분류 전체보기23 에이리언 로물루스: 강렬한 인공지능 딜레마 실험극(feat. 트롤리 딜레마) 우리는 살다 보면 어떤 선택을 하더라도 만족할 수 없는 딜레마에 처하게 됩니다. 인간보다 지능이 뛰어난 AI는 해결할 수 있을까요? 시작하며: 영화판에도 불붙은 도덕적 딜레마 논쟁과 기름을 붓는 AI 원래 인생은 선택의 연속이라고 하죠. 삶의 진로나 목숨이 경각이 달린 상황의 판단부터 저녁 메뉴나 유튜브에서 볼 영상까지 삶은 온통 선택거리로 채워져 있습니다. 그런데 선택이란 다른 하나의 포기를 의미하기 때문에 어떤 선택을 하더라도 만족할 수 없는 결과가 나오는 딜레마 상황이 발생합니다. 그리고 그것이 윤리적 문제에 해당될 때 우리는 이를 도덕적 딜레마라고 부릅니다. 과거에는 이런 어려운 결정은 종교나 공동체 지도자가 도맡았습니다. 하지만 현대 사회에서는 민주주의를 택하며 서로 다른 가치관을 가진 사람.. 2024. 8. 18. [데이터 분석 알아보기] 1-2. 추천 시스템 어떻게 만들까 추천 시스템은 데이터 업무 중에서 가장 알짜배기면서 논란도 많은 일이예요 구글이나 메타같은 세계적 빅테크 기업들의 주요 수입원이 직간접적으로 연관이 있을만큼 추천 시스템은 소위 '요즘 돈이 되는' 일입니다. 다른 제조업 회사들이 발로 뛰며 조사하고 시제품을 만들고 시장에서 실패를 겪어가며 비싼값을 치르고 알아내는 고객들의 취향을 빅테크 회사들은 자신들의 거대 플랫폼에서 활동하는 고객들의 흔적으로 알아내고 적극적으로 추천이라는 일종의 마케팅까지 해내는거죠. 이런 요즘 IT 회사들의 비즈니스 모델은 고객의 행동을 몰래 조사해서 상업적으로 이용한다며 '감시 자본주의'라거나 '빅 브라더'라고 대대적으로 비판받기도 해요. 저는 고객의 개인정보를 이용하는 일이 기업이 사회적 책임을 다해야 한다는 ESG 윤리경.. 2024. 8. 16. [데이터 분석 알아보기] 2-1. 데이터 시각화는 무엇이고 왜 필요할까? 데이터 시각화는 데이터 분석가 업무의 꽃입니다 저는 데이터 분석가가 하는 일을 크게 '의사소통, 데이터 작업 및 분석, 데이터 시각화'라고 이해하고 있어요. 여기서 의사소통이 회사 동료들과 만나 해결할 문제를 식별하고 결과로서 인사이트를 전달하는 업무의 시작과 끝이고 데이터 작업이 데이터를 수집, 정리, 의미화하는 과정이라면 데이터 시각화는 마지막 의사소통을 위해 분석결과와 인사이트를 차트, 그래프, 대화형 대시보드 등의 방식으로 담아내는 일이죠. 데이터 작업과 분석이 팀원들은 볼 수 없는, 분석가 혼자만의 지난한 과정이라면 시각화는 (여전히 작업 자체는 거의 혼자하겠지만..)비로소 결과를 발표하며 업무의 결과를 드러내려는 작업이예요. 백조로 비유하면 분석작업이 호수 아래의 쉼없는 발길질이라면 시각화.. 2024. 8. 15. R의 공포와 닷컴버블: AI는 버블일까? 수익화가 가능할까? 8월 5일 전고가를 경신하던 미국 나스닥이 AI 대기업들 위주로 별안간 폭락장을 맞았습니다 나스닥은 특별한 사건사고도 없이 한때 6.3% 하락했고 이는 역사상 최고가였던 7월 10일에 비하면 13% 이상 급락한 수치였습니다. 특히 '매그니피센트7'(M7)이라 불리던 구글, 애플, 마이크로소프트, 엔비디아 등 미국의 주요 빅테크 기업들의 주가가 전고점 대비 약 15% 하락하고 시가총액이 3460조원이나 증발했죠. 