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책 [데이터 리터러시] 내용 발췌

구텐베르크의 금속활자가 기술적 혁신을 넘어 역사적 도구가 된 것도 '지식의 개인화'에 기여했기 때문이라는데, 데이터 역시 그에 필적할 만한 도구로 기능할지 기대된다. 데이터를 그런 도구로 만들려면 데이터 활용에 필요한 생각 근육을 키워야 한다. ... 데이터는 어디가지나 생각을 거드는 도구이지, 그 자체가 생각이 될 수는 없기 때문이다. 데이터는 분석의 대상이 아닌 소통의 도구이고 그렇기에 언어를 배우듯 접근해야 한다. (서문 中) - 글로벌 주요 기업들이 가진 데이터의 약 60-73%는 전혀 분석되지 못하고 사장된다(2019, 포레스터Forrester) - 처리되지 않고 막연히 '언젠간 쓸 일이 있겠지' 하며 쌓아둔 데이터: 다크 데이터(dark data) - 전 세계 데이터의 80% 이상(가트너Gar..

AI 교양 2023.05.02

<한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델> 1장 리뷰

1장 [ 혁신을 이뤄낼 공간은 어디에 있는가 ] STEP 1 > AI 혁신의 종류부터 이해하라 # AI 혁신의 핵심요소 알고리즘, 데이터, 애플리케이션 # AI 혁신의 특징 테크놀로지 푸시 (V) 마켓 풀 STEP 2 > 엔지니어의 눈으로 문제를 통찰하라 # 문제정의의 중요성 사용자 / 문제 / 명분 / 제약 / 이점 # 사례: Zone7 1. - 데이터 분석에 관심을 갖고 있는데 다시금 데이터의 중요성을 인지하게 되었다. 인공지능이라는 건 결국 인간이 사고하는 것을 따라가고, 이를 더 키워나가려는 것인데, 그 사고하는 학습에 있어서 결국 많은 데이터가 주어져야 하는 것이 필수이기에. 열심히 공부하자는 동기를 획득. 2. - 다른 영역과 다르게 AI 분야가 기술적인 부분이 중요하기 때문에, & 기술적인 ..

AI 교양 2022.11.21