Facebook Posting Archive 20년 4월

> 2020-04-26 18:15:08 까지 총 77개 포스팅 Archived (누적 355개)

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API사용,Python데이터정리,PHP최신현황 방법

| LINK | 2020-04-26 18:15:08 | 페이스북에서 보기 |
1) 어려운 말을 좋아한다
2) 기록을 남기는 데 인색하다
3) 행동이 없다
4) 큰 그림만 보고 매일 해야 할 작고 사소한 것들을 하지 않는다면 그 사람이 외치는 ‘큰 그림’의 실체는 의심해 보아야 한다
5) 고상하고 높은 차원의 계획
6) 이름에 집착한다
7) 지나치게 화려한 이력서나 프로파일
8) 누군가 스스로를 소개하면서 참가한 유명 프로젝트를 꼽는데, 그 수가 너무 많다면 의심해야 한다
9) 사연이 너무 많다
10) 입이 가벼운 사람

https://external-hkt1-1.xx.fbcdn.net/safe_image.php?d=AQB6-GJBbHKflxvk&w=528&h=528&url=https%3A%2F%2Fwww.boannews.com%2Fmedia%2FupFiles2%2F2020%2F04%2F360180731_3766.jpg&cfs=1&_nc_hash=AQDDlmQWwD5QYShy 라틴어에서부터 나온 말 중에 ‘매수자 위험 부담 원칙’이란 게 있다. 구매 물품이 제대로 되었는지 아닌지, 구매자가 확인해야 한다는 것이다. 이 말은 즉, 판매자가 하는 말을 곧이 곧대로 믿으면 안 된다는 뜻이다. 뭔가를 ….. m.boannews.com

| LINK | 2020-04-26 17:34:24 | 페이스북에서 보기 |
💡누구나 들어봤을만한 억만장자가 되면 갖고 싶은걸 얼마나 살 수 있을까요? 재밌는 사이트네요

This website lets you spend a billionaires money. For example, our game puts how much money Jeff Bezos has into perspective 3pic.github.io

| LINK | 2020-04-26 08:31:57 | 페이스북에서 보기 |
“많은 데이터가 필요한 것이 아니라 서비스 도메인에 대한 깊은 이해가 바탕에 있어야 질적 개선이 가능하다는 점을 항상 느낀다”

상황, 맥락 맞는 초개인화 기술이 일상을 파고들고 있다. www.bloter.net

| PHOTO | 2020-04-25 11:32:47 | 페이스북에서 보기 |
💡맥킨지에서 발행한 보고서 중 한페이지입니다. 코로나 사태의 영향 후 어떻게 흘러갈지.. 개인적이나 회사 차원에서도 시나리오를 한번 생각해 보는 시간을 가져봅시다.

💡맥킨지에서 발행한 보고서 중 한페이지입니다. 코로나 사태의 영향 후 어떻게 흘러갈지.. 개인적이나 회사 차원에서도 시나리오를 한번 생각해 보는 시간을 가져봅시다. www.facebook.com

| LINK | 2020-04-25 08:30:49 | 페이스북에서 보기 |
1/ AI 훈련에 어떤 데이터를 사용하나
2/ 사람이 하는 일을 AI가 어느 정도 대체하는가
3/ 실제 사례가 있는가
4/ AI를 구축하는데 얼만큼의 노력, 시간, 그리고 자원이 투입됐는가
5/ AI의 결정과 추천사항을 명확하게 설명할 수 있는가
6/ AI의 의사결정에 공정성이 있는가? 편견은 없는가

