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애자일 개발 방법론 애자일 개발소프트웨어 개발 방법론 중 하나로 '반복적이고 점진적인 개발 방법'을 통해 개발을 진행하는 것을 특징으로 한다.간단하게 말하면 프로그래밍에 집중하여 개발 환경에 따라 유연하게 소프트웨어를 개발하는 형식을 말한다. 최초 애자일은 계획과 문서에 따른 개발 방식보다 유연한 소프트웨어 개발을 목표로 하는 '애자일 개발 방식'을 칭하는 말로 사용되었으나, 최근 들어 단순히 소프트웨어 개발 용어가 아니라 조직이나 기업을 변화하는 환경에 따라 유연하게 경영하는 방식으로 개념이 확장되고 있다. 애자일 개발 방식'기획 - 개발 - 출시' 혹은 '분석 - 설계 - 개발'로 구성된 짧은 주기의 사이클이 반복되는 형식으로 해당 프로세스를 통해 시장 변화에 유연하게 대처하는 것이 특징이다. 애자일 개발 방법론애.. 공감수 4 댓글수 2 2024. 9. 29.
Article : 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 케라스 편 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.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 26.
회귀 분석(Regression Analysis)의 통계적 기초 회귀 분석 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 미래 사건을 예측하는 방법이다. 예를 들어 난폭 운전과 운전자에 의한 교통사고 총 건수 사이의 상관관계를 예측하거나 비즈니스 상황에서는 특정 금액을 광고에 사용했을 때와 그것이 판매에 미치는 영향 사이의 관계를 예측하는 데 사용할 수 있다. 회귀 분석은 머신러닝의 일반적인 모델 중 하나로, 회귀 분석 모델은 수치적 가치를 추정한다는 측면에서 관측치가 어느 범주에 속하는지를 식별하는 분류 모델과 다르다. 예측, 시계열 모델링 및 변수 간 인과관계 발견 등에 주로 사용된다. 중요성회귀 분석은 연속 숫자를 포함하는 모든 머신러닝 문제 해결에 필수적이며, 여기에는 아래와 예들이 포함된다. 금융 관련 예측판매 및 프로모션 예측자동차 테스트날씨 분석 및 예측.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 23.
Article : 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 텐서플로우 편 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++.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 23.
분산 분석(ANOVA) 분산 분석세 집단 이상의 비교에는 ANOVA를 사용한다. ANOVA는 Analysis of Variance의 줄임말이며 우리말로는 분산분석이다. 두 집단이든 세 집단이든 각 집단의 평균을 비교해, 어디가 제일 높고 낮은지 확인하면 충분하다. 그런데 표본 데이터에서의 차이가 통계적으로 유의한 지 검증해야 표본의 결과를 일반화할 수 있는데 이때 분산을 이용해 통계적 유의성을 검증하기 때문에 분산분석이라고 부른다. 두 집단 비교에서는 평균 차이를 이용했지만 세 집단 이상에서는 분산으로 통계정 유의성을 확인한다는 것에 유의해야 한다. 총분산의 분해분산 분석을 이해하는 첫 번째 단계는 총분산의 분해다. 총분산이란 집단을 구분하지 않고 모든 표본 데이터에서 구한 분산을 말한다. 총분산은 '총 분산 = 집단내 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 21.
Article : 사용자 행동 데이터 분석 : ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 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.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 21.
Article : 사용자 행동 데이터 분석 : ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? 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.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 21.
Article : 사용자 행동 데이터 분석 : ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? 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.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 21.
상관 분석(Correlation Analysis) 상관 분석확률론과 통계학에서 두 변수 간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법으로 상관계수를 이용해 측정한다. 좀 더 쉽게 이야기하면, 서로 관련된다고 예측되는 두 변수(구간, 비율척도)들 간에 얼마나 연관성이 있는지 알아보는 것이다. 두 변수 간의 관련성은 산점도 그래프를 통해 한눈에 확인할 수 있고, pearson의 상관계수를 통해 두 변수간 연관성이 어느 정도인지, 유의미한 상관관계가 있는지 검정할 수 있다. 상관 계수상관관계를 분석하는 데 있어서 가장 직관적인 방법은 산점도를 그려 직선의 형태와 가까운지 확인하는 것이다. 상관계수는 비교하고자 하는 두 확률 변수 X와 Y가 함께 변하는 정도를 의미하며 r이라고 표현한다. X가 증가할 때 Y도 같은 방향으로 증가하면 상관계수.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 19.
