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--- blog:facebook_posting [2020/06/04 00:48]
prgram [Facebook Posting Archive 20년 6월]
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-> 2020-06-03 14:47:50 까지 총 6개 포스팅 Archived (누적 445개)
+> 2020-06-30 09:13:34 까지 총 52개 포스팅 Archived (누적 491개)
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+> [[blog:facebook_posting_2005|20년 5월 Archive]]
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+=== 70억뷰… K웹툰 꽃피운 '마음의 소리' 14년만에 아듀 ===
+ | LINK | 2020-06-30 09:13:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/162367045336084|페이스북에서 보기]] |
+>> <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>
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+=== 언론 빅데이터로 본 D.N.A+ 기술... ===
+ | !!NONE!! | 2020-06-29 10:29:21 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/162025525370236|페이스북에서 보기]] |
+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> (No image) </wrap><wrap >  [[!!None!!|!!None!!]] </wrap> </wrap>
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+=== The Innovation Stack: 아마존도 따라할 수 없는 사업 아이디어 | Startup Leesons - tkim.co ===
+ | LINK | 2020-06-26 09:15:22 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159321595640629|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== 잘못된 성과 지표의 위험 ===
+ | LINK | 2020-06-25 16:46:07 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/160042142235241|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== No ML algorithms cheat sheet, please ===
+ | LINK | 2020-06-25 08:22:09 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159315078974614|페이스북에서 보기]] |
+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_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>
+----
+=== 좋은 결정을 내리는 경영자는 그럴 만한 환경을 갖춘다 ===
+ | LINK | 2020-06-24 09:35:23 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159319108974211|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== A Letter to Those Seeking to Become a Data Scientist ===
+ | LINK | 2020-06-23 16:59:26 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159305178975604|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== rd.kdb.co.kr ===
+ | LINK | 2020-06-23 09:18:18 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159961808909941|페이스북에서 보기]] |
+[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> (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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+=== How To Manage Product Ideas ===
+ | LINK | 2020-06-22 19:07:20 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159318402307615|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== Five Cognitive Biases In Data Science (And how to avoid them) - KDnuggets ===
+ | LINK | 2020-06-22 11:07:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159303745642414|페이스북에서 보기]] |
+. 생존편향 \\ 2. 매몰비용 \\ 3. 잘못된 인과관계 \\ 4. 가용성 편향 \\ 5. 확증편향
+>> <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>
+----
+=== 딥러닝 공부는 언제 하는 게 좋을까? ===
+ | LINK | 2020-06-21 21:00:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159302688975853|페이스북에서 보기]] |
+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_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>
+----
+=== The key differences between rule-based AI and machine learning ===
+ | LINK | 2020-06-21 11:33:12 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159306138975508|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix ===
+ | LINK | 2020-06-20 17:15:14 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159311698974952|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== [김지현의 IT세상]AI가 바둑 시장에 남긴 교훈 ===
+ | LINK | 2020-06-20 07:43:44 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/159302522309203|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== 다 먹어치우려다… 토해내게 생긴 테크공룡 GAFA ===
+ | LINK | 2020-06-19 17:56:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158730622366393|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== 실리콘밸리에 본사 둔 블라인드 "韓직딩·美직딩 고민 다르다" ===
+ | LINK | 2020-06-19 08:26:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158712575701531|페이스북에서 보기]] |
