2021/11 (3) 썸네일형 리스트형 AI 네이티브 AlphaGo Kids 2006년에 처음 '딥러닝'이란 용어가 제프리 힌튼 교수의 논문에 등장했으니 벌써 15년이 지났다. 초기에는 당연히 이미지 처리 분야에서 회자됐을 테고, 이후 차츰 과학과 기술 전문 미디어에서 다루면서 내가 이 용어를 처음 접했던 것이 2012년으로 기억한다. 10년의 시간이 흘렀다. 본격적으로 개념과 방법론을 공부하고 트렌드를 팔로잉했던 때는 다음과 카카오가 합병한 직후인 2014년도 겨울이었다. 이때라도 좀 더 테크니컬 하게 깊게 파고 들어갔더라면 조금은 다른 길을 걷고 있었을 텐데란 생각도 든다. 어쨌든 대중들이 딥러닝 또는 인공지능을 각인한 것은 알파고가 등장한 2016년도다. 겨우 5년 전인데 까마득한 과거처럼 느껴진다. 내가 경험한 위의 타임라인이 현대의 인공지능 또는 딥러닝의 확산 과정과 크.. 대체 데이터와 다크 데이터 ** 주의. 소개하는 대체 데이터와 다크 데이터를 제대로 공부해서 개념을 완벽히 이해한 상태로 글을 적는 것이 아니고, 이런 개념을 소개한 유튜브 영상과 책을 소개하기 위해서 적는다. 더 자세한 내용은 직접 찾아보고 익히길 바란다. 주식하는 분들에게 유명한 3프로TV에 11월 1일에 두 개의 영상이 올라왔다. 명지대학교 박정호 특임교수의 라이브 영상을 2 편으로 쪼갠 것인데, 대체 데이터를 이용한 투자 사례를 다룬 것이다. 부끄러운 고백인데, 데이터 과학자란 업에 오래 몸담고 있지만 대체 데이터 (alternative data)란 용어를 처음 접했다. 그동안 업무/서비스와 관련된 직접적인 데이터들이 많았기 때문에 굳이 불확실성이 높은 데이터, 즉 대체 데이터에 관한 생각을 할 필요가 없었는지도 모르지만,.. 임의성의 활용 (On Randomness) 마지막 포스팅 이후로 꽤 시간이 지났다. K에서 S로 이직하면서 스스로 입단속한 것도 있고 새로운 환경에 적응하는 시간이 필요했다. 재택을 종료하고 출퇴근 시간이 길어졌고 퇴근 후에 밀린 유튜브를 보기에도 빡빡하다. 면접관의 입장에서 인터뷰가 어때야 한다는 여러 편의 글을 적었지만, 역으로 면접자의 입장에서 놓이니 글과는 미묘한 다름이 있었다. 기회가 되면 허용된 범위 내에서 K와 S의 장단점에 관한 글도 적을 수 있길 바란다. 그동안 적고 싶었던 몇 개 주제가 있었지만 이미 기억의 저편으로 지나갔고, 지난 주말에 적으려 했던 걸 짧게 적는다. 예를 들어, 랭킹 시스템을 만든다고 했을 때 가장 최악의 알고리즘은 뭘까? 내가 생각하기에 최악은 단순히 성능 (정확도)가 낮은 알고리즘이 아니라 기준이 없는 알.. 이전 1 다음