AI 검토 체크리스트 Apr 20, 2020 By Kihong Bae in Uncategorized 1 Comment Tags: internet, Strong, technology, vc 최근 몇 년 사이에 가장 핫해지고, 가장 큰 규모의 투자를 받는 분야는 AI다. 앞으로 더 커질 것이고, AI는 모든 비즈니스에서 없어서는 안… www.thestartupbible.com

| PHOTO | 2020-04-24 18:22:02 | 페이스북에서 보기 |
💡★★★1등의통찰, 히라이 다카시, 다산3.0
현상을 파악하는 통찰을 위해서 (인풋,아웃풋,경쟁관계,협조관계,경쟁자) 등 구성요소와 그 관계를 생각하는 '모델'과 장기적 관점에서 그 모델이 만들어 내는 움직임 '다이나미즘'으로 사고하는 것을 권하는 책입니다. 아래의 <통찰을 방해하는 생각습관>만 안하려고 노력해도 좋을 것 같습니다.
—-
1. 단순히 현상의 반대를 결론으로 삼는 습관
2. 어느상황에서나 통용되는 일반론에 만족하는 습관
3. 프레임워크에 의존하는 습관
4. 카테고리로 분류함으로써 생각했다고 착각하는 습관
5. 키워드에서 생각을 멈추는 습관
6. 초기가설을 계속 고집하는 습관
7. 생각하는 목적을 잃어버리는 습관
8. 해결책이 아닌 프로세스만 돌리려는 습관
9. 생각의 주체성을 잃어버리는 습관

💡★★★1등의통찰, 히라이 다카시, 다산3.0
현상을 파악하는 통찰을 위해서 (인풋,아웃풋,경쟁관계,협조관계,경쟁자) 등 구성요소와 그 관계를 생각하는 '모델'과 장기적 관점에서 그 모델이 만들어 내는 움직임 '다이나미즘'으로 사고하는 것을 권하는 책입니다. 아래의 <통찰을 방해하는 생각습관>만 안하려고 노력해도 좋을 것 같습니다.
—-
1. 단순히 현상의 반대를 결론으로 삼는 습관
2. 어느상황에서나 통용되는 일반론에 만족하는 습관
3. 프레임워크에 의존하는 습관
4. 카테고리로 분류함으로써 생각했다고 착각하는 습관
5. 키워드에서 생각을 멈추는 습관
6. 초기가설을 계속 고집하는 습관
7. 생각하는 목적을 잃어버리는 습관
8. 해결책이 아닌 프로세스만 돌리려는 습관
9. 생각의 주체성을 잃어버리는 습관 www.facebook.com

| LINK | 2020-04-24 12:24:24 | 페이스북에서 보기 |
[남의 자산으로 돈 버는 장점이… 코로나 시대 치명적 약점으로]
- 차량 공유 '우버'
대부분 사람들 집안에 머물러 대도시 탑승 횟수 70~80% 급감
- 사무실 공유 '위워크'
120여 도시서 빌딩 빌려 재임대… 공실로 자금난… 임차료 못내
- 숙박 공유 '에어비앤비'
숙소 예약률 20%대로 폭락… 담보 없어 고금리로 20억弗 빌려

코로나 사태가 끝나면 공유 경제가 되살아난다는 전망도 있다. 공유 경제의 경쟁자도 비슷한 타격을 입은 만큼, 코로나 이후 우버나 에어비앤비의 진격이 더욱 거셀 수 있다는 논리다. 코로나 피해로만 따지자면 자산을 보유한 쪽이 더 컸다는 것이다.

[남의 자산으로 돈 버는 장점이… 코로나 시대 치명적 약점으로] - 차량 공유 '우버' 대부분 사람들 집안에 머물러 대도시 탑승 횟수 70~80% 급감 - 사무실 공유 '위워크' 120여 도시서 빌딩 빌려 재임대… m.news.naver.com

| LINK | 2020-04-24 07:54:33 | 페이스북에서 보기 |
💡10대기술에 AR이라는 일반적인 용어대신에 '매직리프'라는 회사이름이 있었던 적이 있었는데, 그런 매직리프가 실제 사업화에 어려움이 있다는 기사입니다. AR이 충분히 매력적인 기술이고 관심을 많이 받고 있지만, 개인 소비자들에게는 아직 '그냥 신기한 것' 이상은 아닌것 같습니다. 세그웨이 같은 전철을 밟지 않으려면 기술 그 자체보다 활용도에 대한 고민이 필요할 것 같습니다.

