CULTURE, 테크놀로지

잠긴 글: Incrementality Bidding & Attribution, NETFLIX

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CULTURE, 음악

M83, Solitude

한 팬이 M83의 Solitude에 팬메이드 뮤비를 섞었다. 원곡 자체도 좋은데, 뮤직비디오가 생겨 곡은 너무나 애절하다. 우리는 절절하다. 간절하다는 표현도 절박한데, 절절한 것은 구질주질하게 매달리는 것까지 포함한다. 어찌됐건 무엇이든 우리는 절절하다. 단지 우리는 그것을 티내거나 밝히는 것이 부끄러울 뿐이다. 절절한 모양 대신에, 우리는 여러가지 다른 행동을 한다. 구질구질하지 않아보이려고. 절박해보이지 않아 보이려고 말야. 대체 행동으로 자신을 […]

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CULTURE, 테크놀로지

소프트웨어 개발자들의 생산성 인식

원제: Software Developer’s Perceptions of Productivity 지인이 올린 논문 하나를 보고 요약해봐야겠다고 생각했다. 찾아보니 이전 논문이 딸려나왔다. 그래서 알게된 점. 논문은 총 두 편이고, 지인이 공유해준 논문은 2014년에 나온 연구의 후속 연구(2017)다. 1편은: 소프트웨어 개발자의 생산성 인식(https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/98324/1/productivity.pdf) 2편은: 생산성 인식에 따른 소프트웨어 개발자 분류(https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/141848/1/prodClusters-ESEM17.pdf) 1편 제목: Software Developers’ Perceptions of Productivity 발행: 2014년 저자: Meyer, André; Fritz, […]

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CULTURE, 테크놀로지

통계학과와 데이터마케팅

주의: 이 글은 강한 편견이 들어 있습니다 인트로 어떻게 시작해야 할 지 모르겠습니다. 저는 종종 “통계학과를 나와서 데이터 마케팅을 하고 싶다”는 질문을 듣습니다. 저는 통계학과를 나오지 않았을 뿐 아니라 머신러닝 계열입니다. 그리고 작지도 크지도 않은 회사에서 월 2-3억 정도 퍼포먼스 마케팅을 1년 동안 해 봤던 경험이 전부입니다. 마지막으로 이 경험은 2018년 8월에 그쳤기 때문에, 충분히 […]

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CULTURE, 테크놀로지

나심 탈레브 RWRI 워크샵 공유회

나심 탈레브 설명 나심 탈레브는 사상가다. 그는 레바논 태생의 미국 경영학자, 통계학자, 위기분석가이다. 2007년 그의 저서 <블랙 스완>에서 ‘검은 백조 이론’을 처음 제시하여 미국 경제 위기를 예측한 것으로 유명세를 얻었다. 그가 본격적으로 유명해진 것은 1980년 후반 옵션 트레이딩에서부터다. 그는 유로 달러 선물에 베팅했었는데, 나심이 구매한 상품은 금리가 변동이 없을 때 작게 잃고, 금리가 크게 변할 […]

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거대 엔터테인먼트 회사의 AI 투자 (번역)

원문: https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-at-disney-viacom-and-other-entertainment-giants/ 2019년 2월 10일에 업데이트 된 따끈따끈한 기사다. 도입 AI는 엔터테인먼트 분야에 커스터마이즈 된 추천 기능을 넣어주었다. 이것은 금요일 밤에 보는 영화(넷플릭스)에서 부터 라이브 스포츠 경기까지 다양했다. 2017년에는 US 테니스 챔피언십 오픈에 인공지능이 도입되어 하이라이트를 편집해서 방영했다(IBM Watson Media). 시계열 데이터와 대중의 반응 그리고 선수들의 표정을 결합하여 IBM Watson은 오늘의 하이라이트를 편집하는 최적의 타이밍을 찾아낼 수 있었다. […]

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호손 효과(Hawthrone Effect)

피실험자들이 자신이 관찰되고 있다는 사실을 알고 행동의 어떤 측면을 의도적으로 개선하려는 행동을 의미한다. 이 용어는 1955년 핸리 A. 랜스버거(Henry A. Landsberger)가 호손 실험(Hawthrone Expriments)의 결과를 분석하려는 과정에서 지어낸 것으로, 호손 공업사(Hawthrone Works)라는 공장으로부터 유래했다. 내용 호손실험은 작업장에서 전등 빛의 밝기가 근로자들의 생산성에 어떤 영향을 주는가에 대한 것으로,  Hawthorne Works이라는 공장에서 근로자들을 대상으로 1924년부터 1932년에 걸쳐 […]

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인공지능으로 유명한 인물들의 트위터 계정 (번역)

연구진들은 유독 트위터를 많이 하는 것 같습니다. 그들의 계정을 이렇게 고정된 링크로 공유하는 것이 요즘 트랜드에 맞는지는 잘 모르겠지만, 우선 간략하게 어떤 인물들(회사들)이 기계학습의 state-of-art를 만들어가고 있는지 참고하시는 정도로만 사용해도 좋을 것 같네요. 원문출처: https://www.marktechpost.com/2018/11/06/top-data-science-influencers-to-follow-on-twitter/ 편집자 한 마디: 데이터 과학자들, 인공지능 인플루엔서라기보다는 빅데이터 전문인들도 다수 포함되어 있는 것 같습니다. 대표적으로 얀 르쿤(Yann LeCun, twitter)이 빠져있는 […]

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MOOC 머신러닝 과정을 다 마친 초보자는 어떤 일을 할 수 있을까요? (번역)

원문 출처: Quora, https://www.quora.com/How-can-beginners-in-machine-learning-who-have-finished-their-MOOCs-in-machine-learning-and-deep-learning-take-it-to-the-next-level-and-get-to-the-point-of-being-able-to-read-research-papers-productively-contribute-in-an-industry/answer/Andrew-Ng?ch=10&share=c26bd326&srid=khZiW 번역자 n 마디: 스튜디오에 계신 분께서 좋은 글을 가져오셔서 공유합니다. Andrew Ng이 Quora에 직접 단 답변이 신기하기도 하고, 이 내용에 대하여 많은 분들이 궁금해하시지 않을까 + 제가 궁금하기 때문에 퍼 왔습니다. Q: 저는 머신러닝 초심자입니다. MOOCs도 다 봤고, 다음 단계로 가고 싶어요. 근데 무엇을 읽거나 생산해서 실력을 늘려야 할지 감이 잘 […]

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Data is not the new oil (요약)

원문출처: https://venturebeat.com/2019/02/10/data-is-not-the-new-oil/ 한줄 요약: 제목만 보면 데이터가 새로운 노다지가 아니라는 것처럼 읽힐 수도 있겠으나, 실은 데이터가 중요해질 것이라는 이야기를 하기 위한 글 입니다. 참고로 테크크런치에서도 비슷한 논조의 야이기를 한 적이 있습니다.https://techcrunch.com/2018/03/27/data-is-not-the-new-oil/ 데이터는 원유와 비슷합니다, 그러나 훨씬 더 유동적입니다. AI는 현실 세계 사진과 측정치에만 제한되지 않고 새로운 데이터와 융합됩니다. 2006년, 영국 데이터 사이언티스트인 Clive Humby가 처음으로 데이터를 […]

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