머신 러닝 파워드 애플리케이션 (저자: 에마뉘엘 아메장) 추천 대상: 머신러닝이 적용된 제품을 만들고자 하는 분 머신러닝 엔지니어로 취업/이직하고자 하는 분 한줄평: 데이터 수집, 전처리, 학습 … 이제 이걸 가지고 뭘 하지? 머신러닝 모델은 서비스가 될 때 진정한 가치가 있다 “머신러닝에 대해 배운다” 라고 하면 대부분의 커리큘럼은 갖가지 알고리즘과 그 작동 방식에 대해 배우는 것부터 시작한다. 가장 간단한 형태의 모델부터 최신의 복잡한 구조의 모델까지 훑고, 토이 데이터셋으로 실습까지 진행한다....

금융 전략을 위한 머신러닝 (저자: 하리옴 탓샛, 사힐 푸리, 브래드 루카보) 추천 대상: 금융업계에 종사하는 PM / 기획자 / 소프트웨어 개발자 한줄평: 무엇을 좋아할 지 몰라서 다 준비해봤어 금융 서비스를 위한 머신러닝? 2022년 현재 머신러닝과 데이터사이언스는 커머스, 소셜, 스포츠 등 수많은 분야에서 각자 필요한 영역을 찾아 적용되어지고 있다. 머신러닝을 직접적으로 개발에 관여하지 않는 부서의 사람들이 봤을 때는 크게 단순히 사람의 노동을 대체할 수 있는 자동화의 측면이거나, 혹은 더 나아가 인간의 역량으로는 쉽게 할 수 없던 작업을 할 수 있는 알고리즘을 만드는, 이렇게 2가지로 인식된다....

20년 당시 회고글을 돌아보니, 키워드 별로 정리해놓은 포맷이 나쁘지 않은 것 같아 이번에도 같은 포맷으로 회고를 해보고자 합니다.   올해의 키워드 1. 올해의 고난 (자세히 기술하지는 못 합니다) 회사에서 기존에 맡고 있던 업무의 비즈니스 모델(BM)이 올해 중반을 기점으로 전혀 예상하지 못 했던 방향으로 계획을 변경되면서 개인적으로는 하반기가 참 힘이 들었습니다. 모든 팀원들이 한번도 경험해보지 못 한 “처음 해보는 일”을 짧은 시간 내 해내야하는 프로젝트가 시작이 되었습니다. 이로 인해 기존에 계획되었던 것보다 더 급하게 자회사가 설립되고, 짧은 시간동안 많은 외부 인사 영입이 이루어졌습니다....

빅데이터 시대, 성과를 이끌어내는 데이터 문해력 (저자: 카시와기 요시키) 추천 대상: “데이터를 들여다보면 되지 않을까?” 하는 분들 한줄평: 데이터에는 답이 없다고? 데이터에서 답을 찾으려던거 아니었어? 데이터 문해력 Data Literacy 데이터, 2010년대 후반 들어 가장 많이 언급되는 단어가 아닐까 합니다. 이런 트렌드에 힘입어 데이터 문해력(Data literacy) 또한 많은 사람들이 관심을 가지고 있는 키워드라고 할 수 있습니다. 데이터 문해력은 어떻게 정의 내릴 수 있을까요? “데이터가 쏟아져 흘러 넘치는 빅데이터 시대에 데이터를 읽고 무언가를 해석하는 능력"이라고 하면 알맞은 정답이 될 수 있을까요?...