+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_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>
+----
+=== (링크수정) EU의 인공지능 사회 대... ===
+ | !!NONE!! | 2020-06-18 14:34:55 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158769009029221|페이스북에서 보기]] |
+(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> (No image) </wrap><wrap >  [[!!None!!|!!None!!]] </wrap> </wrap>
+----
+=== [김병필의 인공지능 개척시대] 인공지능으로 차별에 맞서는 법 ===
+ | LINK | 2020-06-17 16:14:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158186685754120|페이스북에서 보기]] |
+"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_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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+=== [Biz times] 최고의 팀이냐 최악의 팀이냐…딱 하나로 갈린다, 관리자 당신! - 매일경제 ===
+ | LINK | 2020-06-17 09:10:53 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/158187012420754|페이스북에서 보기]] |
+"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_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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+=== "AI는 아직 좌충우돌 단계...90%가 POC에서 끝나" ===
+ | LINK | 2020-06-16 16:42:45 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157906415782147|페이스북에서 보기]] |
+"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_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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+=== 1대1 원격수업 美 펠로톤…'홈트레이닝계 넷플릭스'로 ===
+ | LINK | 2020-06-16 09:35:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157905989115523|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== 안면인식 테크기업들의 자성… "룰 만들어 달라" ===
+ | LINK | 2020-06-15 14:19:39 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/157892632450192|페이스북에서 보기]] |
+"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_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>
+----
+=== Data is Always Imperfect ===
+ | LINK | 2020-06-15 09:03:04 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155931602646295|페이스북에서 보기]] |
+"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_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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+=== How to (Cleverly) Distort a Visualization to Support Your Biased Narrative ===
+ | LINK | 2020-06-14 09:38:08 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154867116086077|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== “인터넷의 시대는 끝났다?” 한 실리콘밸리 벤처캐피털의 주장 SNS서 화제 - 매일경제 ===
+ | LINK | 2020-06-13 17:30:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156158832623572|페이스북에서 보기]] |
+‘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_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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+=== 충성고객만으론 안 된다. 중독고객 만드는 비결 ===
+ | LINK | 2020-06-13 08:13:24 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155921489313973|페이스북에서 보기]] |
+💡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_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>
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+=== The Book of Why: The New Science of Cause and Effect Hardcover ===
+ | LINK | 2020-06-12 19:37:50 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154078312831624|페이스북에서 보기]] |
+💡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_154078312831624.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBiNM|coupa.ng]] </wrap> </wrap>
+----
+=== 4 Ways to Deliver Analytics That Aren’t Dashboards or PowerPoint Decks ===
+ | LINK | 2020-06-12 15:24:06 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155934855979303|페이스북에서 보기]] |
+"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_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>
+----
+=== Statistical pitfalls in data science ===
+ | LINK | 2020-06-12 09:45:49 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155922902647165|페이스북에서 보기]] |
+. 체리피킹 \\ 2. 가설,해석없이 상관관계찾기 \\ 3. 오버피팅 \\ 4. 심슨의 역설 \\ 5. 생존편향 \\ 6. 도박사의 오류
+>> <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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+=== Getting to the Right Question - RStudio Blog ===
