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기계학습이란? 인공지능(AI)을 이해하려면 먼저 “컴퓨터에게 시키는 일”이 어떻게 변화해 왔는지를 살펴보면 좋아요. 초창기 컴퓨팅에서는 사람이 알고리즘을 만들어 컴퓨터에게 명령을 내렸어요. 알고리즘은 주어진 입력에 대해 어떤 단계를 밟아 결과를 출력해야 하는지 일일이 설명해놓은 절차라고 볼 수 있죠.하지만 이 방식에는 분명 한계가 있었어요. 예를 들어 사진 속 인물이나 사물의 종류를 정확히 구분한다거나, 사람 목소리를 듣고 의미를 파악하는 일은 기존의 if-else 문처럼 명확한 규칙을 만들기 어렵거든요.여기서 인공지능, 특히 기계학습(Machine Learning)이 등장했어요. 기계학습은 “데이터에서 경험을 쌓도록 하여 기계를 학습시키는 방식”이라고 할 수 있어요. 이는 전통적 알고리즘처럼 사람이 모든 규칙을 일일.. 2023. 11. 19.
전통적인 규칙 알고리즘과 인공지능에 대해서 최근 몇 십 년 동안 기업들이 사용해 온 전통적인 규칙 알고리즘과 인공지능 기술의 차이를 알아보기 위해, 먼저 컴퓨팅의 기본 개념부터 살펴볼게요.컴퓨터가 등장했을 때부터 사람들은 기계에게 “정확히 무엇을 하라”고 명령하기 위해 알고리즘이라는 도구를 사용해 왔어요. 알고리즘은 ‘컴퓨터가 일련의 명령을 순서대로 수행해 원하는 결과를 얻도록 하는 절차’예요. 예를 들어, “만약 A 조건이면 이렇게 하고, 그렇지 않으면 저렇게 해”라고 전부 순서대로 지시해 두면, 컴퓨터는 그 지시를 한 치의 오차도 없이 그대로 수행해 준답니다.우리가 매일 쓰는 소프트웨어들도 사실 이러한 규칙 기반 알고리즘을 바탕으로 만들어져 있어요. 이건 굉장히 강력한 방법인데, 분명 한계가 존재해요. 예를 들어, 어떤 사진이 있을 때, 그 .. 2023. 11. 19.
인공지능 제품 매니저와 일반 IT 서비스 제품 매니저의 차이점 인공지능과 데이터 제품 매니저(AI and Data Product Manager)는 일반 IT 서비스 제품 매니저와는 다른 전문 역량이 필요해요. 😊 일반 IT 제품 매니저는 기술, 사용자 경험, 비즈니스 도메인 지식을 고루 갖춰야 하지만, 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 여기에 더해 인공지능 기술과 데이터에 대한 깊은 이해가 요구돼요. 🤖 데이터 이해, 관리, 구매인공지능 제품 개발에서는 데이터의 수집, 보안, 다양성, 정확성 등을 고려하는 것이 필수적이에요. 📊 예를 들어, 사용자로부터 데이터를 수집하거나, 제3자와의 데이터 가명결합을 통해 데이터를 확보하고, 데이터 분석가와 협업하는 등의 업무를 수행해요. 🤝 가장 중요한 것은 적절하고 충분한 데이터를 식별하고 확보하는 작업이에요. 🔍데이.. 2023. 6. 23.
일반적인 제품 매니저의 책임과 역할 제품 매니저는 제품의 성공을 책임지는 중요한 역할을 맡고 있어요. 😊 이 역할에는 사업에 대한 마음 가짐이 필수적이며, 산업과 제품의 유형에 따라 그 책임과 역할이 달라질 수 있어요. 📊 예를 들어, 온라인 커머스 웹사이트의 제품 매니저와 하드웨어 제품 매니저, 그리고 인공지능 제품 매니저는 각각 다른 책임과 도전이 있어요. 🛍️🔧🤖 제품 매니저는 어떤 제품을 언제, 왜 개발해야 하는지를 결정하는 다방면의 식견을 갖춰야 해요. 🕰️아이디어 수집과 우선순위 결정제품 매니저의 역할은 사용자에게 흥미를 끌 수 있는 제품을 출시하기 위해 필요한 부분을 조사하고, 다양한 아이디어 중 좋은 것을 선별하는 것에서 시작해요. 🕵️‍♀️ 이 과정에서 기업의 기술적 역량을 고려하여 아이디어의 실현 가능성을 평.. 2023. 6. 23.
인공지능 제품 매니저의 중요성 😊 학계에서 흔히 사용하는 "Publish or Perish"라는 말은 연구 결과가 학술 논문으로 출판되지 않으면 결국 사라진다는 점을 강조해요. 😊 데이터 사이언스 프로젝트에서도 이와 유사한 상황이 벌어질 수 있어요. 공들여 개발한 인공지능 모델이 실제 서비스에 적용되지 못한다면, 한 번도 역할을 수행하지 못하고 잊혀질 위험이 있죠. 이는 인공지능 및 데이터 기반 서비스의 성공적인 출시를 위해 제품 매니저(Product Manager)의 역할이 필수적이라는 사실을 시사해요. 🚀제품 매니저의 역할과 중요성인공지능 및 데이터 제품 매니저(AI & Data Product Manager)는 기업이 올바른 타이밍에 적절한 방식으로 필요한 제품을 구축하도록 돕는 중요한 역할을 해요. 😊 많은 기업들이 데이터 팀.. 2023. 6. 23.
데이터 과학자에서 인공지능 제품 매니저가 되기까지... 데이터 과학자로서의 시작 🌟저는 데이터 과학자로서 15년 넘게 다양한 분야에서 경험을 쌓아왔어요. 😊 2007년, 입자물리학 실험에 참여하면서 방대한 실험 데이터에서 희소한 입자를 찾아내는 연구로 첫 발을 내디뎠죠. 🎯 이 경험은 데이터를 깊이 이해하는 계기가 되었고, 이후 정부출연연구소에서 의료 데이터를 분석하며 약 3년 동안 토폴로지 데이터 분석을 국내 최초로 적용하는 성과도 거뒀습니다. 👏 이후에는 인간의 지능을 탐구하는 신경망 연구로 방향을 선회하여, 인공신경망의 개념적 기반을 이루는 실제 인간 뇌의 신경망 연구를 시작했어요. 🔬인공지능 탐구로의 전환 🧠데이터 분석 경험과 신경망 연구는 제가 인공지능 연구를 시작하는데 큰 도움이 됬어요. 학계에서 산업계로 커리어를 옮기게 되었어요. 데이.. 2023. 6. 23.

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