“매직리프는 공간 컴퓨팅( spatial computing) 기술을 사용해 개인들을 위한 AR 헤드셋을 개발하겠다는 약속으로 투자자들을 끌어들였다. 소비자들을 위한 AR 경험과 원격 업무를 지원하는 도구를 제공해 텔레비전이나 전화 같은 기술과도 경쟁하겠다는 메시지를 강조해왔다. 하지만 시간이 지나도 가시적인 성과가 나오지 않으면서 매직리프를 둘러싼 시선도 부정적인 쪽으로 달라졌다.사실상 B2C 사업을 포기하고 몸집을 줄이려는 조치는 이 같은 상황을 밑바탕에 깔고 있다.”

개인 사용자들을 위한 증강현실(AR) 헤드셋 기기 개발을 비전으로 내걸고 2011년 창업 이후 유망 하드웨어 스타트업으로 주목받아왔던 매직리프가 뜻대로 계획이 굴러가지 않자 결국 회사 방향을 틀었다. 개인 사용자(B2C)가 아니…. www.bloter.net

| LINK | 2020-04-23 15:04:55 | 페이스북에서 보기 |
“일례로 파이어폰으로 아마존은 1억7800만달러를 잃었지만, 파이어폰을 만든 팀은 파이어폰의 실패에서 배운 것을 스마트 스피커인 에코와 인공지능 플랫폼 알렉사에 집어넣어 결국 수익을 수십억달러 이끌어냈다. 베이조스는 2015년 주주 편지에 “아마존이 특히 강점을 가진 분야는 실패”이고 “아마존이 세계에서 실패하기에 가장 좋은 직장이라고 확신한다”고 썼다.”

“아마존은 코로나 이후의 세상에서 궁극적 수혜자가 될 것이다.”미국의 유명 투자자 짐 크레이머가 자신이 진행하는 CNBC 프로그램에서 한 말이다.. weeklybiz.chosun.com

| LINK | 2020-04-23 07:57:50 | 페이스북에서 보기 |
“뛰어나고 아름다운 데이터 시각화는 뛰어난 분석 기술뿐 아니라 그래픽 디자인과 스토리텔링 기술이 필요합니다.”

데이터 시각화라면 종종 단정한 옷차림을 한 분석가의 비즈니스 인텔리전스를 떠올리게 되지만, 보통은 생각보다 훨씬 창의적이고 다채롭습니다. 비즈니스 대시보드에서부터 공공 보건 비주얼리제이션, 대중문화 동향 세분화…. www.tableau.com

| LINK | 2020-04-22 08:13:18 | 페이스북에서 보기 |
💡완전한 자유보다는 시간을 정해놓고 생각하는게 창의성에 도움이 된다는 연구결과입니다.
실제로 '제약'이 있어야 좋은 결과를 낼 수 있습니다. 인간이 멀티태스킹을 잘할 수 없듯이, 창의적인 활동을 위해서 따로 정해진 시간을 떼어 두는 것이 중요하겠습니다.
세계적인 명사들이 루틴하게 생각하는 시간을 따로 갖는 것도 이런이유이겠지요.

(No image) Hi,   Google is well-known for allowing its staff to work on their own projects—so called 20% time—that is said to have produced AdSense and Gmail. And the tech giant wasn’t the first. 3M, makers of protective face masks and sticking plasters, has let its R&D staff control 15 percent of their… mailchi.mp

| LINK | 2020-04-21 21:35:18 | 페이스북에서 보기 |
💡무분별한 코딩교육이 필요없다고 말하고 있습니다. 도구보다는 문제의식과 해결하려는 의지가 더 중요한 것이겠지요.

