ 1. 데이터 : 웹페이지나 엑셀에 보이는 vs API로 접근이 가능한 \\ 2. 프로세스 : 사람중심의 vs 사람개입없는 자동의 \\ 3. 아웃풋 : 비즈니스임팩트 vs 올바른 결과물
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_134022468170542.png?100}} </wrap><wrap > TL;DR Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning models have demonstrated significant power to grow and improve businesses. We have found tha… [[https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/want-to-build-an-ai-model-for-your-business-read-this|www.datasciencecentral.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155924139313708.png?100}} </wrap><wrap > The Root Problem: We Don’t All Speak the Same Language Organizations across the modern business world recognize the critical importance of Data Science for competitive advantage. That recognition has driven Glassdoor to rate Data Scientist as one of the 25 top paying jobs in America in 2020. Howev... [[https://blog.rstudio.com/2020/04/22/getting-to-the-right-question/|blog.rstudio.com]] </wrap> </wrap>
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-=== [Tech & BIZ] 코로나 확산되자… 유튜브·구글·페북, 美 우선 韓 외면 ===
+=== [데이터로 일하는 법] 데이터 사이언티스트는 없어져야 한다 - 모비인사이드 MOBIINSIDE ===
- | LINK | 2020-04-09 09:37:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/136578887914900|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-11 09:32:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155858155986973|페이스북에서 보기]] |
-"모바일 분야의 한 스타트업 대표는 "온라인 플랫폼은 단지 수익을 버는 비즈니스 모델일 뿐만 아니라, 정치·사회·문화의 측면에선 모든 정보를 좌우하는 힘을 가진 곳"이라며 "온라인 플랫폼을 독점한 외국 업체가 한국 정부나 여론을 외면하거나 소홀히 할 때 우리가 치러야 할 사회적 비용은 상상을 초월할 것"이라고 말했다."
+.이런 데이터 사이언티스트들은 데이터를 가지고 무언가 굉장한 것을 해주길 바라는 회사 임원진들의 요구에 따라 자신이 배웠던 다양한 수학 기법들을 사용하여 무언가를 해보려고 하지만, 대부분의 경우 아무런 결과도 만들지 못하고 쓸쓸히 회사 한구석에 남겨지는 케이스가 대부분이다 \\ 2. 질문 -> 분석 -> 추가 질문으로 이어지는 일련의 프로세스는 빠르게 그리고 그리고 다양한 방법으로 실행되어야 비로소 가치 있는 인사이트나 의사결정을 할 수 있다.  \\ 3. 그렇기에 가장 이상적으로 데이터를 잘 활용하는 회사는 데이터 분석가 혹은 사이언티스트가 없어도 데이터를 기반으로 의사결정을 효율적으로 내리는 문화가 존재하는, 그리고 존재할 수 있는 회사이다.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_136578887914900.png?100}} </wrap><wrap > 지난달 19일 구글의 동영상 서비스 유튜브는 "사람들이 권위 있는 콘텐츠(authoritative content)를 볼 수 있도록 16국에서 코.. [[https://news.chosun.com/site/data/html_dir/2020/04/09/2020040900152.html|news.chosun.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_155858155986973.png?100}} </wrap><wrap > 국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 [[https://www.mobiinside.co.kr/2020/06/08/summerrain-datascientist/|www.mobiinside.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== Scientists find evidence that spending time in nature increases cognitive performance ===
+=== 말하는 대로 문자 척척…AI `받아쓰기` 경쟁 - 매일경제 ===
- | LINK | 2020-04-09 07:51:30 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135761797996609|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-10 21:11:46 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156155812623874|페이스북에서 보기]] |
-💡자연에서 시간을 보내면 단기기억이나 집중력이 향상되어 인지 능력이 좋아진다고 합니다. 도시환경에 있을 수 밖에 없는 상황이지만, 잠깐이라도 자연을 느끼려는 시도를 해보는 것이 어떨까요. \\ 작은 화분을 놓거나, 공원을 산책하거나.. \\ 이전에 본 연구결과에서 녹색의 사진이나 그림만 봐도 좋다고 합니다. 하다못해 PC의 바탕화면이라도 푸른 나무로 바꿔보는 것도 좋겠습니다.
