Facebook Posting Archive 20년 5월

2020-05-18 09:22:40 까지 총 45개 포스팅 Archived (누적 411개)

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API사용,Python데이터정리,PHP최신현황 방법

| LINK | 2020-05-18 09:22:40 | 페이스북에서 보기 |
[NIA 인공지능 학습용 데이터 활용 우수 사례]
Ⅰ. NIA 인공지능 학습용 데이터 개요
Ⅱ. NIA 인공지능 학습용 데이터 활용 우수 사례
[Special Report] 국내외 AI 스타트업과 서비스 사례

https://www.nia.or.kr/site/nia...

정보화로 사회현안을 해결하고 국가미래를 열어가는 세계 최고의 ICT 전문기관 NIA한국정보화진흥원입니다. www.nia.or.kr

| LINK | 2020-05-18 09:05:25 | 페이스북에서 보기 |
1. 현실의 동물이다
2. 물이 없어도 버틴다
3. 적응력이 강하다
수익모델, 비용관리, 느리고착실한 장기적 성장

코로나가 실리콘밸리 스타트업의 '성공의 상징'까지 바꿔놓을 태세다. 하늘을 나는 상상의 동물 '유니콘'이 아니라 가장 척박한 땅에 발을 딛고 선 '낙타'를 닮아야 한다는 것이다. www.ttimes.co.kr

| LINK | 2020-05-17 18:48:11 | 페이스북에서 보기 |
“20대는 하나의 덩어리가 아니다.사회는 20대를 키워드나 통계와 같은 방법으로 바라보고 이해하지만, 이는 개괄적인 정보만을 제공하여 20대를 명확하게 이해하는 것은 분명한 한계가 있다. 20대가 만들었거나 등장하는 콘텐츠를 소비해 많이 보고 듣는 것만이 그들을 이해할 수 있는 제일 빠른 길이다.”

인생에 있어서 20대비유하는 것을 좋아하지는 않지만, 굳이 비유하자면 인생은 책과 같다고 생각한다. 그렇다면 책에서 \'20대\'라는 챕터는 어떤 의미를 가질까?20대 전에, 먼저 10대를 떠올려보자.10대 때는 정… www.techm.kr

| LINK | 2020-05-17 17:17:18 | 페이스북에서 보기 |
1. 구독의 핵심은, ‘구독해서 좋은’ 것이 아닙니다. ‘구독을 안하면/ 구독이 끊기면 고통스러운’ 서비스여야 해요. 가장 강력한 혜택 중 하나를 구독으로 베팅해야 하는거죠. 아니면 차익을 따지는 것조차 무의미할 정도로 파격적으로 할인이 되거나요.
2. 네이버가 이런 생각을 하지 않았/못했을 리 없습니다. 절대로요. 하지만 네이버가 치고 나오는 건, 구독은 어쩌면 제로섬일 수도 최소한 포지티브 섬은 아닐 수 있기 때문입니다
3. 네이버에게 이 바닥에서 뭔가를 선점해야 하는 이슈가 있었을까요? 네이버가 하려했던 것과 비슷한 모델의 구독 멤버십을 어디선가 시도하고 있다면?
4. (5/11 현재) 카카오의 채용사이트입니다. 정확히 무엇인지는 모르겠지만 구독 플랫폼이라 불리는 것을 만들고 있는 듯 하네요.

천하의 네이버가 그렇게 제품을 내지 않죠. 지금건 베타 오브 베타 오브 베타 정도로 보여요. 분명 노림수가 있을 겁니다. (혹은 노림수를 지금부터라도 만들기 시작할 겁니다. 아니 반드시 만들기 시작해야 할 겁니다.) 그 노림…. ebadak.news

| LINK | 2020-05-17 10:09:53 | 페이스북에서 보기 |
💡「인스파이어드」에서는 보도자료보다 페르소나 고객이 회사에 보내는 감사편지의 형식이 더 좋다고 했습니다. 비전과 목표는 탑다운보다 고객의 입을 빌어 설득하는게 효과적이라는 「오리지널스」의 말도 떠오르네요. 무슨 방법을 쓰든지 경쟁사나 내부관점보다 고객 관점에서 뚜렷한 목표를 가지는게 필요하겠습니다.

1. 거꾸로 일하기라는 뜻처럼 이 방식은 개발 작업 중 가장 마지막에 진행하는 업무를 먼저 실시함으로써 주요 타깃, 개발방식, 배포 구조 등을 구체화하는 것이 특징이다.
2. 워킹백워드는 보도자료(PR), 질의응답(FAQ), 비주얼 3가지 문서작업으로 이뤄진다.

일의 순서를 거꾸로 해보면 새로운 아이디어를 창출하는 데 큰 도움을 받을 수 있다는 메커니즘과 사례가 소개돼 눈길을 끈다.​AWS 김중수 사업개발 담당은 13일 열린 '아마존웹서비스(AWS) 서밋 온라…… m.zdnet.co.kr

| LINK | 2020-05-16 11:41:26 | 페이스북에서 보기 |
💡수식이 포함되면 더 신뢰가 간다고 합니다. 자신이 문서를 작성할 때 활용하는 것도 좋지만, 수식, 숫자가 포함된 글을 볼 때는 한번 더 생각해서 객관적인 시각으로 보려고 노력하는 것도 중요할 것입니다.

