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https://brunch.co.kr/@f38b64b143b343c/10 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 케라스 편간편한 데다, 텐서플로우랑 만나면 그렇게 궁합이 좋다는데? | 오늘은 머신러닝, 딥러닝 프레임워크에 대해 좀 더 알아보는 시간입니다. 앞선 콘텐츠에서 목적, 개발 환경 또는 개발자의 습관이brunch.co.kr    요약>'케라스'는 '텐서플로우'와 함께 대표적인 파이썬 딥러닝 라이브러리로 케라스는 정확히 말하면 파이썬으로 작성된 신경망 라이브러리다. 딥러닝 엔진을 쉽게 다룰 수 있는 인터페이스 라이브러리인 데다 직관적인 API를 제공하고 있고 오픈 소스라는 점 등이 더해져 '텐서플로우'와 함께 긴 시간 사랑받아왔다.   케라스? 약간 헤어 제품 이름 같기도 하고...?2015년 3..

https://brunch.co.kr/@f38b64b143b343c/7 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 텐서플로우 편Tensorflow, 거의 모든 프로젝트에 활용할 수 있다고?! | 여러분은 AI 개발 또는 학습이라는 말을 들으면, 어떤 프레임워크를 먼저 떠올리시나요? 머신러닝, 딥러닝 프레임워크는 아주 다양하고, 개brunch.co.kr     요약>머신러닝, 딥러닝, 프레임워크는 아주 다양하고, 개발 목적, 개발 환경 또는 개발자의 습관이나 취향에 따라 각기 다양한 프레임워크들이 쓰이고 있다. 그래서 어떤 프레임워크가 정답이라고 이야기하기에는 좀 어려운 부분이 있다.  그중 가장 많은 언급양, 높은 인기를 자랑하는 프레임워크는 단연 텐서플로우이다. python을 기본으로 하고 있지만 C++..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1602/ 사용자 행동 데이터 분석: ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 | 요즘IT이전 글 ‘사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?’에서 넷플릭스와 아마존의 사례를 통해 사용자 행동 데이터 분석이 실제 비즈니스에서 어떻게 활용yozm.wishket.com   요약>사용자 행동 데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지1. 사용자들은 우리가 원하는 대로 서비스를 쓰지 않는다.기획자나 개발자가 '이렇게 사용하겠지'라고 예상하고 만든 기능들을 사용자가 그대로 사용할 것이라는 믿음은 잠시 접어두는 게 좋다.  예상한 대로 사용자 행동 데이터가 나오지 않아도 놀라지 않고 있는 그대로 데이터를 봐야 한다..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1588/ 사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT사용자 행동 데이터 분석은 적은 비용으로 많은 사람의 행동을 분석할 수 있고, 데이터만 잘 쌓으면 사용자들의 행동 패턴을 원할 때 언제든 분석을 할 수 있어서 주목받는 중이라고 설명했습니yozm.wishket.com     요약>사용자 행동 데이터로 분석할 수 있는 것사용자 행동 데이터는 말 그대로 사용자들이 서비스 내에서 행동한 부분의 활동을 추적하는 데이터이므로 정말 다양한 분석이 가능하다.  데이터 분석을 해볼 수 있는 주제들은 아래와 같다.사용자들이 우리 서비스의 여러 기능을 어떤 순서로 사용하는지어느 기능(또는 페이지)에 관..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1572/ 사용자 행동 데이터 분석: ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? | 요즘IT사용자 행동 데이터는 고객들이 서비스를 잘 쓰고 있는지를 가늠할 수 있는 방법 중 하나입니다. 요즘에는 발 빠르게 고객의 요구사항을 확인하고, 서비스를 만들어야 하는 상황이라 사용자 행yozm.wishket.com   요약>사용자 행동 데이터는 고객들이 서비스를 잘 쓰고 있는지를 가늠할 수 있는 방법 중 하나다. 요즘에는 발 빠르게 고객의 요구사항을 확인하고, 서비스를 만들어야 하는 상황이라 사용자 행동 데이터가 갈수록 중요해지고 있다.   회사에서 볼 수 있는 데이터의 종류 2가지1. 서비스 데이터가입, 결제 등 서비스 운영을 위해서 반드시 필요..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2708/ 내일의 성장을 위해 ‘회고’ 잘하는 법 | 요즘IT상반기가 지나면서 한 번쯤 ‘내가 혹은 우리 팀이 잘하고 있나?’라는 생각이 듭니다. 처음 프로젝트를 시작할 땐 목표 달성을 위해 프로세스와 일정을 꼼꼼히 계획하지만, 하다 보면 마음처럼yozm.wishket.com   요약>회고는 무엇이고, 어느 시점에 활용할까?회고란 미래의 행동과 현재의 행동에 있어 적극적으로 고려해야 하는 '과거'에서 추출한 경험이라고 한다. 즉, 앞으로 더 잘하기 위해 되돌아보는 과정을 의미한다.  그렇다면 회고는 언제 하는 게 좋을까? 아래와 같다.  1. 업무 시작 시점 업무 시작 시점에서의 회고는 기획 단계에서 참고할 점이 많다. 과거 유사한..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2695/ SI 기업이 인구 절벽에 대비하는 4가지 방법 | 요즘IT인구 절벽 시대를 맞아 부정적인 전망이 나오는 요즘이다. 우리 정부는 이를 해결하고자 오랫동안 많은 정책과 공적 자금을 쏟아부었지만, 효과는 미미했다. 이것이 과연 해결할 수 있는 문제가yozm.wishket.com     요약>IT 인력 수급은 왜 점점 어려워질까?인구 구조적 영향1960년과 지금의 인구 피라미드를 비교해 보면 역삼각형으로 가는 변화가 뚜렷하게 나타난다. 다시 말해 나라가 늙어간다는 거다. 우리나라는 이미 70대 이상 인구가 20대 인구를 앞질렀다. 이는 곧 경제활동인구보다 비경제활동인구가 더 많아질 것이라는 전망을 하게 만든다. 현업 인력의 평균..