사람들은 나스닥 주가가 80%나 급락했던 2000년 닷컴버블 붕괴의 악몽을 떠올릴 수밖에 없었습니다. 전문가들 역시 닷컴 버블 시기와 비교해서 현재의 AI가 얼마나 거품인지 따져보고 있습니다. 이제 시작이지만 데이터 분석과 머신러닝을 배우고 있는 저는 멀찍이서 이번 사건을 지켜보면서 전부터 갖고.. 2024. 8. 14. [DA 커리어]데이터 분석가 티스토리 시작하기 1. 데이터 분석가가 블로그를 쓰는 목적 01 전문성 증명: 데이터 분석 관련 프로젝트, 기술, 문제 해결 방법 등을 공유하여 자신의 전문성과 능력을 잠재적인 고용주에게 어필 02 포트폴리오 강화: 블로그에서 자신의 전문성을 프로젝트에 활용한 과정을 게시 03 지식 공유 및 네트워킹: 블로그를 통해 전문가들과 지식을 공유하고, 피드백을 받으며 네트워크를 확장하고 최신 트렌드를 파악 04 자기 발전: 블로그를 운영하며 글을 쓰는 과정에서 자신의 학습 과정을 기록하고 자신의 생각을 정리하며 성장과정을 기록, 평가 2. DA블로그 어떻게 써야할까? 01 단순 개인 공부 노트처럼 쓰기보다 자신의 기술력을 어필 - '열심히' 보다 '잘' 02 공부한 내용이 아닌 활용한 내용을 적자 - 암기.. 2024. 8. 13. [데이터 분석 알아보기] 2-1. 머신러닝_ML의 의미와 종류 머신러닝은 인공지능과 함께 언제부턴가 우리에게 친숙한 단어가 되었습니다. 적어도 2022년 말 즈음 챗GPT가 나온 이후로는 인공지능(Artificial Intelligence)의 시대가 일반인들에게도 성큼 다가온거죠. 하지만 프롬프트 서비스를 이용하는데 그치지 않고 데이터를 이용해 전문적인 작업을 해야하는 개발자나 데이터 분석가들에게는 AI보다 더 구체화된 개념인 머신러닝(Machine-Learning, ML)에 대한 이해와 활용이 필요합니다. 이번 페이지에서는 인공지능의 하위범주로서 머신러닝이 무엇인지에 대해 생각해보고 그 종류에는 무엇이 있는지 알아보겠습니다! 1. 머신러닝이란? 머신러닝에 대해 알아보기 위해 먼저 인공지능과 그 하위 개념들에 대해 알아보겠습니다.AI: 인간의 지능을 모방하는 .. 2024. 8. 12. [내일배움캠프 WIL]통계, 머신러닝(8.5~11) 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 8. 11. [DA's 비즈니스 영어] 1. "입사, 퇴사하다, 일한지 ~됐다" / 무시무시한 ɪ와 i 발음 ' from 스픽 물론 세부 도메인으로 들어가면 전문용어들은 있겠지만 이외에 미국 회사에서 일상적으로 쓰는 말은 보편적 일상용어와 크게 다르지 않다고 한다. I joined Qoogle about 3 years ago.나 쿠글에 3년 전에 입사했어. 'enter'(건물 등에 물리적으로 들어가다) 보다는 'join'! I joined the marketing team last month.나 마케팅 팀에 지난 달에 막 이사했어. '퇴사하다'I left Qoogle last month. quit은 '관두다' 부정적 뉘앙스 줄 수 있다 I've been working here for only a month.나 여기서 일한지 한 달 밖에 안됐어. I've learning SQL for only a week. 현재완료진행: 과.. 2024. 8. 11. 이전 1 2 3 다음