Article : 내일의 성장을 위해 '회고' 잘하는 법 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.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 19.
신뢰 구간(Confidence Interval) 신뢰 구간모수가 어느 범위 안에 있는지를 확률적으로 보여주는 방법이다. 집단 전체를 연구하는 것은 불가능하므로, 샘플링된 데이터를 기반으로 모수의 범위를 추정하기 위해 사용된다. 따라서, 신뢰 구간은 샘플링된 표본이 연구 중인 모집단을 얼마나 잘 대표하는지 측정하는 방법이다. 신뢰 구간에 모집단 실제 평균값이 포함될 확률을 'CI의 신뢰 수준(Confidence Level)'이라고 한다. 신뢰구간은 좁을수록 모집단 평균 추정치가 정확해진다. 일반적으로 관측 개수가 클수록 신뢰 구간이 좁아지므로 표본이 클수록 더 정확하게 모집단 평균을 추정할 수 있게 된다. 신뢰 구간의 '신뢰'는'평균값'이 등장했다고 믿을 수 있다는 뜻이다. 평균값은 t분포나 정규 분포를 따르는데, 평균값이 신뢰 구간 안에 들어온.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 16.
p-값(p-value)과 통계적 유의성(Statistical Significance) p값귀무가설이 맞다는 전제 하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치와 '같거나 더 극단적인' 통계치가 관측될 확률이다. 좀 더 풀어서 설명하자면, 통계에서 가정을 검정할 땐 디폴트로 귀무가설이 맞다는 전제하에 진행된다. 그리고 확률이 클수록 샘플의 통계량은 귀무가설을 강하게 지지하기 때문에 귀무가설이 참이 된다. 반면 이 확률이 작을수록 통계량은 귀무가설을 지지하지 않기 때문에 귀무가설은 기각된다. 그러니 귀무가설을 참이라고 가정했을 때, 내가 관측한 데이터의 통계량이 귀무가설을 지지할 확률이라고 할 수 있다. p값 해석 방법낮은 p값예를 들어 p값 귀무가설이 참일 경우 관측된 결과가 드물게 발생한다는 것을 의미한다.귀무가설을 기각하고, 연구 가설이 타당할 수 있다고 간주한다. 높은 p값귀무가설과 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 16.
Article : SI 기업이 인구 절벽에 대비하는 4가지 방법 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.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 16.
Article : 한국의 AI 규제, 어디까지 왔나 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.. 공감수 7 댓글수 2 2024. 8. 14.
Aricle : '감'이 아니라 '데이터'로 설득하려면 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.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 13.
인사이트 인사이트(Insight)인사이트는 '통찰' 즉, '본질을 꿰뚫어 봄'을 의미한다. 통찰은 특정 맥락 내에서 특정 원인과 효과를 이해하는 것을 말한다. 즉, 인사이트는 어떤 사건이 발생했을 때, 그 사건이 일어난 원인을 특정 맥락 속에서 파악하고 그 사건이 미치는 효과를 이해하는 것을 말한다. 인사이트 발견인사이트는 발견할 확률이 높을까, 발견될 확률이 높을까? 발견할 확률이 높다. 그럼 발견하기 위한 필요충분조건은 무엇일까?바로 남다른 가설과 관점이다. 남들과 똑같은 질문을 하면서 유레카를 외치려고 하면 안 되는 것이다. 남다른 가설과 관점은 어떻게 얻을 수 있을까?우선 내가 가진 데이터의 특성과 한계를 정의해야 한다. 데이터로 볼 수 있는 것과 그렇지 않은 것을 구분하기 위해서는 데이터의 생성.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 12.