에릭손의 실험은 여러분의 보고서가 독자(보통 상사)로부터 좋은 평가를 얻기 위한 트릭 한 가지를 알려 줍니다. 물론 보고서의 내용과 아무 상관없는 수식을 가미하면 안 되겠지만, 가능하다면 보고서의 내용을 수학 공식으로 요약하는 것이 보고서의 신뢰도를 높이는 데 도움이 된다는 점을 일러주죠. 오늘 결재를 맡거나 발표해야 할 여러분의 보고서를 한번 들여다 보고 수학 공식이 가미될 여지가 있는지 살펴보면 어떨까요? 밑져야 본전 아닐까요? ^^

여러분이 작성한 보고서에 본문의 내용과 관련이 있어 보이는 수학 공식 하나를 집어 넣으면 그 보고서를 읽는 독자에게 어떤 인상을 줄 수 있을까요? 꼭 수학 공식이 아니어도 보고서 내용을 요약하여 사칙연산이.. infuture.kr

| ALBUM | 2020-05-15 12:48:58 | 페이스북에서 보기 |
💡행운에 속지마라, 나심니콜라스탈렙, 이건 역, 중앙books, 2016 ★★★★★
호불호가 많이 갈리는 나심 탈렙의 책입니다. 번역가 분께서도 난해한 글이라고 한 만큼 친절하지는 않은 내용 전개이지만, 어떤 리뷰어가 말한 '다른 사람은 안 봤으면 하는 책'이라는 수식어가 과하지만은 않은 것 같습니다.

1. 우리는 승자만 보기 때문에 확률을 보는 관점이 왜곡
- 모집단의 표본을 고려하자.
2. 엄청난 성공의 원인은 대부분 운
3. 인간은 생물학적 장애 탓에 확률을 이해하기 어렵다.
4. 데이터를 사용해서 어떤 주장을 반증할 수는 있지만, 절대 입증할 수는 없다.
5. 한분야의 실적은 결과만으로 평가해서는 안되며, 역사가 다른 방식으로 진행되었을 경우의 대체비용도 고려해야 한다.
6. 손실의 빈도나 확률은 그 자체로는 의미가 없다. 결과의 규모와 연계하여 평균값으로 보아야 한다.
7. ergodicity : 결국 대가를 치른다, 뉴스에는 소음이 가득하고 역사에는 없다
8. stationarity : 통계학의 가정이 맞을까?
9. 무작위 데이터에는 항상 어떤 패턴이 존재한다. 진정한 임의성은 이론에만 존재할 뿐.

http://www.yes24.com/Product/G...
https://coupa.ng/bCo5sw
(파트너 활동, 일정액의 수수료를 제공받을 수 있음)

(No image) www.facebook.com

| LINK | 2020-05-15 08:40:30 | 페이스북에서 보기 |
💡uniform분포에서 추출한 랜덤 노이즈들만으로도 충분히 유의한 모델을 만들 수 있습니다.
'상관관계만으로도 충분하다'는 빅데이터 시대의 금언은 충분히 고려할만 하지만, 데이터 그자체만 믿는것이 아니라 우리의 도메인 지식과 결과에 대한 의심과 검증이 필요하겠습니다.

http://xkcd.com/1289/ Chris An...“ The End of Theory: T… john-poppelaars.blogspot.com

| LINK | 2020-05-14 17:03:46 | 페이스북에서 보기 |
1. 우리는 그 어느 때보다 많은 영상통화를 하고 있다. 그런데 많은 이들이 이에 대한 피로감을 호소한다.
2. 영상통화가 대면 대화보다 더 많은 집중력이 필요하다. 표정, 목소리 톤과 음색, 몸짓 언어 같은 비언어적 단서를 이해하기 위해 더 노력해야 한다는 뜻이다
3. 면대면 대화에서는 침묵이 자연스러운 리듬을 만들어 냅니다. 하지만 영상통화를 하다가 침묵의 순간이 오면, 기술적인 문제가 생긴 건 아닌지 걱정을 하게 되죠
4. 영상으로 회의를 하면 모두가 당신을 지켜보고 있다는 것을 생각하게 되죠. 무대에 선 것처럼, 사회적 압력을 느끼면서 연기를 해야 한다는 생각이 들 겁니다. 연기하는 것은 신경이 쓰이고 스트레스가 많은 일이죠.

줌 통화는 왜 이렇게 피곤할 것일까? 어떻게 하면 '줌 피로'를 줄일 수 있을까? www.bbc.com

| LINK | 2020-05-14 12:36:21 | 페이스북에서 보기 |
코로나19로 예측이 너무나도 어려운 시대에 들어섰다. 다만 매일매일 발생하는 이 갑갑하고 서글픈 수치들은 그저 ‘이상한 수치’만은 아니다. 앞으로 언제든 마주할 수 있는 ‘익숙한 존재’가 될 수도 있다. 시장 상황 예측도, 고객 행동 예측도, 결국 모두 데이터가 있어야 제대로 할 수 있다. 한 치 앞도 내다보기 힘든 이 상황을 데이터로 잘 축적해두어야 한다. 기업혁신의 기회가 바로 지금이다.