+ | LINK | 2020-06-11 16:07:47 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155924139313708|페이스북에서 보기]] |
+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_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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+=== [데이터로 일하는 법] 데이터 사이언티스트는 없어져야 한다 - 모비인사이드 MOBIINSIDE ===
+ | LINK | 2020-06-11 09:32:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155858155986973|페이스북에서 보기]] |
+.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_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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+=== 말하는 대로 문자 척척…AI `받아쓰기` 경쟁 - 매일경제 ===
+ | LINK | 2020-06-10 21:11:46 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/156155812623874|페이스북에서 보기]] |
+"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_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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+=== 15 Ideas That Will Shape Your View Of Building Products ===
+ | LINK | 2020-06-10 16:10:01 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154858889420233|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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>
+----
+=== 데이터 사이언티스트의 길 (번역) – 이바닥늬우스 ===
+ | LINK | 2020-06-10 09:11:03 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502609655861|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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>
+----
+=== 7 ways to catch a Data Scientist’s lies and deception ===
+ | LINK | 2020-06-09 09:36:28 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154862712753184|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== 기획,분석가가 알아야 할 사람에 대한 사실:무작위편향 ===
+ | LINK | 2020-06-08 15:41:36 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/155319242707531|페이스북에서 보기]] |
+💡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_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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+=== 마케팅이 끝나고 난 이후의 세계 ===
+ | LINK | 2020-06-08 09:21:10 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152502366322552|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== 유혹의 기술:권력보다 강력한 은밀하고 우아한 힘 ===
+ | LINK | 2020-06-07 23:07:34 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154100439496078|페이스북에서 보기]] |
+💡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_154100439496078.png?100}} </wrap><wrap > COUPANG [[https://coupa.ng/bDBChn|coupa.ng]] </wrap> </wrap>
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+=== 구독료 배분 갈등, 전자책·영상으로 번지나 ===
+ | LINK | 2020-06-07 10:30:33 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154853516087437|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== Enough of these Data Science Myths & Misconceptions ===
+ | LINK | 2020-06-06 16:21:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154860252753430|페이스북에서 보기]] |
+미신들.. \\ 1. 대규모조직만을 위한것이다? \\ 2. 복잡하다? \\ 3. 박사학위가 필요하다? \\ 4. 데이터만 많으면 더 정확해진다? \\ 5. 도구를 잘다루는 전문가가 있으면된다? \\ 6. 모형을 만드는 일이 전부다? \\ 7. 인공지능으로 대체될 것이다? \\ 8. 일시적유행일뿐 지속되지  않을 것이다? \\ 9. 하드코어 프로그래머가 되어야 한다?
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_154860252753430.png?100}} </wrap><wrap > Get rid of all the Data Science myths [[https://towardsdatascience.com/enough-of-these-data-science-myths-misconceptions-4e1059999ea6|towardsdatascience.com]] </wrap> </wrap>
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+=== 칼럼ㅣ당신의 ‘목소리’가 새로운 비밀번호인 이유 ===
+ | LINK | 2020-06-06 08:22:29 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154630572776398|페이스북에서 보기]] |
+. 구글이 지난달 목소리만으로 구매할 수 있는 기능을 파일럿 프로그램으로 공개했다 \\ 2. 수집된 음성 데이터가 악용될 가능성을 시연하기도 했다. 유튜브, 전화 통화, 감시용 도청장치 등으로 채취된 목소리가 보이스 ID에 필요한 목소리 모델을 생성하는 데 쓰일 수 있는 셈이다. \\ 3. “코로나바이러스 시대에서 사람들은 지문 인식기에 손을 대고 싶지 않을 것이다. 또한 마스크 착용으로 안면인식 방식에서 불편함을 겪고 있다. 따라서 보이스 ID 도입이 가속화될 수 있다”라며, “이러한 편리함으로 인해 보이스 ID가 특히 자동차와 가정에서 주로 보편화될 것” \\ 4. 앞으로 스마트폰의 중요성이 시들해질 가능성이 크다. 반면 웨어러블의 중요성이 날로 커질 것이다.  \\ 웨어러블을 감안한다면 보이스 ID가 얼굴인식과 지문인식보다 더 적절한 인식 및 인증 방식이다.