“코딩을 배우기보다 우선 주변을 봐야 한다. 자신이 느낀 문제를 코딩으로 풀 수 있는 상황을 찾고 나서 배우기 시작하면 남들 1년 할 거 한 달에 배우게 된다. 코로나알리미 만든 친구들 보면 밤새 배우고 익히고 실제로 해보다 보니 빅데이터에 관련된 내용을 정말 빠르게 배우더라”

`코로나알리미` 만든것도 문과생 상상력 세상이 원하는 포인트 잡는것이 코딩 세상 모든 일에 정보기술(IT)이 적용된다고 해도 과언이 아닌 시대다. 최근에는 코로나19가 퍼지자 위치기반 서비스를 토대로 오프라인상에서 n.news.naver.com

| LINK | 2020-04-21 13:09:31 | 페이스북에서 보기 |
💡많은데이터와 똑똑한 연구자들이 있어도 사람일은 예측할 수 없었다고 하네요. 데이터만으로는 해결할 수 없는 일도 있다는 것을 아는것도 중요합니다.

Summary: Whether trying to predict the life outcomes of disadvantaged kids or to model where ventilators will be most needed, a little humility is in order. A… www.datasciencecentral.com

| LINK | 2020-04-20 21:52:44 | 페이스북에서 보기 |
#회의에서당당하게 3편, 인공신경망에 대한 이야기입니다.
직접 분석할 일은 없지만, 도대체 기계학습이 어떻게 돌아가는것인지 궁금한 분들을 위해,
1) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이
2) 신경망이란 무엇인지
3) 학습을 위한 경사하강법, 오차역전파법
에 대한 설명을 최대한 쉽게 하려고 하였습니다.
경사하강이나 오차역전파를 쉽게 설명하려니 어렵네요. 피드백 주시면 언제든 수정보완 하겠습니다.
http://triviaz.net/blog:easy_n...

이전편 보기 랜덤포레스트가 뭐길래? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 라쏘? 로지스틱? 회의에서 당당하게, 수식없이 기초개념부터 “ 이번 분류 모형은 3개 층을 가지는 Neural Network 를 사용했습니다. 딥러닝 blah.. 인공지능… triviaz.net

| PHOTO | 2020-04-20 13:23:13 | 페이스북에서 보기 |
💡★★★★빅데이터가 만드는 세상, 빅토어 마이어 쇤베르거, 21세기북스, 2013. 빅 데이터 분야의 세계적인 권위자인 옥스포드 대학의 빅토어 마이어 쇤베르거의 책입니다. 이전시대와 빅데이터 시대의 차이점, 어떻게 활용하는 것이 좋을지에 대한 인사이트를 얻기 좋은 책입니다.
—-
* 데이터의 희소성x - 거의 모든 데이터를 사용할 수 있다
* 정밀한 데이터 보다 조금 더 기준을 느슨하게 두어도 좋다
* 상관성은 인과성보다 빠르고 저렴하게 찾을 수 있다.
* 데이터와 디지털화를 분리해서 생각하자.
* 데이터의 진정한 가치는 원래의 목적보다 '2차적 용도'에서 나온다.
* 기술, 아이디어도 중요하지만, 핵심가치는 데이터를 보유한 자에게 돌아갈 것
* 때로 중요한 자산은 눈에 보이는 데이터가 아니라, 사람들이 정보와 상호작용하면서 생기는 잔해, 부산물 데이터일 것.
* 사람을 그의 행동이 아니라 빅데이터가 그 사람일 것이라고 가리킨 성향으로 판단하는 것을 경계해야 한다.
* 사람이 다른 길을 선택할 가능성을 인정하자.
* 분석을 평가할 알고리즈미스트(Algorithmists) 같은 새로운 전문직종이 필요할 것.
* 더 깊이 이해하지 않더라도, 개선을 이루는 것만으로도 충분한 경우가 많다. 지속적으로 더 잘해나가는 것이 중요하다.