데이터를 기계가 인식하기 좋게 잘 정리하는 동시에, 잘못 기록(중복 또는 오기)된 데이터를 고치거나 삭제해 제대로 된 수치만 남겨 정리하는 것도 여기에 포함된다. 하지만 이러한 ‘이상한 로그’의 발생을 실시간으로 아는 … news.joins.com

| LINK | 2020-05-14 08:40:28 | 페이스북에서 보기 |
“리더의 역할을 배우지 못한 스타 직원은 기회가 점점 사라진다”

※ 『승진의 정석』 내용 중에서 발췌해 재구성한 내용입니다. 꼭 리더 수업을 받아야 해요? 전 지금도 아주 좋은데요 어느 회사에든 똘똘한 스타 직원이 있습니다. 일의 성과가 뛰어나죠. 조직 문화와도 잘 맞습니다. 그러니 회… ppss.kr

| LINK | 2020-05-13 16:07:26 | 페이스북에서 보기 |
아마추어는 될때까지 연습합니다.
프로는 실패할 수 없을 때까지 연습합니다.

최근 ESPN에서 1997 – 1998 NBA 시즌의 전설이었던 시카고 불스를 다룬 ‘The Last Dance’ 라는 스포츠 다큐멘터리가 시작되었다. NBA 팬들은 알겠지만 이 시즌은 1995년에 마이클 조던이 은퇴를 번복하고 코트로 돌아온 이후 NBA 우승 3연… www.andrewahn.co

| LINK | 2020-05-13 15:34:22 | 페이스북에서 보기 |
#회의에서당당하게 5편 차원의저주와 주성분분석
1) 차원이 늘어남에 따라 여러가지 문제가 생긴다. (과적합, 다중공선성, 회소행렬 등)
2) 주성분분석은 분산을 최대로 하는 선형결합들을 찾는 것이다.
3) 모형에 사용되는 주성분들이 상관관계가 없어 다중공선성 문제를 해결할 수 있다.
4) 선형결합들 중 원래 변수들의 분산을 가장 근접하게 설명하는 개수만큼 다른 모형 적합을 위해서 사용한다.
5) 중심화centering이 필요하고, 측도scale 에 민감하다.
http://triviaz.net/blog:easy_p...

이전편: 랜덤포레스트가 뭐길래? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 라쏘? 로지스틱? 회의에서 당당하게, 수식없이 기초개념부터 인공신경망? 딥러닝? 회의에서 당당하게, 수식없이 알아보자 30명이면 된다고? 회의에서 당….. triviaz.net

| LINK | 2020-05-13 06:56:52 | 페이스북에서 보기 |
💡공공데이터 사용해보신분들은 공감가실 것 같습니다.

“데이터는 새로운 석유다, 기계가 읽을 수만 있다면! 세계 최고의 공공데이터 공개국에서 세계 최고의 ‘기계가 읽을 수 있는 데이터 보유국’으로 한 단계 더 진화하자. 디지털 뉴딜은 이것을 하기에 다시 없이 좋은 계기다.”

며칠 전에 국무총리 산하의 제4기 공공데이터전략위원회 위원으로 위촉이 됐다.첫 회의에서 냈던 의견을 정리한다. 말하자면 ‘공공데이터의 조건’에 관한 얘기이자, ‘공공데이터의 실제 사용자’에 관한 글이다. ◆우리에….. m.inews24.com

| LINK | 2020-05-12 09:05:50 | 페이스북에서 보기 |
“ 변화 이후 '고객이 무엇을 원하는지'를 빠르게 읽은 다음 내가 가지고 있는 자산(공장, 지식, 기술, 네트워크) 중에서 고객에게 추가로 제공해 줄 수 있는 것이 무엇인지를 고민하는 겁니다”

샌드위치가게가 식료품도 배달 영상회의 솔루션 만든 IT기업 실리콘밸리가 중요시하는건 고객에게 집중하는 기본원칙 www.mk.co.kr

| LINK | 2020-05-12 07:42:32 | 페이스북에서 보기 |
💡인공지능이 자동화를 이루고 사람들의 의사결정을 도와주고 있습니다. 하지만 사람들은 이런 컴퓨터의 결정에 반대하거나 거부할 수 있는 능력이 필요합니다.
그런데, 현재의 딥러닝 기반의 인공지능은 설명이 불가능한 블랙박스 모형입니다.
여러가지 설명력을 높이려는 연구들이 많이 진행되고 있지만, 어느정도로 어떻게 설명되어야 하는지에 대해서 생각이 필요한 것 같습니다. 이에 대한 글입니다.

너무 많은 설명은 정보과부하로 혼란을 가중화할 수 있고, 너무 적으면 잘못 해석될 수 있습니다.
전문가가 아닌 사람들을 위해 자연어생성으로 설명할 것인가 시각화로 설명할 것인가도 같은 문제를 가집니다.
도메인이나 사용하는 사람에 따라서도 필요한 설명이 다를 수 있습니다.
또한 비행기 오토파일럿 기능들의 경험에서 볼 수 있듯이, 기계를 과신하게 되는 상황을 방지할 수 있는 방법도 고려해야 할 것입니다.

Upol Ehsan once took a test ride in an Uber self-driving car. Instead of fretting about the empty driver’s seat, anxious passengers were encouraged to watch a “pacifier” screen that showed a car’s-eye view of the road: hazards picked out in orange and red, safe zones in cool blue. For Ehsan,… www.technologyreview.com

| LINK | 2020-05-11 19:37:30 | 페이스북에서 보기 |
💡핏빗에서 미국 6개 대도시 데이터를 분석한 결과 수면의 길이, 질이 코로나바이러으로 인한 봉쇄기간에 더 좋아졌다고 합니다. 주말과 주중 패턴이 비슷해진 것이, 출퇴근이 줄었기 때문이 아닐까 라고 추측하고 있습니다. 운동부족, 알콜소비량, 전자기기노출, 걱정 등 수면에 악영향을 주는 많은 요소가 증가함에도 불구하고 놀라운 결과네요. 출퇴근 스트레스가 그만큼 큰것일까요.