가설 검정(Hypothesis Testing) 가설 검정어떤 추측이나 가설에 대해 타당성을 조사하는 것이다. 통계학에서 가설 검정은 표본통계량으로 모수를 추정할 때 추정한 모수값 또는 확률 분포 등이 얼마나 타당한지 평가하는 통계적 추론이다. 쉽게 설명하자면 증명된 바 없는 주장이나 가설을 표본통계량에 입각하여 주장이나 가설의 진위 여부를 판단, 증명, 검정하는 통계적 추론이다. 가설 검정 단계가설 수립가설 검정의 첫 번째 단계인 가설 수립 단계에서는 귀무가설과 대립 가설을 수립해야 한다. 귀무가설(null hypothesis)직접 검정 대상이 되는 가설이다.표본을 관찰하고 '이 자료들은 이러할 것이다'라고 세운 가설을 말한다.귀무가설은 증명된 바 없는 주장이나 가설이지만 일단 옳다는 가정하에 시작한다. 이것을 반대로 생각하면, 진실일 가능성이 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 12.
Aricle : 북극성 지표와 인풋 정의하기 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.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 8. 11.
기술 통계 vs 추론 통계(Descriptive statistics vs Inferential statistics) 기술 통계수집한 데이터를 요약 묘사 설명하는 통계 기법이다. 대량의 데이터를 다루기 쉽도록 간결하고 정확하게 표현하는 데 중점을 두며, 이를 위해 다양한 통계적 방법과 기법들을 사용한다. 기술 통계의 중요성은 아래와 같다. 데이터의 전반적인 특성을 이해하는 데 도움이 된다. 평균, 중앙값, 최댓값, 최솟값, 범위, 표준 편차 등 통계치를 통해 데이터의 중심 경향, 분산, 분포 형태 등을 파악할 수 있다. 대량의 데이터를 요약하고 정리하는 데 사용된다. 이를 통해 복잡한 데이터를 간략히 표현하고, 주요 특징을 쉽게 이해할 수 있다.서로 다른 데이터 그룹을 비교하는 데 사용할 수 있다 데이터 이상치를 탐지할 수 있다. 데이터 분석의 첫 단계로 이후의 분석 방법을 선택하고 결과를 해석하는 데 중요한 기초를 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
확률 분포(Probability Distribution) 확률 분포확률 변수가 특정 값을 가질 확률을 나타낸 것이다. 함수로 표현하기도 하며 도수분포표나 그래프로 나타내는 경우가 많아 직관적으로 이해하기가 좋다. 통계 모델을 통해 데이터의 유의성을 판단할 때, 데이터의 특정 확률 분포를 가정하기 진행하기 대문에 통계적 모형의 기본 토대라고 할 수 있다. 확률 분포는 확률 변수가 어떤 종류의 값을 가지는가에 따라서 크게 이산 확률 분포와 연속 확률 분포 중 하나에 속하며 둘 중 어디에도 속하지 않는 경우도 존재한다. 이산 확률 분포이산 확률 변수가 가지는 확률 분포를 의미한다. 여기에서 확률 변수가 이산 확률 변수라는 말은 확률 변수가 가질 수 있는 값의 개수가 가산 개 있다는 의미이다. 이산 확률 분포는 확률 질량 함수를 통해 표현이 가능하며, 누적 분.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
확률 이론 기초(Basic Probability Theory) 확률경험 혹은 실험의 결과로 특정한 사건이나 결과가 발생할 가능성이다. 확률의 기초 개념확률에 대한 기본적인 용어로는 두 가지만 알면 된다. 표본 공간(S, Sample space)표본 공간은 '통계적 조사에서 얻을 수 있는 모든 가능한 결과들의 전체 집합'이다. 영어로는 'The set of possible outcomes'로 해석하면 '가능한 모든 수'이다. 한 상황에 대해 우리가 생각해 볼 수 있는 모든 결과를 표본 공간이라고 한다. 표본 공간은 집합이다. 흔히 앞글자를 따 S라고 표기한다. S = {A, B, C}라고 쓰면 표본 공간을 표기한 것이다. 그러면 표본 공간이라는 집합의 각 원소는 바로 각각의 경우가 되는 것이다. 여기서 중요한 것은 표본 공간의 원소들은 절대 숫자가 될 필요가.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 11.
