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BI172

친절한 교양서 <인공지능 투자가 퀀트> 퀀트라는 직업군에 관심을 뒀지만 자세히 조사하거나 공부할 생각은 못하다가 기회가 되어 읽었습니다. 이전에도 퀀트를 이야기한 책을 산 적이 있는데 책꽂이에 꽂아 두기만 했지만, 이 책은 끊지 않고 읽어 내려갔습니다. 인공지능 투자가 퀀트 인간 대신 돈을 벌어다주는 인공지능 로봇이 있다? 뉴욕 현지에서 활약 중인 한국인 퀀트가 전하는 월스트리트 인공지능 로봇 전쟁 이야기. 대중에게는 알파고를 계기로 인공지능, 빅데이터에 대한 관심이 급물살을 ... www.aladin.co.kr 1부는 퀀트가 생기고 발전한 역사를 다루고, 2부는 독특하게도 퀀트 취업부터 업계에 드리운 명암까지 소설 형식으로 풀어나가며, 3부는 퀀트의 미래를 고찰합니다. 지루할 틈이 없었습니다. 퀀트 입문서는 미묘하게 아니라고 봅니다. 기법 .. 2020. 4. 26.
2020년 3월 챗봇 단상 챗봇 서비스는 계속 늘어납니다. 어차피 안 쓰는 사람은 안 쓰지만 아쉬운 사람은 씁니다. 당장 오늘 저녁에 OO백화점이 몇 시에 닫는지 알고 싶은데, 상담전화는 음악소리만 내보내며 계속 기다리라고만 할 때가 태반입니다. 물론 백화점 홈페이지에서 클릭 클릭해 들어가면 영업시간이 나옵니다. 귀찮죠. 그런데 한쪽 귀퉁이에 있는 챗봇을 열어서 'OO백화점 언제 닫니?' 물어 보면 그정도는 헷갈려하지 않고 정확하게 답해 줍니다. 써보면 편한 챗봇은 win-win입니다. 사람이 아니기 때문에 내가 변심한다고 해서 마음 아파하지 않습니다. 부담이 없습니다. 고객은 편해서 좋고, 기업은 데이터가 남아 좋습니다. 어느 시점에서 대화가 끝났는지 분석하여 다음 기회 혹은 고객에게는 소기의 목적을 달성할 수 있습니다. 아직은.. 2020. 3. 31.
절절함을 감춘 <데이터 읽기의 기술> 저자인 차현나 씨는 스타벅스코리아 1호 데이터 사이언티스트이자 소비자심리학 박사입니다. 이전에 보았던 세미나 발표가 흥미로워서 별 고민 없이 책을 구매했습니다. 데이터 읽기의 기술 데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 데 있다. 이 책은 그 단서를 찾아가는 이야기, 즉 소비자의 마음을 찾아가는 과정을 공유한다. 소비자의 마음을 찾으려면 어떤 데이... www.aladin.co.kr 얇은 두께라 비IT 현업 독자를 대상으로 가볍게 썼으려나 싶었는데, 읽다 보니 저자가 소리 높여 외치고 싶었던 이야기를 절제하여 풀어냈음을 느낄 수 있었습니다. 물론 제 느낌이 그렇다는 겁니다. 책 표지 날개에는 아래 글이 있습니다. 데이터 앞에서 해야 할 질문 10가지 1. 우리 회사가.. 2020. 2. 25.
빅데이터는 여우의 신포도가 아닙니다. 빅데이터든 AI든 데이터의 잠재력을 잘 알았으면, 이제부터 필요한 데이터를 만들 생각도 했으면 좋겠습니다. 기존 데이터에 한계가 많았다고 해서, 해당 업계에서는 데이터 효용성이 작다고 속단해서는 곤란합니다. 잘 모르겠으면 일단 log부터 쌓아 봅시다. AWS S3는 무척 싸니 DB 설계는 뒤로 미룹니다. 얼마간 쌓아 보고 정 쓸 데가 없으면 지우면 됩니다. 최소한 이 산이 아니니 다른 산을 올라야 한다거나, 조직에 데이터 활용역량이 없으니 대책이 필요하다는 소중한 결론을 얻을 수 있습니다. 2020. 1. 14.