Data from fitness and sleep trackers shows that the duration and quality of many people’s sleep has improved during the coronavirus crisis—likely because we no longer need to commute. www.fastcompany.com

| LINK | 2020-05-11 10:55:31 | 페이스북에서 보기 |
💡쓸모없어진 (그렇게 보이는) 데이터도 언젠가 쓸일이 생길수도 있습니다. 특히 이번 코로나사태 같은 극히 드문 사례에서.
1. 연간이벤트 2. 계절성이벤트 3. 올림픽이나 선거와 같은 4,5년주기의 이벤트 4. 유사점을 찾아 어떤 이벤트를 모사하거나 대표할 수 있는(proxy) 이벤트 5.자연재해와 같은 무작위성 이벤트

When the coronavirus broke out in the Wuhan province of China in December 2019, Taiwan was immediately in harm’s way. Taiwan is less than 100 miles from the C… www.datasciencecentral.com

| LINK | 2020-05-10 19:35:26 | 페이스북에서 보기 |
💡검정력을 맞추기위해 표본을 어느정도까지 모아야 하나는 고민 보다 더 중요한 일들이 많습니다. 엄밀한 과학연구를 하는게 아닌 이상 실용적으로 행동해야 할 필요가 있습니다. 검정력을 완화하든, 베이지안접근법을 사용하든, 현실과 잘못된 결정이 빚을 비용, 속도의 중요성 등 비즈니스환경에 맞추어 시행하면 될 것입니다. 가장 중요한 건 데이터기반의 의사결정을 하는것이고, 지속적으로 테스트하고 개선해 나가는 것이며, 실패하더라도 학습을 하는 것입니다.

Somewhere, someone’s having this conversation. Right. Now. medium.com

| LINK | 2020-05-10 09:14:47 | 페이스북에서 보기 |
💡핵심키워드
고객에 집중, 고기를잡는법, 비전을 지속적으로 테스트하고 개선, 데이터, MVP, 학습, 산출물이 아닌 성과, 모든것을 해결할 공식는 없다, 공유, 핵심지표

최근 스타트업부터 대기업에 이르기까지, 정말 많은 분들이 그로스 해킹과 제품 분석에 관심을 가지고 계신 것 같습니다. 저희가 많이 받는 질문 중에 하나가 “어떻게 하면 좋은 그로스 팀을 만들 수 있을까요?” 입니다. blog.ab180.co

| LINK | 2020-05-09 18:17:29 | 페이스북에서 보기 |
Artificial intelligence won’t be very smart if computers don’t grasp cause and effect. That’s something even humans have trouble with.

In less than a decade, computers have become extremely good at diagnosing diseases, translating languages, and transcribing speech. They can outplay humans at complicated strategy games, create photorealistic images, and suggest useful replies to your emails. Yet despite these impressive achievement… www.technologyreview.com

| PHOTO | 2020-05-09 10:25:28 | 페이스북에서 보기 |
💡★★★★★ 댄 애리얼리의 부의 감각, 청림출판, 2018
제목만 보고 단순한 재테크 서적인가 하고 그냥 지나쳤는데, 알고보니 제가 관심이 많은 행동경제학 서적이었습니다. 원제는 'Dollars and Sense'. 저자가 요즘 행동경제학에서 스타로 불리고 있다고 합니다.
심리적회계, 공짜 가격, 지불의 고통, 상대성, 기대치, 자제력
측면에서 우리가 어떤 비합리적이고 손해보는 행동을 하고 있는지 우리 실생활의 예시와 연구결과를 들어 설명해 주고 있습니다.
돈을 쓰면서 살 수 밖에 없는 일반인, 고객에게 더 잘팔고 싶은 기획자, 투자를 잘하고 싶은 사람들. 모두에게 추천할 만한 책입니다.
글 중 “우리가 날마다 들고 다니는 휴대전화가 단지 정신을 사납게하고 유혹하는 것이 아니라, 보다 나은 의사결정을 도와주는 도구가 될 수 있지 않을까?” 라는 대목에서 좋은 서비스를 만들 수 있지 않을까 고민해 보게 되네요.
https://www.aladin.co.kr/shop/...
https://coupa.ng/bAFFA7 (파트너스-일정액 수수료 받을 수 있음)

💡★★★★★ 댄 애리얼리의 부의 감각, 청림출판, 2018
제목만 보고 단순한 재테크 서적인가 하고 그냥 지나쳤는데, 알고보니 제가 관심이 많은 행동경제학 서적이었습니다. 원제는 'Dollars and Sense'. 저자가 요즘 행동경제학에서 스타로 불리고 있다고 합니다.
심리적회계, 공짜 가격, 지불의 고통, 상대성, 기대치, 자제력
측면에서 우리가 어떤 비합리적이고 손해보는 행동을 하고 있는지 우리 실생활의 예시와 연구결과를 들어 설명해 주고 있습니다.
돈을 쓰면서 살 수 밖에 없는 일반인, 고객에게 더 잘팔고 싶은 기획자, 투자를 잘하고 싶은 사람들. 모두에게 추천할 만한 책입니다.
글 중 “우리가 날마다 들고 다니는 휴대전화가 단지 정신을 사납게하고 유혹하는 것이 아니라, 보다 나은 의사결정을 도와주는 도구가 될 수 있지 않을까?” 라는 대목에서 좋은 서비스를 만들 수 있지 않을까 고민해 보게 되네요.
https://www.aladin.co.kr/shop/...
https://coupa.ng/bAFFA7 (파트너스-일정액 수수료 받을 수 있음) www.facebook.com

| LINK | 2020-05-08 16:24:23 | 페이스북에서 보기 |
“결국 소비자가 원하는 것은 만족스러운 소비 경험이고, 그 상품 자체가 약할 때는 재방문 의사가 낮아질 수밖에 없기 때문이다. 어떤 새로운 트렌드가 부상할 때, 트렌드니까 너도나도 해야 한다라는 강박관념을 가지기보다 본질과 고객에 집중하는 것이 중요하다는 기본 마인드를 잊지 말아야겠다.”
https://dbr.donga.com/article/...

