자신에 대한 고찰

(해당 포스트에서 언급되는 "파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북" 책은 한빛미디어로부터 제공받았고, 이에 대한 서평을 쓴 것 임을 알려드립니다.) 현업이나 학교 과제 중에서 머신러닝 관련 일을 하게 되면, 제일 번거로운게 API의 사용이나 내가 원하는대로 고치는 것이다. 물론 Tensorflow나 Scikit-learn과 같이 유명한 프레임워크는 API documentation도 제공하고, 많은 사람들이 실제로 접해보면서 나름 쉽게 풀어쓴 예제들이 많이 제공되지만, 꼭 찾다보면 내가 필요한 것을 설명한 게 없는 경우가 많다. 나같은 경우에는 얼마 전에 언급한 Exploratory Data Analysis (EDA)에 필요한 문제를 해결하다가 딱 맞게 설명된 예제도 없어서 나름 응용해본 케이스를 소개했었는데, ..

원본 : https://www.oreilly.com/ideas/how-ai-and-machine-learning-are-improving-customer-experience 작성자 : Ben Lorica, Mike Loukides (이 글은 한빛미디어의 콘텐츠 세션에서 "인공지능(AI)와 머신러닝(ML)은 어떻게 고객의 경험을 향상시키는가" 라는 글로 게시되었습니다.) 데이터의 질에서부터 개인화, 고객의 효용가치나 소유에 이르기까지 궁극적으로 AI와 ML은 미래의 고객의 경험적인 부분을 좌우할 것이다. 인공지능(AI)이나 머신러닝(ML)의 어떤 부분이 고객의 경험적인 부분을 향상시킬 수 있을까? 사실 AI와 ML은 이미 온라인 쇼핑이 시작하는 시점부터 온라인 쇼핑과 긴밀하게 연결되어 왔다. 아마 당신은 ..

만약 최신 해킹과 관련된 뉴스를 읽어보았다면, Deep Reinforcement Learning(심층 강화학습)으로 모든 문제를 풀 수 있을거라고 생각할 것이다. Deep RL을 통해서 바둑에서는 인간을 뛰어넘는 성능을 보여주기도 하고, Atari 게임을 깨기도 하며, 복잡한 로봇 시스템을 조종할 수도 있고, 딥러닝 시스템의 계수들을 자동적으로 튜닝해주기도 하며, network stack 속의 Queue를 관리하기도 하고, 심지어는 데이터 센터의 에너지 효율성을 증대시켜주기도 한다. 정말로 기적과 같은 기술이지 않은가? 하지만 나는 이렇게 성과가 언론에 의해서 대담하게 뿌려지는 것에 대해 의구심을 가지고 있고, 더더욱이나 다른 연구자들이 이런 성과에 대한 재현에 궁금함을 표할 때 의구심을 더 많이 가진다..