Article : 데이터에 입덕한지 1300일째 깨달은 6가지 https://playinpap.github.io/data-analyst/ 데이터에 입덕한지 1300일째 깨달은 6가지🕵🏻 이 글의 원문은 저자의 블로그 에서 확인하실 수 있습니다. Intro 안녕하세요. 데이터 분석가 주정…playinpap.github.io 요약>1. 정량과 정성 그 사이 어딘가정량 데이터 100%가 아닌 정량과 정성 분석이 함께 해야 더 큰 시너지를 낼 수 있다는 걸 깨달았다. 실무에서는 정성 관점에서 나온 인사이트를 정량화하는 것이 액션과 성과로 이어질 확률이 높다. O2O 플랫폼 같은 경우도 오프라인 현장에서는 생각지도 못했던 일들이 많이 발생한다. 유저의 많은 케이스들을 데이터로 모두 예측할 수 없기 때문에 데이터만 믿고 섣불리 판단하면 안 된다. 내가 본 데이터의 정.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 8.
Article : 데이터 중심적 사고와 데이터 기반 사고 https://brunch.co.kr/@uxn00b/265 데이터 중심적 사고와 데이터 기반 사고Data Analytics | 이 글은 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Lean Series)내 내용을 추가, 번역, 의역, 재구성한 글입니다. 데이터를 다루는 조직이라면, ‘데이터-드리븐(data-driven)’이라는 말brunch.co.kr 요약>데이터는 매력적이고 강력하다. 그렇기에 위험하다. 많은 사업 조직들은 데이터를 활용한다. 중대한 사업적 결정의 중요한 근거가 되기도 하며, 사업의 내부 운영을 직접적으로 최적화하는 데에 중요한 역할을 수행하기도 한다. 하지만 데이터는 때로 너무 중독적이어서, 모든 것을 과하게 분석하게.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 8.
Article : ['일'상의 AI] 1. AI는 파괴자일까, 조력자일까? https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2704/ [‘일’상의 AI] ① AI는 파괴자일까, 조력자일까? | 요즘ITAI는 인간보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 수행하는 것이 아니라 작업을 근본적으로 재정의 합니다. PM 업무뿐만 아니라 UX 디자이너, 개발 매니저의 업무를 대신할 것이며, 이렇게 되면 조직의yozm.wishket.com 1. 제품 프레임워크의 근본적 변화오랫동안 프로덕트를 구성하는 프레임워크를 설명할 때 참조한 다이어그램이 있다. 바로 IDEO의 제품 프레임워크다. 이 프레임워크는 프로덕트 매니지먼트, 디자인, 개발의 전문 영역을 원으로 묘사하고, 그 교차점에서 성공적인 제품을 만들기 위한 기본요소(공감, 기능, 프로세스)의 반복적인 협업을 강조한다... 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 7.
데이터 분석 보고서(분석 리포트) 데이터 분석 보고서데이터 분석 보고서란 주제를 정하고 주제에 포함된 문제에 대해 데이터 분석을 통해 해결 방법을 찾고, 결과 및 활용 방안에 대하여 기술한 것으로 보고서에는 뚜렷한 목표와 분석 결과물과 결론이 있어야 한다. 데이터 분석 보고서를 작성하는 이유현재 어떤 상황인지 공유하고 앞으로 무엇을 해야 할지 결정하는데 도움 되기 위해 보고서를 작성한다. 그렇기 때문에 보고서를 쓰느라 시간이 많이 들면 안 된다. 왜냐하면 작성된 보고서를 보고 Action을 하기 위해서인데 Action은 사실 때를 놓치면 의미가 없는 경우가 종종 있기 때문이다. 데이터 분석 보고서 작성 순서1. 논리구조 결정거의 모든 보고서의 기본 틀은 바바라 민토의 경력과 노하우가 담겨있는 '논리의 기술'이라는 책에 담겨있.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 8. 6.
A/B 테스팅(A/B Test) A/B 테스팅웹 사이트 방문자를 임의로 두 집단으로 나누고, 한 집단에게는 기존 사이트를 보여주고 다른 집단에게는 새로운 사이트를 보여준 다음, 두 집단 중 어떤 집단이 더 높은 성과를 보이는지 측정하여 새 사이트가 기존 사이트에 비해 좋은지를 정량적으로 평가하는 방식이다. 이때 성과란 새 사이트가 목표로 했던 바에 따라 다르다. A/B 테스팅은 과학 혹은 의학에서 무작위 비교 연구라 불리는 방법을 인터넷 마케팅에 적용한 것이다. 주로 웹사이트의 마케팅과 관련하여 많이 사용하지만, 웹사이트가 아닌 모바일 앱, 게임 등의 분야에서도 활용된다. A/B 테스팅을 하는 이유는 상관관계로부터 인과관계일 가능성이 높은 것을 찾아내가 위해서다. 그래야만 우리가 '원인'에 해당하는 요소에 개입을 하여 '결과'에 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.