편집자주『리테일의 미래(2019)』의 저자인 황지영 노스캐롤라이나주립대 마케팅학부 교수가 ‘황지영의 리테일비즈니스산책’을 연재합니다. 산업계와 학계를 두루 경험한 황 교수로부터 글로벌 리테일 산업에 대한 인사이트… dbr.donga.com

| LINK | 2020-05-08 09:31:57 | 페이스북에서 보기 |
💡동영상 스트리밍이 트래픽에 부담을 주는 선까지 성장하는 반면에 음악 스트리밍은 감소하고 있다고 합니다. 예전에 이탈리아에서 이런일이 벌어진걸 공유드렸던게 기억나는데, 미국도 이런 일이 벌어지네요. 역시 외출이나 사무실에 있을 때보다 집에 있을 때 습관이 다른 이유로 풀이하고 있습니다.
하지만 특히 '신규 발매 노래'의 하락이 크다고 하는데, 가수들이 다양한 채널로 새 노래를 홍보해도 집에 있을 때, 걱정이 많을 때는 새로운것보다는 익숙한 것을 찾게 되나봅니다.

You might imagine that isolation would increase music consumption. Not for services like Spotify, Pandora and Apple Music. www.ozy.com

| LINK | 2020-05-07 18:37:11 | 페이스북에서 보기 |
1. 편법이라고 생각할 수도 있겠지만, 인간은 주어진 상황에서 최대의 이익을 내려고 하는게 당연한 것이다.
2. 하나의 문제를 해결하기 위해 단순하게 정책을 결정하지 않도록 해야 한다.
3. 보통 계단식의 정책이 있다는 사전 지식을 가지고 있다면 그 계단의 경계값들로 변수 Binning 을 할 것이다.
4. 데이터 탐색의 중요성을 잊지 말도록 하자.
#사람에대한사실

사람을 위한 서비스와 마케팅을 기획하는 기획자, 사람이 만드는 데이터를 분석하고 사람에게 설명해야 하는 분석가를 위한 '사람에 대한 사실'에 대해서 살펴보자. triviaz.net

| LINK | 2020-05-07 09:52:32 | 페이스북에서 보기 |
💡XAI나 인공지능에 대한 교육이 필요한 이유
1.철학자 드레이퓌스(Dreyfus)는 기계가 ‘패스트푸드점에 가서 햄버거를 사 오라’는 것을 해내지 못할 것이라고 했다. 현실 세계에서는 무수히 많은 종류의 사건이 발생하기 때문에 이 모든 경우의 수를 고려하다가 무한한 시간이 걸려 결국 일을 해내지 못한다는 논리다.
2. 실제로 AI가 현실을 파악하도록 연구자는 AI에게 ‘맥락(context)’를 학습시킨다. 특히 이미지를 인식하며 현실에서 움직여야 하는 로봇은 이러한 학습이 반드시 필요하다
3. 꼭 거창한 AI 로봇 이야기까지 가지 않더라도, 실제 AI 솔루션을 현장에서 쓰려면 이래저래 손이 많이 간다. 연구소 안에서 수십 번의 유저 스터디와 프로토타이핑을 마쳤어도, 실제 사람의 사용법은 가지각색이기 때문이다.
4. ‘탁상’에서 곱게 만들어진 AI일수록, 현장 적응력을 더 키워야 한다. 그러기 위해서는 AI 솔루션을 쓰는 인간 사용자의 노력도 조금은 필요하다.

잘못된 알고리즘 설계 때문일 수도 있고, 학습한 데이터 자체가 문제를 갖고 있을 수도 있다. 현실 세계에서는 무수히 많은 종류의 사건이 발생하기 때문에 이 모든 경우의 수를 고려하다가 무한한 시간이 걸려 결국 일을 해내….. news.joins.com