+"정보통신기술(ICT) 기업들이 앞다퉈 음성을 문자로 바꿔주거나, 반대로 문자를 음성으로 만들어주는 기술을 바탕으로 한 서비스를 확대하는 것은 향후 플랫폼 경쟁에서 음성 인터페이스의 중요성이 커지기 때문이다."
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_135761797996609.png?100}} </wrap><wrap > For most of the developed world, more and more of our time is spent indoors than ever before, despite the fact that natural environments have been shown ... [[https://www.psypost.org/2020/04/scientists-find-evidence-that-spending-time-in-nature-increases-cognitive-performance-56342|www.psypost.org]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_156155812623874.png?100}} </wrap><wrap > 삼성·네이버·카카오·이통사에 스타트업 `리턴제로` 등 가세 통화내용 문서로 척척 풀어줘 플랫폼 경쟁서 주도권 잡기 포석 언어처리 AI 기술 발전에 탄력 "IT기기 60%가 음성으로 작동" [[https://m.mk.co.kr/news/it/view-amp/2020/06/591495/|m.mk.co.kr]] </wrap> </wrap>
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-=== 라쏘? 로지스틱? 회의에서 당당하게, 수식없이 기초개념부터 ===
+=== 15 Ideas That Will Shape Your View Of Building Products ===
- | LINK | 2020-04-08 22:16:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/136428834596572|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-10 16:10:01 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154858889420233|페이스북에서 보기]] |
-💡#회의에서당당하게 2편, 로지스틱회귀, 라쏘/릿지 회귀 편입니다. \\ 기획자나 마케터 등 분석을 직접하지는 않지만 원리를 알고 싶은신 분들을 위해, 머신러닝의 지도학습 개념부터 회귀분석, 로지스틱 회귀, 라쏘 릿지 회귀까지 최대한 수식을 빼고 설명했습니다.
+. what이 아닌 why와 how로 시작하라 \\ 2. 20/80법칙, 임팩트가 큰 일에 집중 \\ 3. 스스로 사용해보기 \\ 4. 속력과 속도(방향) \\ 5. 당장의 원인-결과가 아닌, 다음엔 어떻게될까? \\ 6. 되돌릴 수 있는vs없는 결정=신속함vs신중함 \\ 7. 기회비용 \\ 8. 선택의 역설. 더많은옵션이 좋은게 아님 \\ 9. 사전부검. 시작전 실패의 원인을 재구성 \\ 10. 확률적사고 \\ 11. 작게시작, 수작업 등을 통한 학습 \\ 12. 확장을 하기전에 니치마켓을 공략 \\ 13. 있으면 좋은것인지, 무조건 필요한 것인지. 포지셔닝 \\ 14. 매슬로우의 욕구단계 \\ 15. 제약사항을 관리(사슬 전체는 가장 약한고리보다 강할수 없다)
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_136428834596572.png?100}} </wrap><wrap > 이전편 : 랜덤포레스트가 뭐길래? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 분류문제에서 많이 쓰이는 로지스틱 회귀분석. 회귀분석은 어디서 들어본 것 같은데, 로지스틱? " logistic 병참(학)의 $ log( {\text{몸무게>60 확률}\over \text{..... [[http://triviaz.net/blog:easy_lasso_logistic_regression|triviaz.net]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154858889420233.png?100}} </wrap><wrap > Mental Models and Ideas for product managers [[https://productcoalition.com/15-ideas-that-will-shape-your-view-of-building-products-cfea0969e563|productcoalition.com]] </wrap> </wrap>
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-=== [사이언스N사피엔스]혁명의 기수, 혁명의 제물이 되다 ===
+=== 데이터 사이언티스트의 길 (번역) – 이바닥늬우스 ===
- | LINK | 2020-04-08 12:59:47 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/136292737943515|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-10 09:11:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502609655861|페이스북에서 보기]] |
-"틀린 이론을 극복하기 위해서조차 틀린 이론의 논리구조를 잘 알아야 한다. 지금은 우리가 옳다고 믿고 있는 과학이론들 중 몇몇이 백 년 뒤에 플로지스톤의 전철을 밟지 않는다고 누가 장담할 수 있을까. 과학의 본질은 결과가 아니라 과정이다"
+. 데이터 사이언티스트로 발전하기 위해서는 다음과 같은 능력이 필요합니다. 그것은 바로 문제 정의, 기술력, 분석력, 해석력 그리고 영향력 입니다. \\ 2. 전문성 높이기, 도전적인 과제 해결하기, 성과에 집중하기, 최고를 지향하기