💡★★★★빅데이터가 만드는 세상, 빅토어 마이어 쇤베르거, 21세기북스, 2013. 빅 데이터 분야의 세계적인 권위자인 옥스포드 대학의 빅토어 마이어 쇤베르거의 책입니다. 이전시대와 빅데이터 시대의 차이점, 어떻게 활용하는 것이 좋을지에 대한 인사이트를 얻기 좋은 책입니다.
—-
* 데이터의 희소성x - 거의 모든 데이터를 사용할 수 있다
* 정밀한 데이터 보다 조금 더 기준을 느슨하게 두어도 좋다
* 상관성은 인과성보다 빠르고 저렴하게 찾을 수 있다.
* 데이터와 디지털화를 분리해서 생각하자.
* 데이터의 진정한 가치는 원래의 목적보다 '2차적 용도'에서 나온다.
* 기술, 아이디어도 중요하지만, 핵심가치는 데이터를 보유한 자에게 돌아갈 것
* 때로 중요한 자산은 눈에 보이는 데이터가 아니라, 사람들이 정보와 상호작용하면서 생기는 잔해, 부산물 데이터일 것.
* 사람을 그의 행동이 아니라 빅데이터가 그 사람일 것이라고 가리킨 성향으로 판단하는 것을 경계해야 한다.
* 사람이 다른 길을 선택할 가능성을 인정하자.
* 분석을 평가할 알고리즈미스트(Algorithmists) 같은 새로운 전문직종이 필요할 것.
* 더 깊이 이해하지 않더라도, 개선을 이루는 것만으로도 충분한 경우가 많다. 지속적으로 더 잘해나가는 것이 중요하다. www.facebook.com

| LINK | 2020-04-20 08:10:24 | 페이스북에서 보기 |
“하지만 데이터에만 몰입하는 순간 마치 레벨을 올리는 게임처럼 수익율에만 집착하거나 혹은 더 심오하고 특별한 데이터들 만을 찾아 헤매게 됩니다. 그래서 마치 나만 휘두를 수 있는 마케팅 툴을 찾아내는데 집중하기도 하고 오직 그것 만이 이 난국을 헤쳐나갈 기회인 것처럼 말하기도 합니다. ”

자세히 보기 www.openads.co.kr

| LINK | 2020-04-19 12:37:44 | 페이스북에서 보기 |
💡Who Runs the World? Microsoft Excel.
누가뭐래도 회사에서 가장 많이 쓰이는 툴은 엑셀일 것입니다. 다들 파이썬,R, 여타 시각화 도구들을 배우는데 열심히지만, 대용량 데이터나 복잡한 수식 계산이 아닌이상 일반적으로 엑셀로도 충분히 가능한 경우가 많습니다. 엑셀이라도 제대로 활용하려고 노력해보는게 어떨까요.

The story of how most boring piece of software, Excel, is also the most essential structural support for many of today’s businesses medium.com

| LINK | 2020-04-19 09:10:46 | 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.

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. now.rememberapp.co.kr

| LINK | 2020-04-18 10:11:18 | 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.

Here are some AI and Big Data movies you should watch at home during the COVID-19 lockdown. towardsdatascience.com

| LINK | 2020-04-17 20:29:57 | 페이스북에서 보기 |
💡인공지능 상품 PM이 알아야할것들
한글 요약: http://triviaz.net/blog:ai_pro...
“AI상품 PM은 전통적인 PM이 하는 일에 더해서, 더 많은 것이 필요하다”

A product manager for AI does everything a traditional PM does, and much more. www.oreilly.com

| LINK | 2020-04-17 17:08:54 | 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

Includes tips on becoming a useful component of any workforce towardsdatascience.com

| LINK | 2020-04-17 12:15:12 | 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.”

자세히 보기 www.openads.co.kr

| PHOTO | 2020-04-17 08:03:49 | 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.

💡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. www.facebook.com

| LINK | 2020-04-16 17:39:37 | 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

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. www.kdnuggets.com

| LINK | 2020-04-16 13:26:32 | 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/

Those office sounds you used to hate? They’re all here (water cooler included). www.fastcompany.com

| LINK | 2020-04-16 08:45:59 | 페이스북에서 보기 |
💡전문가는 자신이 움직이고, 리더는 전문가인척 하지말고 전문가를 믿고 맡기고.

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…. www.ttimes.co.kr

| LINK | 2020-04-15 16:23:48 | 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...