빅데이터 세계에서 하둡은 선택지 중 하나일 뿐 하둡 프로젝트에 참여하고 운영을 하다 다시 본사에 돌아왔습니다. 제가 속한 조직은 꽤 큰 편인데 여전히 인공지능은 물론 하둡에 정서적으로 거리를 두었으며, 불가피하게 쓸 때에는 전적으로 협력업체에 의존했습니다. 빅데이터 니즈가 없지는 않았을 텐데 어떻게 하고 있는지 둘러 봤더니 Elastic Search와 Splunk를 쓰는 부서가 나왔습니다. 오라클 DB를 쓰듯 솔루션 개념으로 빅데이터 도구를 도입한 셈이었습니다. 별 수 없다는 생각이 들었습니다. Hadoop과 특히 Hive에 애착이 많았습니다만 우리 회사에서는 안 되겠구나 저 혼자 결론을 지었습니다. 인사가 만사여서이기도 하되, Hadoop이 없으면 안 될 두드러진 비즈니스 니즈가 없었기 때문이기도 합니다. 다행스럽게도 제가 빅데이터 일을 시작한 이.. 2019. 10. 14.
기초부터 GAN까지 짚어주는 <파이토치 첫걸음> 언젠가부터 팀원들이 텐서플로 외에 파이토치를 쓰는 비중이 늘어나서 관심을 갖게 되었습니다. '파이토치 첫걸음'은 꽤 얇은데 딥러닝 기초부터 GAN 실전기법까지 다룬다는 모토를 내세웠기에 혹하여 골랐습니다. 파이토치 첫걸음 딥러닝 구현 복잡도가 증가함에 따라 ‘파이써닉’하고 사용이 편리한 파이토치가 주목받고 있다. 파이토치 코리아 운영진인 저자는 다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 경험을 살려 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 집필했다. 파이토치 설치부터 CNN, RNN, 나아가 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 최신 연구 결과까지 살펴본다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 개념 원리와 구현을 균형 있게 구성하여 쉽게 읽을 수 있다. www.hanbit.co.kr 좀 읽어 보니, 이 .. 2019. 7. 15.
럭셔리 인공지능 서비스는 나올까? 꽤 많은 신기술이 사치품 제작을 통해 완성도를 높였습니다. 스위스 시계, 궁정의상, 도자기 등 이루 말할 수 없을 정도로 사례가 많습니다. 심지어 무기인 총도 유럽 귀족이 관심을 가지면서 사치품을 제작하게 된 무렵에 획기적으로 발전했습니다. 물론 칼도 아름다운 예술품이 많았지만, 총 역시 귀족 취향을 속속들이 반영한 사치품이 나오면서 약점이 많은 기술수준이었으면서도 노하우 축적을 지속할 발판을 마련할 수 있었다고 봅니다. 출처: https://www.metmuseum.org/art/collection/search/26835 여객기도 마찬가지입니다. 2019년 정도의 여객기 대중화 시대에는 상상하기 힘들지만, 1950년대에는 여객기 요금은 비교하기가 쉽지 않지만 2019년에 비해 대략 4~5배 비쌌다고 합.. 2019. 6. 8.
시간이 소중하다면 솔루션에 돈을 들이세요 관심 없던 사람들에게는 돈 많은 회사가 Business Intelligence(BI) 솔루션 쓸 수도 있지 싶겠지만, 엑셀만 쓰던 통념으로는 상용 BI 솔루션 라이선스 비용이 생각 이상으로 팡팡 튀고 매년 상당 액수로 내야 하는 터라, 개발자가 많(다 싶)은 조직은 내부인력으로 데이터 분석 리포트를 개발하게 하는 때가 많았습니다. 그러다 보니, 현업 사용자가 매번 리포트 개발 요청을 하기는 힘들므로 일을 빨리 하기 위해 SQL을 배워서 select 문으로 데이터를 다운로드하여 엑셀로 리포트를 만드는 사례가 드물지 않았습니다. 마이크로스트레티지 고객 성공 사례 - SK플래닛 11번가 11번가는 급격한 비즈니스 성장에 따라 기업 내 데이터가 복잡, 방대해지면서 체계적이고 효과적으로 정보 자산을 관리하고 활용.. 2019. 6. 4.
AI 전성시대에 버림 받는 데이터가 있을까? 인류는 데이터(유무형의 기록)라는 유산을 상속하여 왔기에 문명사회로 발전했다. 기록이 모든 걸 담지는 못해도 많을 걸 담아왔기에 물려 받은 데이터를 발전의 발판으로 삼았다. 그런데 어느 순간 한 사람이 여러 주제에 걸친 데이터에는 온전한 맥락을 터득하기가 어렵게 되기 시작했다. 정보기술이 발전하여 데이터를 보관하는 비용과 처리하는 비용이 줄어들수록 데이터 생성량은 점점 더 커졌기 때문이다. 데이터 홍수 속에서 허우적대다 일단 손에 들어 온 데이터를 맥락 없이 따르거나 데이터를 내던지고 구원자를 찾아 나서게 될 뻔했던 게 2010년 즈음의 상황이었다. 뭔가 지침이 필요한 시점이었다. Data swamp를 거론할 정도로 기록 폭증으로 벌어지는 혼란을 피하려면 기록을 한 취지가 드러나야 한다. 거창한 얘기로 .. 2019. 5. 12.