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_136292737943515.png?100}} </wrap><wrap > 프랑스혁명기 1793년루이16세가 단두대에서 처형되는 모습의 삽화. 위키피디아 제공 과학의 역사는 아주 간단하게 말해서 누가 무엇을 언제 발견했다는 기록이다. 언뜻 생각하기엔 여기에 뭐가 어렵고 복잡한 게 있을까 싶다... [[http://m.dongascience.donga.com/news/view/35716|m.dongascience.donga.com]] </wrap> </wrap>
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_152502609655861.png?100}} </wrap><wrap > 훌륭한 데이터 사이언티스트는 끊임없이 임팩트를 내는 데 집중하는 사람들입니다. 이는 지표의 등락, 제품이나 프로세스에 대한 기여도로써 평가 받을 수 있습니다. 커리어가 쌓이면서 데이터 사이언티스트들은 임팩트의 범..... [[https://ebadak.news/2020/05/23/progression-of-a-data-scientist/|ebadak.news]] </wrap> </wrap>
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-=== The Hidden Risk of AI and Big Data - KDnuggets ===
+=== 7 ways to catch a Data Scientist’s lies and deception ===
- | LINK | 2020-04-08 10:04:15 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134003808172408|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-09 09:36:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154862712753184|페이스북에서 보기]] |
-💡 '더 많은 데이터'가 성능향상의 답이라고 생각하는 경우가 많습니다. 하지만 1)의미없는 상관관계 2)데이터가 늘수록 같이 늘어나는 노이즈 등을 고려해 단순히 '데이터'보다 '정보'를 추가할 수 있는 방법을 고려해야 합니다.
+. 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_134003808172408.png?100}} </wrap><wrap > With recent advances in AI being enabled through access to so much “Big Data” and cheap computing power, there is incredible momentum in the field. Can big data really deliver on all this hype, and what can go wrong? [[https://www.kdnuggets.com/2019/09/risk-ai-big-data.html|www.kdnuggets.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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-=== During a pandemic, Isaac Newton had to work from home, too. He used the time wisely. ===
+=== 기획,분석가가 알아야 할 사람에 대한 사실:무작위편향 ===
- | LINK | 2020-04-08 05:45:43 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135674534672002|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-08 15:41:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155319242707531|페이스북에서 보기]] |
-💡뉴턴은 1600년대중반 영국의 흑사병으로 인한 대재앙시절,  현재의 사회적거리두기와 같이 고향에 2년간 가있어야 했습니다. 유명한 사과나무 우화도 이때를 배경으로 합니다. 뉴턴은 그 때가 창의성의 전성기였다고 하는데요, 지금도 어려운 시기이지만 형식에 구애받지 않고 여러가지 생각과 실험을 하는 기회로 삼아보는게 어떨까요
+💡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_135674534672002.png?100}} </wrap><wrap > With neither older scholars to guide him nor modern media distractions, student Isaac Newton came up with his most amazing works while sheltering from the plague. [[https://www.washingtonpost.com/history/2020/03/12/during-pandemic-isaac-newton-had-work-home-too-he-used-time-wisely/|www.washingtonpost.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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-=== This new podcast will put you to sleep reading company terms of service agreements ===
+=== 마케팅이 끝나고 난 이후의 세계 ===
- | LINK | 2020-04-07 21:24:27 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135227158050073|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-08 09:21:10 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502366322552|페이스북에서 보기]] |
-💡서비스의 약관을 들려주면서 수면을 돕는다는 팟캐스트가 있네요. 재밌고 이해하기 쉬운 약관 설명은 없는 것인지..