| LINK | 2020-05-07 07:39:34 | 페이스북에서 보기 |
시간,관심,돈

사업자는 소비자의 '시간, 관심, 돈'을 뺏어와야 한다. moneyman.kr

| LINK | 2020-05-06 11:01:27 | 페이스북에서 보기 |
💡세분화된 행동 데이터의 중요성
1. 대형마트 : 중요한 것은 '매출' 중심의 데이터일 수밖에 없었습니다. 어제, 이번주, 이번달, 지난해 동기간 등 일정한 기간을 기준으로 '무엇이 얼마나 팔렸는지 분석한 뒤, 적절한 재고량을 유지'하는 것. 그것이 이들의 주요 관심사였기 때문입니다.
2. 쿠팡: 초창기 로켓배송은 ‘유아동’, ‘생활용품’, ‘식품’, ‘반려견용품’ 등의 상품군에 집중되었습니다. 사용자의 '반복구매'가 주로 일어나는 상품군을 분석하여 이들 상품의 빠른 배송에 우선 집중한 것이죠.
3. 마켓컬리: 신선식품을 주로 취급하는 특성을 반영한 결과였는데요. 이후 고객층이 쌓이고 주 타깃이 30~40대 여성 주부라는 것이 명확해지자 기저귀, 휴지, 제습기, 냄비 등의 비식품군으로 영역을 확장해 나가기 시작했습니다
4. 하나. 반복 방문자는 얼마나 되는지, 그 고객군의 특징은 무엇인지?둘. 반복 방문자의 유사 상품 구매율 또는 조회율은 얼마나 되는지?셋. 특정 금액 이상 구매한 사용자와 그렇지 않은 사용자의 차이점은 무엇인지?별다른 차이가 없어 보일 수도 있지만, 이는 대형마트의 질문과 달리 '사용자의 행동'에 집중했다는 점에서 차별성을 지닙니다.

자세히 보기 www.openads.co.kr

| LINK | 2020-05-05 21:28:32 | 페이스북에서 보기 |
1. 항상 다른 역할, 역량을 요함을 잊지 말자
2. 비즈니스를 위함을 잊지말자
3. 태생적으로 실험을 기반으로 한다
4. 데이터 정제, 탐색의 중요성
5. 데이터 관리와 질의 중요성
6. 명확하고 이해할 수 있는 프로세스흐름
7. 회사 차원의 마음가짐

Data science is not necessarily one single thing, skillset or methodology. This is why data science is always said to be an ‘interdisciplinary branch’ of science that combines mathematics, human behavioral and workflow studies, flexible use of logic systems and a core employment of algorithms. www.forbes.com

| LINK | 2020-05-05 18:12:50 | 페이스북에서 보기 |
💡21개국에서 구글 '손씻기' 검색량과 이후 코로나바이러스 증가를 비교했더니 음의 상관관계가 나왔다고 합니다. 또 '마스크'는 유의미한 관계가 없었네요. 우리나라도 포함되어있습니다. 확진자 증가가 주춤하고 있어 조금 느슨해진 감이 있는데, 손씻기의 중요성을 다시 한번 되새겨봐야 겠습니다.

A report that examined Google search trends in 21 countries found that searches for “wash hands” predicted the spread of COVID-19. The report was … www.psypost.org

| LINK | 2020-05-05 08:47:55 | 페이스북에서 보기 |
이런 경영 프레임의 최대 오류는 우리가 아닌 누가 해도 말이 되는 이론이라는 것입니다.
1. 결과에만 집중한다
2. 경영 프레임을 셀링한다
3. 결정할 일을 리서치만 하게 만든다
4. 정말 해야 할 일을 못 하게 만든다
5. 그 와중에 잘 되는 것에 숟가락을 얹는다
6. 시키는 일을 잘하는 기준으로 사람을 앉힌다
7. 뇌피셜 이론을 강화하고 반대 세력을 몰아낸다
8. 다른 경영 프레임으로 옮겨간다

회사에서 일하면 여러 유형의 답답한 인간 군상을 만납니다. 일 처리가 늦은 사람, 애매한데 안 물어보고 했다가 엉망을 만든 사람, 마감을 지키지 않는 사람, 늘 졸거나 자리에 없는 사람 등 우리는 보통 이런 사람들을 보면서 '… ppss.kr

| LINK | 2020-05-04 20:23:18 | 페이스북에서 보기 |
💡괜히 누가 보고 있으면 잘하던 일도 신경쓰여 못하게 되는 경우가 많습니다. 적절한 프라이버시가 있으면 생산성이 더 높아진다고 합니다. 혼자 있다고 느끼면 새로운 시도.실험을 해볼 수 있기 때문인데요.
사무실의 파티션을 없애고 개방된 공간에서 일하는게 마냥 좋은건지 모르겠네요.

(No image) Hi,   One trend that will hopefully die after this crisis: open offices.  They were supposed to increase transparency and boost productivity (and save money). Managers could always see what their staff was doing, guide them to creative ideas, and stop them goofing off. In this utopian vision, cow… mailchi.mp

| LINK | 2020-05-04 13:23:20 | 페이스북에서 보기 |
“지적 겸손도가 높은 사람들은 “strong opinions, which are weakly held.”의 자세를 가진다고 한다. 자신의 의견을 분명히 가지고는 있지만, 그것에 집착하지 않는다는 것이다. 더 분명한 사실과 증거가 나오면 언제든 이를 바꿀 수 있는 자세를 의미한다.”

미국 경제매체인 Inc의 한 기사를 읽다 보니 아마존의 제프 베조스는 자신이 같이 일하고자 하는 '똑똑한 사람'의 기준을 다음과 같이 말한다.\ www.ttimes.co.kr

| LINK | 2020-05-04 09:37:00 | 페이스북에서 보기 |
“폴더폰에 인공지능 음성비서 서비스를 제공하는 사례는 설계하기 따라서 디바이스와 가격대에 영향을 받지 않고 얼마든지 더욱 유용하고 다양한 첨단 기능을 탑재할 수 있는 환경임을 알려준다. 이용자의 요구와 설계자의 배려가 기술을 좀더 친근하고 인간적이게 만들 수 있다.”
“인공지능 음성비서, 고화질 영상 감상, 내비게이션, 맞춤형 검색, 전략시뮬레이션게임 등 스마트폰을 통해 경험하는 최고 수준의 서비스들은 이용자의 하드웨어가 제공하는 게 아니라 대부분 전문 정보기술기업이 제공하는 콘텐츠 서비스다. 고가의 최신 제품과 차별적 기능을 제공해야 하는 제조사와 통신사들로서는 고민스러운 지점이다.”