베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 하이퍼파라미터란머신러닝 모델의 성능과 구성을 결정하는 외부 설정값이다. 데이터로부터 추정할 수 없으며, 주로 모델의 성능을 돕기 위해 사용된다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 자동으로 결정되지 않고 사용자가 사전에 설정하는 값으로 머신러닝 모델의 성능은 파라미터와 하이퍼파라미터의 조합에 크게 의존하므로 올바른 값을 찾는 것이 중요하다. 하이퍼파라미터를 조정하는 방법에는 경사하강법, 정규화, 베이지안 최적화 등이 있고 이 외에도 다양한 머신 러닝 모델에 관련된 파라미터와 하이퍼파라미터가 있다. 이들을 적절히 설정하면 모델의 성능을 최적화할 수 있다. 베이지안 최적화하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 방법이다. 가능한 최소의 시도로 최적의 답을 찾아야 할 경우와 개별 시도에 너무 많은 시간 또는 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.
이상치 탐지(Anomaly Detection) 이상치 탐지데이터에서 예상과 다른 패턴을 보이는 개체는 자료를 찾는 것을 말한다. 즉, 학습 데이터를 기반으로 기존 데이터들과는 다른 특성을 갖는 데이터를 찾는 모형을 만드는 방법이다. '이상'이라는 표현은 적용되는 도메인 컨텍스트나 데이터의 종류에 따라 다양하게 불린다. 이상치 탐지와 혼동되는 것들1. 분류(Classification)분류는 두 범주를 구분할 수 있는 경계면을 찾는 것이고, 이상치 탐지는 다수의 범주를 고려해 이상치가 아닌 데이터들의 sector(부문)를 구분 짓는 것이다. 2. Noise DetectionNoise는 분석 이전 단계에서 불필요한 개체 또는 제거해야 할 성분을 말하는 것으로 이를 조정함으로써 통계 모형 추정에서 이상치에 영향을 줄 수 있다. 또한, Noise De.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 8. 6.
Article : 개발자를 위한 '프롬프트 엔지니어링' 시작하기 https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2701/ 개발자를 위한 ‘프롬프트 엔지니어링’ 시작하기 | 요즘IT일반적으로 프롬프트는 ‘지시한다’, ‘말을 전한다’라는 뜻을 가지고 있습니다. LLM(Large Language Models)에서 프롬프트는 AI 모델에게 내리는 지시 사항 혹은 첫 대화의 물꼬를 뜻하는데요. 프롬yozm.wishket.com 챗GPT가 처음 공개되었을 때 많은 사람들이 깜짝 놀랐다. 마치 채팅하듯 자연어로 질문하면 답을 제공해 주기 때문이다. 금방이라도 모든 검색을 다 대체할 수 있을 것 같았다. 하지만 틀린 답을 그럴싸하게 말하거나, 엉뚱한 답을 내놓기도 한다. 왜 그럴까? 여기엔 편향된 학습데이터, 과적합 같은 여러 이유가 있지만 물어보는 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 5.
Article : 통제 불능의 인공지능 : 우리는 준비되어 있는가? https://brunch.co.kr/@pan7512/89 통제 불능의 인공지능: 우리는 준비되어 있는가?인류의 위기 시리즈 8편 | 우리는 지금 인류 역사상 가장 빠른 기술 혁명의 한가운데 서 있습니다. 인공지능(AI)은 이미 우리 일상 깊숙이 파고들어, 스마트폰의 음성 비서부터 자율주행 자동차,brunch.co.kr 우리는 지금 인류 역사상 가장 빠른 기술 혁명의 한가운데 있다. 인공지능(AI)은 이미 우리 일상 깊숙이 파고들어, 스마트폰의 음성 비서부터 자율주행 자동차, 의료 진단 시스템에 이르기까지 우리 삶의 많은 부분을 변화시키고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 AI는 단순한 계산이나 패턴 인식 정도만 가능했다. 하지만 지금은 복잡한 전략 게임에서 세계 최고의 인간 선수들을 이기고, 의학 논문.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 4.

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