+. 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_135227158050073.png?100}} </wrap><wrap > Before you nod off to sleep, the ‎new ‘Ts&Zzz’ podcast wants you to wake up to what you sign away when you sign up for popular services. [[https://www.fastcompany.com/90478337/this-new-podcast-will-put-you-to-sleep-reading-company-terms-of-service-agreements|www.fastcompany.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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-=== AI 프로젝트의 쓰디쓴 현실··· 어떻게 극복할 것인가? ===
+=== 유혹의 기술:권력보다 강력한 은밀하고 우아한 힘 ===
- | LINK | 2020-04-07 15:28:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135755264663929|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-07 23:07:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154100439496078|페이스북에서 보기]] |
-"보고서에 따르면 AI에 투자한 기업이 전체의 90%에 달했으며, 이중 어떤 형태로든 성과를 거둔 기업은 40% 미만인 것으로 나타났다. 해당 보고서는 전 세계 97개국 약 2,500명의 임원들을 대상으로 실시한 설문조사 결과에 기초한다. "
+💡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_135755264663929.png?100}} </wrap><wrap > 보스턴 컨설팅 그룹과 가트너의 전문가들은 기업이 AI로부터 가치를 창출하는 것은 쉽지 않다고 말한다. 이들은 IT 부서와 현업 부문의 협업을 솔루션으로 제시한다.AI의 어마어마한 잠재력은 누구도 부인할 수 없을 것이다. 하..... [[http://www.ciokorea.com/news/149269|www.ciokorea.com]] </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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-=== Three pitfalls to avoid in machine learning ===
+=== 구독료 배분 갈등, 전자책·영상으로 번지나 ===
- | LINK | 2020-04-07 09:21:35 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134016548171134|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-07 10:30:33 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154853516087437|페이스북에서 보기]] |
-💡머신러닝에 대한 탱크 우화?를 들어보셨을겁니다. 탱크 이미지 탐지를 학습해서 좋은 성능이 나왔는데, 실제는 안되더라. 모형은 실제로는 탱크가 아니라 날씨상황을 학습해서, 실제전장의 다른 상황을 구분하지 못한 것입니다. 코로나바이러스 문제로 여러 분야에서 머신러닝으로 문제를 해결하려고 하고 있는데, 이런 문제들이 계속 나오고 있는 것 같습니다.  \\ 1. 데이터 분할(훈련,검증) 오류 \\ 2. 숨은 변수 오류  \\ 3. 목적에 맞지 않는 목적함수
+. 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_134016548171134.png?100}} </wrap><wrap > As scientists from myriad fields rush to perform algorithmic analyses, Google’s Patrick Riley calls for clear standards in research and reporting. [[https://www.nature.com/articles/d41586-019-02307-y|www.nature.com]] </wrap> </wrap>
+>> <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>
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-=== 과학적 접근 ===
+=== Enough of these Data Science Myths & Misconceptions ===
- | LINK | 2020-04-06 19:03:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135711788001610|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-06 16:21:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154860252753430|페이스북에서 보기]] |
-"구글이 한 건 단순히 건강한 음식의 맛과 질을 향상한 게 아니다. 구글은 거의 20만 명 되는 직원을 대상으로 1년 253일, 하루에 3번, 살아있는 체계적인 실험을 하고 있다. 그러면서 빠른 product iteration을 통해서 전 세계가 사용하는 소프트웨어를 만들듯이, food tech 분야에서도 큰 영향을 미치고 있다. 과학적 접근이라는 말을 우리는 좋아하는데, 음식 분야나 다른 soft한 분야에도 이런 과학적 접근이 많이 시도되길 바란다."