<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… triviaz.net

| LINK | 2020-04-15 16:03:54 | 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)

It's theoretically possible to become invisible to cameras. But can it catch on? arstechnica.com

| LINK | 2020-04-15 10:00:14 | 페이스북에서 보기 |
💡이렇게 숫자로 표현하면 확 와닿게 되네요. 내 한표의 가치 4660만원입니다.

뽑는 국회의원 숫자는 지역구 국회의원 253명, 비례대표 국회의원 47명 등 300명. news.joins.com

| LINK | 2020-04-15 09:26:51 | 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.

Machine learning and data science tools are more accessible than ever. But along with learning the tools themselves, it’s just as… medium.com

| LINK | 2020-04-14 16:31:14 | 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

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. www.fastcompany.com

| LINK | 2020-04-14 10:45:20 | 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.””

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… www.donga.com

| LINK | 2020-04-14 00:58:58 | 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.

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. www.ttimes.co.kr

| LINK | 2020-04-13 20:56:20 | 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.”

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 n.news.naver.com

| LINK | 2020-04-13 13:46:11 | 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.

올해 재계와 산업계는 공통으로 디지털 전환을 슬로건으로 내걸었다. 기술기업은 물론이고 전통 제조업과 유통, 은행과 증권과 같은 금융서비스업체까지.. it.chosun.com

| LINK | 2020-04-13 10:32:23 | 페이스북에서 보기 |
“만일 음파 기술이 아닌 하나의 산업에 집중했더라면 새로운 사업 아이디어가 비록 동작하지 않아도 시장과 고객에 대해 계속 학습할 수 있었을 것이다”

국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 www.mobiinside.co.kr

| LINK | 2020-04-13 07:53:18 | 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.

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… medium.com

| LINK | 2020-04-12 10:35:45 | 페이스북에서 보기 |
💡일시적 변화가 아니라, 한번 경험한 고객의 좌표가 변한다. 변환된 고객의 좌표를 받아들이고 대비하는 것이 필요.

이번 코로나바이러스 사태를 거치면서 소비자들은 어떻게 달라져 있을까? 그 지점들을 살펴본다. 기업들도 그 좌표로 이동해야 하니까. www.ttimes.co.kr

| LINK | 2020-04-12 10:23:03 | 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_p...

개발, 디자인에 대한 전문성 하나 없이 사이드프로젝트 처럼 아주 작은 웹기반 MVP를 만들어보기 위해 이것저것 시도해본 경험을 남긴다. triviaz.net

| LINK | 2020-04-12 09:52:02 | 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

As state governments seek to fix overwhelmed unemployment benefit systems, they need programmers skilled in a language that was passé by the early 1980s. www.fastcompany.com

| LINK | 2020-04-11 13:10:53 | 페이스북에서 보기 |
💡믹스커피박스포장에 있는 손잡이를 활용한다는 얘기는 들었는데, 좋은 아이디어네요

Healthcare professionals wear masks all day. They’re not comfortable. www.fastcompany.com

| LINK | 2020-04-11 13:02:51 | 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.

He reveals exactly how he did it—and how you can, too. www.popularmechanics.com

| LINK | 2020-04-11 11:44:15 | 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”

Is that really artificial intelligence - or just automation, being described as AI? Let's explore the difference - and six possible signs of AI washing. enterprisersproject.com

| PHOTO | 2020-04-11 10:00:38 | 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.

💡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. www.facebook.com

| LINK | 2020-04-10 17:34:02 | 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”

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… news.v.daum.net

| LINK | 2020-04-10 09:55:28 | 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.

This isn’t good. www.fastcompany.com

| LINK | 2020-04-10 08:51:29 | 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. ”

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… m.dongascience.donga.com

| LINK | 2020-04-09 16:13:08 | 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

TL;DR Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning models have demonstrated significant power to grow and improve businesses. We have found tha… www.datasciencecentral.com

| LINK | 2020-04-09 09:37:03 | 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.”

지난달 19일 구글의 동영상 서비스 유튜브는 “사람들이 권위 있는 콘텐츠(authoritative content)를 볼 수 있도록 16국에서 코.. news.chosun.com

| LINK | 2020-04-09 07:51:30 | 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.