인공지능 러다이트 운동을 예방하려면 인공지능이 암을 진단하는 의사 노릇까지 한다는 기사가 난지 오래입니다. 진단 가능한 병이 한정적이기도 하고 인간 의사와는 달리 어이 없는 진단결과를 낼 때가 있기도 하지만, 결국 인공지능 진단기가 대세가 될 거라는 건 이제 다들 의심하지 않습니다. 인간 의사와 인공지능 보조 혹은 인공지능 진단기와 인간 보조가 될지 어떨지, 근미래의 모습조차 상상하기 힘듭니다만. 최근 인공지능이 일자리를 없앤다는 기사에서 러다이트 운동을 언급하는 때가 많습니다. 신문마다 논조는 다릅니다. 기득권에 들러붙어 부스러기를 주워 먹는 신문일수록 러다이트 운동 전후를 샅샅이 다루기보다는 실패만을 부각하곤 합니다. 일자리를 잃고 분노한 실업자들이 몇 해동안 공장에 침입하여 설비를 부쉈지만 별일 없이 진압 당했다는 식으로만 씁니다. .. 2019. 4. 29.
감탄스러운 <아무것도 모르고 시작하는 인공지능 첫걸음> 상당히 독특한 책이 나왔습니다. 인간과 자연스럽게 대화하는 로봇을 연구하는 저자가 인공지능을 하나 하나 풀어서 가르쳐 줍니다. 아무것도 모르고 시작하는 인공지능 첫걸음 인공지능을 이해하기 위한 최소한의 기술 상식 한빛미디어 / 출간 : 2018-06-01 저자: 히가시나카 류이치로 / 번역: 진솔 http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B3863756314 이제까지 인공지능을 다룬 책은 4차산업혁명 운운하거나 기계학습 개발을 주제로 한 게 태반이었습니다. 그런데 이 책은 지능이 무엇인가에 대해 먼저 이야기합니다. 꼭 그런 점은 장점은 아닙니다만, 인공지능, Artificial Intelligence, AI로 불리는 개념이 어떤 본질을 가졌는지에 대한 .. 2019. 1. 19.
로봇 저널리즘이 필요한 이유 로봇 기자를 다룬 기사는 작년, 재작년부터 보이는 듯하더니 어느새 KBO도 로봇 기자를 운용하는 중이었군요. 기사를 보니 꽤나 그럴 듯합니다. 로봇이 썼다고 미리 얘기해주지 않으면 전혀 모르겠어요. 3초면 야구기사 뚝딱… ‘케이봇’ 기자 아시나요 KBO 퓨처스 소식 전하는 로봇기자 경기 기록지 데이터만 입력하면 축적된 DB 바탕 대량 작성 가능 사회인 경기 6만 건 제공하기도 https://sports.news.naver.com/kbaseball/news/read.nhn?oid=020&aid=0003159949 기사입력 2018.07.24 케이봇은 단순하게 정형 데이터에 조사와 어미를 붙여 문장을 만드는 수준이 아니라, 데이터를 해석하는 분석 모델을 적용하여 경기 하이라이트를 선정하는 데에 이르렀다고 합.. 2019. 1. 3.
인공지능으로 보안을 강화하는 주체는 여전히 사람이다 독특한 세미나가 있었다. 보안 솔루션과 AI 간 관계를 되짚어 보는 자리였다. 보안 솔루션 업체가 아닌, 보안 솔루션 사용업체가 AI를 가지고 할 수 있는 게 뭔가 싶어 알아 보았다. 보안 솔루션 업계는 AI 열풍 이전에도 기계학습을 적극적으로 쓰고 싶어했다. 대표적으로 IDS(Intrusion Detection System)와 IPS(Instrusion Prevention System)는 일일이 rule을 만들고 모니터링하는 관리가 너무나도 힘들었다. 요즘은 보통 인공지능이라고 부르는 기계학습을 도입하면 침입패턴을 자동으로 개선하기를 갈망해 왔다. 딥러닝 등 AI 기법이 보편화 되면서 보안 솔루션 업체만큼 AI를 적극적으로 도입한 업종은 드물다. 문제는 해커도 해킹도구에 AI를 위시한 자동화를 적용한다.. 2018. 9. 13.