+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_135711788001610.png?100}} </wrap><wrap > 과학적 접근 Apr 6, 2020 By Kihong Bae in Uncategorized 1 Comment Tags: healthcare, inspiring 2월 초에 읽었던 기사 중, 구글이 어떻게 구글만의 방식으로 직원들의 식습관과 건강을 개선하기 위해 노력하고 있는지에 대한 내용이 있었는데, 꽤 긴 .... [[https://www.thestartupbible.com/2020/04/googles-living-experiment-on-food.html|www.thestartupbible.com]] </wrap> </wrap>
+>> <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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-=== www.nia.or.kr ===
+=== 칼럼ㅣ당신의 ‘목소리’가 새로운 비밀번호인 이유 ===
- | LINK | 2020-04-06 09:45:59 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135589124680543|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-06 08:22:29 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154630572776398|페이스북에서 보기]] |
-💡AI 뿐 아니라 VR, IoT, 드론, 블록체인 예시들도 있습니다. 공공에서 어떻게 쓰일지 한번 가볍게 읽어보시면 좋을 듯 합니다. \\  \\ 1.상업 건물들의 화재 발생 위험을 예측하여 소방 검사를 우선적으로 실시해야 하는 건물을 식별 \\ 2.날씨에 대한 정보 부족으로 파종에 관한 의사결정에 어려움을 겪는 농민들에게 최적의 파종 시점을 예측·안내 \\ 3.연금의 부정 수급을 자동으로 적발하는 시스템을 구축하여 세금 누수를 줄이고 연금 기관의 행정인력 감축에 대비 \\ 4.기계학습을 이용하여 신규 출원된 상표와 가장 유사한 기존 등록 상표를 자동으로 검색하는 시스템을 개발 \\ 5.하원 의원들의 지출 증빙자료를 분석하여 부정한 지출로 의심되는 내역을 자동으로 찾아내는 인공지능 시스템을 구축 \\ 6.시가 중점적으로 추진하고 있는 사업에 대한 부정적인 여론이 높아지자 주민들의 의중을 파악하기 위해 인공지능 소프트웨어를 도입 \\ 7.지방 정부는 식품위생검사 대상 업체를 무작위로 선정하고 있었으나 효과성을 개선하기 위해 AI 시스템을 도입 \\ 8.비디오 정보 보호와 감시 인력에 드는 비용을 절감하기 위해 감시 카메라에서 입력되는 영상 데이터를 적절한 텍스트 정보로 변환하는 시스템을 도입 \\ 9.데이터에 기반하여 효율적으로 도로 포장을 관리하기 위해 스마트폰으로 도로 상태를 평가하는 인공지능 시스템을 구축 \\ 10.공공 안전을 개선하고 최적의 초동 출동자를 선택·배치할 수 있도록 인공지능 기반 솔루션을 도입 \\ [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=21944&parentSeq=21944|https://www.nia.or.kr/site/nia...]]
+. 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> (No image) </wrap><wrap >  [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=21944&parentSeq=21944|www.nia.or.kr]] </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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-=== Possible arson attacks hit phone towers even though 5G has no link to COVID-19 ===
+=== [빅데이터] 코로나 이후의 머신러닝과 데이터 분석 변화 ===
- | LINK | 2020-04-06 08:04:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135570434682412|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-05 13:43:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154292229476899|페이스북에서 보기]] |
-💡모바일 5G 서비스가 코로나바이러스를 전파시킨다는 루머가 있나봅니다. 뉴스로 나올 정도라니. 코로나 맥주가 루머의 대상이었기도 하고, 음모론이 또 어디로 튈지 예상이 안되네요.