SK텔레콤, LG폴더2에 AI음성비서 ‘누구’취약층 위한 ‘따뜻한 기술’ ‘사회책임경영’고가 HW없어도 클라우드로 최신서비스 가능제조·통신사, 수익성과 소비자 편의 딜레마 m.hani.co.kr

| LINK | 2020-05-03 16:32:39 | 페이스북에서 보기 |
💡숫자로 표현하면 어떤정보라도 더 많은 신뢰를 하게된다고 합니다. 데이터의 중요성이 커지고 있어서 더 많은 숫자들에 노출되고 있는 지금 비판적 사고의 중요성이 더 커지고 있는 것 같습니다.

“주입식 교육의 가장 큰 폐해 중 하나는 사람들이 비판적 사고를 잃게 하는 것이다. “그거 책에 있는데요”는 그 사항이 진실이라는 근거가 될 수 없다. 마찬가지로 ＂컴퓨터가 출력했다”도 그 정보가 옳다는 이유가 되지 않는다. 분석과 해석을 거친 정보는 늘 비판적인 시각으로 대해야 한다.”

세상에서 가장 쉬운 일 중 하나가 데이터를 조작하여 의도를 관철시키는 것이다. 예를 들어 어떤 특정 연도에만 12개월치 데이터 중 일부만을 사용해 그해가 상대적으로 더 나쁘게 보이게 하는 건 명백한 사기행위다. 의도적으….. news.joins.com

| LINK | 2020-05-03 11:15:50 | 페이스북에서 보기 |
💡틱톡 앱이 20억 다운로드를 달성했다고 합니다. 중국산이라 보안에 문제가 있다는 우려와, 콘텐츠를 차별했다는 논란이 있었는데도 숏폼 동영상의 인기가 계속되고 있는것 같습니다.

TikTok, the widely popular video sharing app developed by one of the world’s most valued startups (ByteDance), continues to grow rapidly despite suspicion from the U.S. as more people look for ways to keep themselves entertained amid the coronavirus pandemic. The global app and its Chinese ve… techcrunch.com

| LINK | 2020-05-03 09:42:14 | 페이스북에서 보기 |
1. 요즘 고등학생들은 공부 도중에 휴대폰을 만지지 않기 위해 타임랩스로 영상 찍음
2. 공부 유튜버 영상을 보거나 타이머 앱으로 순위 대결을 하면서 동기 부여를 셀프로 충전함
3. 과거 우리가 디지털에서 스스로를 고립시키는 방식으로 공부했다면, 디지털 네이티브들은 주어진 기술을 최대한 활용해서 효율적으로 공부함

트렌드를 읽는 가장 빠른 방법 www.careet.net

| LINK | 2020-05-03 01:04:05 | 페이스북에서 보기 |
1. 눈길을 끈 외신 기사 하나… 한국의 데이터를 담은 기사를 쓰고 싶었습니다
2. 살펴볼 수 있다면 정부 지원이 필요한 업종이 어느 부문인지 더 잘 알 수 있게 됩니다. 월간 단위, 분기단위로 나오는 '심리지수'나 '전체총합' 데이터는 알려주지 않는 상세한 데이터를 손에 쥐는 것이 되기 때문입니다.
3. 정부대책 맞춤형으론 안되나?… 빅데이터 활용한다면 가능해
확인한 것처럼 KBS는 데이터를 통해 '실시간'으로 매출 변화를 살펴볼 수 있었습니다. 어느 부문이 피해가 심각한지 정확히 확인할 수 있었습니다. 그러면 특별히 피해가 심각했던 업종, 회복이 더딘 업종을 선별적으로 지원하는 정책도 가능하지 않을까요?

눈길을 끈 외신 기사 하나… 한국의 데이터를 담은 기사를 쓰고 싶었습니다 보름쯤 전, 뉴욕타임스 기사 하나를 봤습니다. 코로나19로 인해 미국인의 소비패턴이 바뀌고 있다는 내용이었습니다. 그래프 하나의 mn.kbs.co.kr

| LINK | 2020-05-02 21:52:49 | 페이스북에서 보기 |
데이터제품을 만들때 알고 있어야 하는것들
1. 제품이 작동해야 된다 : 머신러닝 기반의 결과는 100%정확할 수 없기 때문에 어느 선까지 허용되는지 정해야 한다
2. 사용자를 위해 작동해야 한다 : 사용자들이 이것을 왜 보고 있는지 이해할 수 있어야
3. 사용자들이 안전하다고 느낄 수 있어야 한다
4. 사용자들이 컨트롤 가능하다고 느낄 수 있어야 한다

RelateIQ's Product Leaders Ruslan Belkin and DJ Patil on the critical traits every sophisticated data product needs to succeed. firstround.com

| LINK | 2020-05-02 11:59:04 | 페이스북에서 보기 |
💡사람이 개입하는부분에는 언제나 주관이 개입될수 밖에 없습니다.
“(하나의) 데이터 세트는 하나의 세계관이다. 연구원이든 예술가든 기업이든 상관없이 데이터를 긁어모으고 수집하는 사람의 세계관을 반영한다. 이름을 붙이는 사람(labeler)의 세계관도 포괄한다. 수동으로 혹은 자신도 모르는 사이 반영되거나, 메커니컬 터크(Mechanical Turk) 같은 제3자 서비스를 통해 반영된다. 이 경우 데이터셋에는 해당 서비스 업체의 고유 분류법에 대한 세계관까지 망라하는데, 이들 기업의 활동 목표가 높은 삶의 질과 직접적으로 양립할 수 없는 경우가 종종 있다”