의료 인공지능의 현주소를 보고 오다 강연을 들었다. https://www.facebook.com/events/1335749643223214/ 디지털헬스케어연구소 최윤섭 소장의 출간에 맞춘 강연으로서, 드문 드문 나왔던 뉴스와 의료계 이슈를 한번에 정리했다. 질의응답 시간 때 보니 미래가 걱정스러운 의대생이 몇 명 보이는 등 2018년 7월 혹서에 아랑곳 않는 열기로 꽉 찼던 알찬 강연이었다. 방대한 내용 중에서 인상 깊은 부분만 추려 보았다. 1부: 제2의 기계시대와 의료 인공지능Watson for Oncology 암 진단 성공률은 암종, 병원, 국가마다 다름Watson은 진단 로직에 최신 논문을 자동으로 반영하는 기능도 있는데, 그대로 허용해도 되는지 의문임보험급여 관련: 가천대 길병원 사례. Watson의 진단 대로 처방하면 심평원 삭.. 2018. 7. 24.
몬티홀 문제를 엑셀을 통한 몬테카를로 시뮬레이션으로 해결하기 몬티 홀 문제(Monty Hall problem)는 미국의 TV 게임 쇼 《Let's Make a Deal》에서 유래한 퍼즐입니다. 퍼즐의 이름은 이 게임 쇼의 진행자 몬티 홀의 이름에서 따온 것입니다. 퍼즐의 내용은 다음과 같습니다. 세 개의 문 중에 하나를 선택하여 문 뒤에 있는 선물을 가질 수 있는 게임쇼에 참가했다. 사람이 예를 들어 1번 문을 선택했을 때, 게임쇼 진행자는 3번 문을 열어 문뒤에 염소가 있음을 보여주면서 1번 대신 2번을 선택하겠냐고 물었다. 참가자가 자동차를 가지려할 때 원래 선택했던 번호를 바꾸는 것이 유리할까? 이때 진행자는 자동차와 염소가 어떤 문에 있는지 알고 있기 때문에, 진행자가 자동차가 있는 문을 여는 일은 절대 발생하지 않습니다. (출처: 위키백과 https://.. 2017. 11. 13.
인공지능 성격분석과 마케팅 지난 달(2017년 9월), 소셜 미디어(주로 트위터)에서는 Personality Insights 서비스를 통해 자기 성격을 분석한 결과를 공유하는 유행이 소소하게 지나갔습니다. SK C&C 인공지능 서비스 AIBRIL이 제공하는 인물 성향분석으로서, IBM Watson의 Personality Insights를 기반으로 만었습니다. IBM 왓슨 개인 성격 분석(Watson Personality Insights) https://t.co/uSJCuBU5KS // 텍스트 기반으로 필자의 성격 분석해주는 AI 왓슨 서비스, 근데 정확하지 않은듯. 전 다큐멘터리 좋아합니다만? pic.twitter.com/ZwdwRi6Amy— lunamoth (@lunamoth) 2017년 9월 27일 Personality Ins.. 2017. 10. 26.
인공지능이고 AR이고 VR이고 나발이고 Ikea가 2017년 9월 12일 발표한 영상을 보았습니다. 이전에 발표했던 증강현실(AR) 앱이 훨씬 세련되게 발전했습니다. 저 IKEA Place 앱만 있으면 새 가구를 살 때에 집에 어울리는지 어떻게 놓으면 될지 쉽게 알 수 있겠습니다. 경영진들이 보면 '전산에 그렇게 돈을 많이 쓰는데 저런 거 하나 못 만드나?'라고 생각할지 '저런 거 만들려면 데이터부터 준비해야 할 텐데, 언제부터 시작할 수 있을까?'라고 생각할지 궁금합니다. 전자라면 답이 없고, 후자라면 길을 뚫어야지요. 여부가 있겠습니까? ☺ IKEA Place 앱을 만들기 위해서는 우선, 현실 화면에 가상 모형을 겹쳐서 이리 저리 돌려 보게 하는 증강현실(AR, augmented reality) 구현 기술이 필요합니다. 딱히 기억나는 국산.. 2017. 9. 26.
4할이 꿈의 타율인 이유는? 출처: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Marcus_Thames_Tigers_2007.jpg 야구에서 타자가 열 번 타석에 나와 세 번 치면 꽤 하는 것이고 네 번 치면 정말 잘 하는 것이라고 한다. 2016년도는 타고투저[각주:1]의 시기라 KBO 리그 타율이 2할 9푼이나 되는 데다 규정타석타자 중 3할 타자가 69.8%나 됐어도 4할 타자는 나오지 않았다. 미국에서는 1941년 이후 4할 타자가 없었고, 한국은 프로야구 개막 원년에 백인천이 세운 4할이 유일하며, 일본은 전례가 없다. 이렇게 귀하니 4할을 꿈의 타율이라고 부를 수 밖에 없다. 4할 타율이 지닌 의의는 과연 희소성에만 있을까? 4할 타자는 3할 타자보다 정량적으로는 얼마나 더 승리에 기여했을까?.. 2017. 9. 18.
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