+"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_135570434682412.png?100}} </wrap><wrap > Influencers and Russia are pushing conspiracy theories that link the coronavirus to the new, super-fast wireless technology. They're absolutely wrong. [[https://www.cnet.com/news/no-5g-didnt-cause-the-coronavirus-pandemic/|www.cnet.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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-=== [기고] 인공지능이 현실세계 데이터를 만났을 때 나타날 고민거리 ===
+=== KB경영연구소 ===
- | LINK | 2020-04-05 20:02:31 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134001158172673|페이스북에서 보기]] |
+ | LINK | 2020-06-05 08:33:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151625846410204|페이스북에서 보기]] |
-💡머신러닝시 문제가 될 수 있는 문제와 해결방법으로 거론되는 개념에 대해서 간단하게 설명해주는 글입니다 \\  \\ 현재 인공지능 솔루션들이 겪고 있거나 앞으로 겪게 될 세 가지 주요 변수에 대해 알아본다. \\ 첫 번째, ‘불균형한 데이터’ \\ 데이터가 균형있게 구성된다는 보장이 없다 \\ - imbalance class 보정 \\ 두 번째, ‘불완전하거나 부정확한 라벨’ \\ 사람이 하는 레이블링은 언제든 잘못될 수 있다 \\ - self supervised learning \\ 세 번째, ‘근거없는 진실’ \\ AI 모델이 처리해야 할 실전 데이터에는 정답 레이블이 없다 \\ - crowd sourcing
+[‘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_134001158172673.png?100}} </wrap><wrap > [컴퓨터월드] 인공지능 기술이 그 관심만큼이나 빠르게 발전하고 있다. 인공지능 기술은 이미 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 학계에서 쏟아지는 이론들은 변화가 너무 빨라 따라가기 힘들 정도다.정보보안 분야도 예..... [[http://m.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=100487|m.itdaily.kr]] </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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-=== “마스크보다 귀하다?” 닌텐도 스위치 ‘동물의숲 에디션’ 대란 ===
+=== 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2... ===
- | LINK | 2020-04-05 10:13:31 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/135226548050134|페이스북에서 보기]] |
+ | PHOTO | 2020-06-04 16:18:52 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149393826633406|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...]]
+💡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_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_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.
-=== Art made of storms ===
+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.
- | LINK | 2020-04-05 09:52:35 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/133327161573406|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.
->> <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>
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+궁극적인 목표와는 동떨어진, 개별 부문에 대한 지표 설정이 어떤 문제를 낳는지도 생각해볼 만한 문제입니다.
-=== Bias in AI: Variations, impact and remedies ===
+현재 업무와 삶에서 생산성을 제한하는 제약요인이 무엇인지 생각해보는 계기가 될 것 같습니다.
- | LINK | 2020-04-04 18:13:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134024794836976|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.
->> <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>
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+) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요
+) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다.
-=== [모비아카데미] 데이터 엔지니어 이정훈 대표 인터뷰 - 모비인사이드 MOBIINSIDE ===
+) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것.
- | LINK | 2020-04-04 11:29:05 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134020271504095|페이스북에서 보기]] |
+) 전직원이 쉬지 않고 일하는 공장의 효율성은 최악이다.
-"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."
+- 원가절감이나, 자원을 full로 가동하는 것 자체가 실제 목표와는 다르다
->> <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>
+- 비 병목 자원을 full 가동하는 것은 과잉재고만 낳을 뿐.
+) 공정은 '통계적 변동'이 결합된 '종속적 사건'들의 집합
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+- 제약자원, 병목 지점에서의 자원이 전체 생산성을 제한
+- 하이킹에서 대열의 속도는 가장 느린 사람이 결정
-=== 💡「그대, 스스로를 고용하라」, 구본... ===
+- 사슬은 각 고리의 무게가 아닌 고리 사이의 강도가 중요
- | PHOTO | 2020-04-04 08:05:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/132386015000854|페이스북에서 보기]] |
+) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로.
-💡「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
+) 제약요인은 공정의 각 단계뿐 아니라 성과측정, 정책, 절차 등도 포함하는 넓은 범위.
->> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_132386015000854.png?100}} </wrap><wrap > 💡「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 [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/132385991667523/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap>
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-=== How the “bigger is better” mentality damages AI research ===
- | LINK | 2020-04-03 19:46:09 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134010991505023|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."
->> <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>
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-=== Automated speech recognition systems often misinterpret black speakers ===
- | LINK | 2020-04-03 13:52:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/134005964838859|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.
->> <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>
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-=== Understanding the limits of convolutional neural networks — one of AI’s greatest achievements ===
+[[http://www.yes24.com/Product/Goods/19586534|http://www.yes24.com/Product/G...]]
- | LINK | 2020-04-03 08:11:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/132499661656156|페이스북에서 보기]] |
+https://coupa.ng/bCIIxS
-💡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.
+(파트너 활동으로 일정액 수수료 수익 가능) [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/149390636633725/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap>
->> <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>
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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"
+. 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.
+. 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.
+. 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
+. 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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