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_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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+=== [빅데이터] 코로나 이후의 머신러닝과 데이터 분석 변화 ===
+ | LINK | 2020-06-05 13:43:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154292229476899|페이스북에서 보기]] |
+"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_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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+=== KB경영연구소 ===
+ | LINK | 2020-06-05 08:33:38 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/151625846410204|페이스북에서 보기]] |
+[‘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_151625846410204.png?100}} </wrap><wrap > □ 세이버메트릭스의 개념과 목적 □ 야구 데이터 분석의 역사와 미래 □ 미디어 속 세이버메트릭스 활용 사례 □ 데이터 과학 프로세스: 야구와 금융업 [[https://www.kbfg.com/kbresearch/vitamin/reportView.do?vitaminId=2000153|www.kbfg.com]] </wrap> </wrap>
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+=== 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2... ===
+ | PHOTO | 2020-06-04 16:18:52 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/149393826633406|페이스북에서 보기]] |
+💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2015 ★★★★ \\ 당신의 목표는 무엇인가? 라는 부제를 달고 TOC라는 기법에 대해서 소설형식으로 풀이하고 있습니다. 소설형식이라 술술 읽히는것이 장점입니다. \\  \\ 'CEO들이 끝까지 읽은 책은 더 골이 유일하다'는 요란한 광고 문구가 있기는 한데,  \\ 오래된 책(실제는 80년대 책이라고 합니다)인데다가 제조업에 대한 설명이라 크게 도움이 될지는 모르겠다고 생각했는데, 현재 일과 삶에 빗대어 생각해볼 만한 점이 꽤 있는 것 같습니다.  \\  \\ 하이킹 예시를 통해서, 대열의 목표(제 시간에 도착)를 이루기 위해서 대열에서 가장 느린 사람을 어떻게 관리할 것이냐가 중요하다는 것. 아무리 다른 사람들이 빠르게 이동할 수 있더라도, 이동하더라도 결국은 실패할 수 밖에 없다는 것을 잘 보여주고 있습니다. \\  \\ 궁극적인 목표와는 동떨어진, 개별 부문에 대한 지표 설정이 어떤 문제를 낳는지도 생각해볼 만한 문제입니다. \\  \\ 현재 업무와 삶에서 생산성을 제한하는 제약요인이 무엇인지 생각해보는 계기가 될 것 같습니다. \\  \\ 1) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요 \\ 2) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다. \\ 3) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것. \\ 4) 전직원이 쉬지 않고 일하는 공장의 효율성은 최악이다. \\ - 원가절감이나, 자원을 full로 가동하는 것 자체가 실제 목표와는 다르다 \\ - 비 병목 자원을 full 가동하는 것은 과잉재고만 낳을 뿐. \\ 5) 공정은 '통계적 변동'이 결합된 '종속적 사건'들의 집합 \\ - 제약자원, 병목 지점에서의 자원이 전체 생산성을 제한 \\ - 하이킹에서 대열의 속도는 가장 느린 사람이 결정 \\ - 사슬은 각 고리의 무게가 아닌 고리 사이의 강도가 중요 \\ 6) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로. \\ 7) 제약요인은 공정의 각 단계뿐 아니라 성과측정, 정책, 절차 등도 포함하는 넓은 범위. \\  \\ [[http://www.yes24.com/Product/Goods/19586534|http://www.yes24.com/Product/G...]] \\ https://coupa.ng/bCIIxS \\ (파트너 활동으로 일정액 수수료 수익 가능)
+>> <wrap>  <wrap 100px left> {{blogs_facebook_upload:100300361542753_149393826633406.png?100}} </wrap><wrap > 💡더골, 엘리 골드렛, 동양북스, 2015 ★★★★
+당신의 목표는 무엇인가? 라는 부제를 달고 TOC라는 기법에 대해서 소설형식으로 풀이하고 있습니다. 소설형식이라 술술 읽히는것이 장점입니다.
+'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.
+) 당연하다고 생각하는 현상에 대해 의문을 가지는 것이 중요
+) 원가절감, 불량률 등은 목표를 대변하지 못한다. 기업의 궁극적인 목표와 align되는 행위만 고려해야 한다.
+) 생산성이란 회사의 목표치에 점점 다가가는 일련의 행위. 돈을 버는 것.
+) 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.
+) 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
+) 개별 단계를 최적화하는 것이 아닌, 전체적인 최적화를 이루는 것을 목표로.
+) 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) [[https://www.facebook.com/data.triviaz/photos/a.120046786234777/149390636633725/?type=3|www.facebook.com]] </wrap> </wrap>
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+=== The Role of the Data Scientist - RStudio Blog ===
+ | LINK | 2020-06-04 09:22:58 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/152498842989571|페이스북에서 보기]] |
+. 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_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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+=== 💡5월 한달 동안은 73개의 포스팅을... ===
+ | PHOTO | 2020-06-04 01:23:13 | [[https://www.facebook.com/data.triviaz/posts/154127569493365|페이스북에서 보기]] |
+💡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_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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 === 주력 상품 없애는 것이 3M의 주력 ===
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 ~~~DISCUSSION~~~