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 … www.psypost.org

| LINK | 2020-04-08 22:16:38 | 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.

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{….. triviaz.net

| LINK | 2020-04-08 12:59:47 | 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”

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… m.dongascience.donga.com

| LINK | 2020-04-08 10:04:15 | 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.

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? www.kdnuggets.com

| LINK | 2020-04-08 05:45:43 | 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

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. www.washingtonpost.com

| LINK | 2020-04-07 21:24:27 | 페이스북에서 보기 |
💡서비스의 약관을 들려주면서 수면을 돕는다는 팟캐스트가 있네요. 재밌고 이해하기 쉬운 약관 설명은 없는 것인지..

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. www.fastcompany.com

| LINK | 2020-04-07 15:28:12 | 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. ”

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….. www.ciokorea.com

| LINK | 2020-04-07 09:21:35 | 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

As scientists from myriad fields rush to perform algorithmic analyses, Google’s Patrick Riley calls for clear standards in research and reporting. www.nature.com

| LINK | 2020-04-06 19:03:14 | 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.”

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 …. www.thestartupbible.com

| LINK | 2020-04-06 09:45:59 | 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...

(No image) www.nia.or.kr

| LINK | 2020-04-06 08:04:20 | 페이스북에서 보기 |
💡모바일 5G 서비스가 코로나바이러스를 전파시킨다는 루머가 있나봅니다. 뉴스로 나올 정도라니. 코로나 맥주가 루머의 대상이었기도 하고, 음모론이 또 어디로 튈지 예상이 안되네요.

Influencers and Russia are pushing conspiracy theories that link the coronavirus to the new, super-fast wireless technology. They're absolutely wrong. www.cnet.com

| LINK | 2020-04-05 20:02:31 | 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

[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….. m.itdaily.kr

| LINK | 2020-04-05 10:13:31 | 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.co...

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, … m.gametoc.hankyung.com

| LINK | 2020-04-05 09:52:35 | 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/mu...
여기서 확인하실 수 있습니다.

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. www.ted.com

| LINK | 2020-04-04 18:13:28 | 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.

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? bdtechtalks.com

| LINK | 2020-04-04 11:29:05 | 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.”

국내외 IT, 마케팅, 비즈니스 소식을 전하는 스타트업 미디어 www.mobiinside.co.kr

| PHOTO | 2020-04-04 08:05:36 | 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

💡「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 www.facebook.com

| LINK | 2020-04-03 19:46:09 | 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.”

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. bdtechtalks.com

| LINK | 2020-04-03 13:52:55 | 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.

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. www.wevolver.com

| LINK | 2020-04-03 08:11:36 | 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.

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| LINK | 2020-04-02 16:27:03 | 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”

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.. blog.hsad.co.kr

| LINK | 2020-04-02 13:19:50 | 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.

회사에서 분석가와 미팅이 있다. 분석가가 “ 이 분류 모형은 랜덤포레스트 방법을 사용해서 blah blah..” 라는 말을 들었을 때 어떤 생각이 드는가? triviaz.net

| LINK | 2020-04-02 07:54:54 | 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”

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… www.kdnuggets.com

| LINK | 2020-04-01 20:06:36 | 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.

You’ll be more engaged, and more productive. hbr.org

| LINK | 2020-04-01 19:53:38 | 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.

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 -… triviaz.net

| LINK | 2020-04-01 14:59:04 | 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

…and other dead-giveaways that you’re a fake data scientist towardsdatascience.com

| LINK | 2020-04-01 13:01:43 | 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.”

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… www.epnc.co.kr

| LINK | 2020-04-01 07:57:22 | 페이스북에서 보기 |
💡5분마다 사진을 찍는 화상회의 소프트웨어가 있다네요.. 회사에서는 감시의 목적으로 만든건 아니라는데 과연 악용되지는 않을지

The software automatically photographs employees every few minutes. The company said it's a way to keep coworkers connected. www.businessinsider.com

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