인공지능(AI)의 근본적 문제는 ‘인공’이라는 부분과 ‘지능’ 부분이다. 우리는 로봇 지능이 인간의 편견에서 벗어났다고 생각하지만, 실제로는 AI가 오히려 인간의 단점을 반복하는 경우가 많다. 한 번에 하나의 데이터 세트…. www.itworld.co.kr

| LINK | 2020-05-02 11:35:41 | 페이스북에서 보기 |
What specific task should our model be automating?
How does the user interact with the model?
- ML모형을 흉내내서 고객의 경험과 접목해서 반복실험하자
What information should we expose to the user?
- 처음에는 '과도하게' 질문해보면, 놀라운 결과를 얻을 수도
Deploy
- 간단한 모형을 최대한 빨리 적용해보자
- 점진적이고 빠르게 적용하자
- 빠른 반복을 위해서, 결과가 아닌 결과까지의 시간을 예측하자

Previously, I wrote about organizing machine learning projects where I presented the framework that I use for building and deploying models. However, that framework operates on the implicit assumption that you already know generally what your model should do. In this post, we'll dig deeper into how…. www.jeremyjordan.me

| ALBUM | 2020-05-01 21:53:25 | 페이스북에서 보기 |
💡★★★★인스파이어드, 마티 케이건, 제이펍, 2018
제품관리에서 아주 유명한 책을 읽었습니다. 내용은 아주 좋았으나, 제 책만 그런건지 1) 종이가 얇아 뒷장이 비치는 점, 2) 인쇄상태가 조금 이상한점, 3) Chapter와 상위 구분 페이지가 직관적이지 않다는 점 4) 번역 등 때문에 별 하나를 뺐습니다.

'용병이 아닌 미션팀', '학습하는 조직', '제품발견단계부터 엔지니어, 제품디자이너의 개입' 이 중요하다는 것을 강조합니다.

보통의 기업에서 사용하는 우선순위의 로드맵이 1. 최소 절반이상의 아이디어는 유효하지 않고 2. 유효하다고 하더라도 몇번의 iteration과 실험이 필요하다는 것을 염두하고, 기능이나 프로젝트 대신 성과와 해결하려는 비즈니스 문제를 중심으로 운영되는 것이 필요합니다.

제품의 발견과 지속적인 학습을 위해서 1. 제품을 고객을 구매하고 사용할 것인지 2. 사용자가 제품 사용법을 이해할 수 있을것인지 3. 우리가 만들 수 있는지 4. 우리 사업에 효과적인 솔루션인지 항상 고민하는 것도 필요하겠습니다.

http://www.yes24.com/Product/G...
https://coupa.ng/bAFEq7
(파트너스-일정액 수수료 제공받을 수 있음)

(No image) www.facebook.com

| LINK | 2020-05-01 12:58:45 | 페이스북에서 보기 |
💡모든 데이터를 해석할 때 주의해야할 사항입니다
1. 편향
2. 표본오차
3. 시간차
데이터가 쓸모없는게 아니라 해석과 응용을 잘하는 것이 중요합니다.

The three statistical horseman of this apocalypse: bias, variability, and lag. qz.com

| PHOTO | 2020-05-01 10:07:07 | 페이스북에서 보기 |
💡 벌써 2020년 1/3이 지나가고 5월입니다. 4월 한달 동안 88개의 포스팅을 했네요. 4월 한달 간의 내용에 대해서 워드클라우드를 만들어보았습니다. '데이터'와 '사람'에 대한 '생각'이 가장 큰 이슈인 것 같네요. 혹시 못보고 지나가신 뉴스는 http://triviaz.net/blog:facebo...에서 확인하실 수 있습니다.

💡 벌써 2020년 1/3이 지나가고 5월입니다. 4월 한달 동안 88개의 포스팅을 했네요. 4월 한달 간의 내용에 대해서 워드클라우드를 만들어보았습니다. '데이터'와 '사람'에 대한 '생각'이 가장 큰 이슈인 것 같네요. 혹시 못보고 지나가신 뉴스는 http://triviaz.net/blog:facebo...에서 확인하실 수 있습니다. www.facebook.com

| LINK | 2020-05-01 09:06:34 | 페이스북에서 보기 |
💡유명한 큰 회사에서도 인공지능이라고 홍보하고 있지만 실제는 사람의 손을 거치는 작업을 하고 있는 회사들이 많습니다.
1. 이런 사실을 알게되는 경우가 많아지면 신뢰도가 하락되어 새로운 인공지능의 겨울 시대를 겪을 수도 있다
2. 보안이 갖추어진 '시스템'상에서 자동으로 이루어지는 것이 아니기 때문에, 사람에 의한 보안 위험이 존재한다
실제로 현재 기술의 한계로 인해 사람을 투입하는 경우도 많기 때문에,
파트너나 공급업체를 선택할 때 이런점을 고려해보고, 실제로 인공지능이 적용될 수 없는 부분인지, 기술로 극복될 수 있는 부분인지 생각해보는 것도 필요합니다.

Some companies are choosing to approach these AI challenges not by scaling back their AI ambitions, but rather by using humans to do the task that they are otherwise trying to get their AI systems to do www.forbes.com

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