https://brunch.co.kr/@ressac-n/61 09화 한국의 AI 규제, 어디까지 왔나AI 강국을 향해 뚜벅뚜벅 힘찬 걸음을 걸으려면 | AI 규제는 당신에게 영향을 미친다 한국에는 수많은 규제가 있다. 규제는 대개 분노와 좌절의 대상으로 묘사된다. ‘규제가 발목을 잡는다’, ‘brunch.co.kr      요약>AI 규제는 당신에게 영향을 미친다. 한국은 소문난 얼리어답터 시장이다. 신기술 사용에 망설임이 적고 오히려 서로 먼저 사용하는 데 혈안이 되어 있다. AI에 대해서도 마찬가지다. 기업의 41%가 이미 AI를 활용 중이라 답했고, OECD 회원국 중 한국이 AI, 빅데이터 분석, 사물인터넷 등 신기술 도입률이 1위라는 조사 결과가 나왔다. 기업뿐만 아니라 개개인도 AI 관심이 뜨..

https://brunch.co.kr/@datadriven/13 '감'이 아니라 '데이터'로 설득하려면나는 지금 데이터 기반한 보고를 하고 있는가? | ‘4차 산업혁명’ ‘디지털 트랜스포메이션’ ‘데이터 리터러시’ ‘챗GPT’ ‘생성형 AI’ 등 IT 관련 버즈워드가 넘쳐 나는 시대다. 우리가 살brunch.co.kr   요약>'4차 산업혁명', '디지털 트랜스포메이션', '데이터 리터러시' 등의 다양한 키워드들은 '데이터'와 관련이 있고 최종 목적은 '의사결정'과 연결된다는 공통점이 있다. 기술이 급격하게 진보함에 따라 방대한 데이터에 대한 접근은 가능해졌더라도, 최선의 의사결정을 하기 위해 데이터를 어떻게 가공하고 분석해야 하는지 결정하는 것은 여전히 분석하는 사람의 몫으로 남겨져있다.  또한, HR..

https://playinpap.github.io/north-star-metric/ 북극성 지표와 인풋 정의하기오늘의 글은 주니어 기획자 및 PMO를 위해 토스 PO세션 이후 노스 스타 플레이북 을 스터디한 내용…playinpap.github.io     요약>리텐션은 중요하지만, 그 자체로 목적이 되지 않는다.PMF를 찾았다는 근거는 Retention Plateau의 유무를 통해 확인할 수 있다. 그렇다고 제품팀의 목표를 '리텐션 개선'으로 잡기는 어려운데, 그 이유는 리텐션 개선은 제품 개선을 위한 노력이 잘 먹혔는지 결과로서 따라오는 '후행 지표'이기 때문이다. 또한, 리텐션은 특정 기간 이후의 성과 측정을 통해 판단해야 하기에 A/B 테스팅을 통해 리텐션 개선의 유의미한 차이를 보려면 꽤 오랜 시..