[독서 기록 정리]
데이터는 알고있다. 빅데이터가 만드는 세상
빅토르 마이어 쇤베르거 저, 21세기 북스
2022-02-19~, 1회독
1장. 인공지능이란
●인간적 행위 중심, 인간적 사고중심, 합리적 사고중심, 합리적 행위중심
●기술적 특이점(technological singularity) : 기술의 발전을 인간이 따라잡지 못하면서 결국 인간이 기술을 스스로 이해할 수 없는 지점.
●인간적 행위 중심, 인간적 사고중심, 합리적 사고중심, 합리적 행위중심
●기술적 특이점(technological singularity) : 기술의 발전을 인간이 따라잡지 못하면서 결국 인간이 기술을 스스로 이해할 수 없는 지점.
●구성요소(머신러닝, 자연어처리, 컴퓨터감각, 자동추론, 지식표현)
●데이터 드리븐 비즈니스 : 데이터 -> 가치창출 -> 기존 프로세스 변경으로 이어지는 것. 데이터 비즈니스
●데이터 드리븐 비즈니스 : 데이터 -> 가치창출 -> 기존 프로세스 변경으로 이어지는 것. 데이터 비즈니스
2장. 머신러닝
●머신러닝 : 스스로 학습 -> 흉내, 지도/비지도/강화학습
●지도학습 : 학습데이터에는 정답지가 있음, 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾아내면 데이터마이닝이 된다.
cf) 코호트 분석, 규칙기반 타겟팅,
●비지도 학습 : 컴퓨터에게 모델에 기반한 학습을 시키되 정답을 포함시키지 않는 것
ex) 고객세그멘테이션 - 클러스터 모델(군집화)
●강화학습 : 반복적인 학습, +/- 피드백으로 목적에 맞는 행동을 하도록 하는 것.
ex) GAN(generative adversarial network) : 만드는 부분과 평가하는 부분이 대립하며 발전시키는 모델
●머신러닝 & 딥러닝
●AI > 머신러닝 > 딥러닝 (인공신경망)
●인공신경망 : 서로 연결된 신경망들이 신호를 나눠주고 받는 신경망 구조
●딥러닝 : 입력층 -> 중간층 -> 출력층 , 출력층이 3개 이상인 경우 딥러닝이라고 본다.
●딥러닝의 종류
-DNN: Deep Neural Network, 중간층을 깊게 쌓은 형태, 테이블 형식 데이터 처리에 용이
-CNN: Convolutional Neural Network, Convolutional = '복잡한'-> 중첩적분, 합성곱
값 처리 시 잘게 나눠 많은 영역으로 분할 -> 각 영역별 처리, 개별영역 처리 치중 -> 경직 문제 -> 주
변도 합성처리
-RNN: Reccurent Neural Network, 언어 등의 처리 시 사용, 순서가 중요한 데이터 처리
-GAN: 딥러닝 생성에 응용, 만드는 부분 vs 평가하는 부분 => 발전
3장. 인공지능의 활용
●머신러닝 & 데이터 분석
ex) IBM 왓슨 포 온콜로지, 의료데이터 기반으로 치료방법을 추천
●데이터 분석, 데이터 시각화 -> 기술적 분석, 탐색적 분석, 분석을 프로세스 내로
●시각인지력
●콘텐츠 생성
●자연어 처리
●HCI(Human - Computer Interaction)
●미래 예측 : prediction(현재 설명) vs forecasting(시계열적 미래예측)
●머신러닝 활용처(맥킨지 2016)
-classification 분류
-prediction 예측, forecasting
-generation 생성
4장. 빅데이터 범주
●빅데이터 & SNS 분석 : 빅데이터의 아주 작은 부분에 불과
●불필요한 빅데이터 단어 사용 -> 인사이트의 적용이 더 어렵게 된다 -> '빅데이터' : 큰 데이터도 쉽게 다룰
수 있는 기술의 총체 또는 수단
<<2부>>
5장. 빅데이터와 변화
●빅데이터와 변화 => 경영방법론(조직관리, 협업체계, 기업문화) - 변화 수용&추진능력, 변화관리
ex) JINS 안경추천 알고리즘
●좋은 알고리즘 vs 경영진의 이해능력, 인공지능 활용 => 인간인지&판단범위 뛰어넘는 도구임을 인식
●변화관리, 붉은깃발법(잘못된 규제) => 데이터 기술, 인공지능을 보는관점 변화
==> 데이터 기반 변화관리 "데이터 드리븐 비즈니스"
●피터드러커 <자기경영노트> Efficiency is doing things right, Effectiveness is doing the right things
6장. 이해관계조정
●데이터분석, 데이터 사이언스 != 기업 IT팀
●조직구조&프로세스 변경 필요성, 인공지능 + 데이터 기술 활용 => 업무 프로세스도 그에 맞게 변경되어야 함 : "데이터 리엔지니어링"
●근본적 변화는 Top-Down 으로
ex) GE-소프트웨어 솔루션
7장. 일하는 방식의 변화
●인공지능 <== 일상의 기술로
ex) Bee-scanning (벌의 기생충 감염여부 체크)
●데이터드리븐 비즈니스로의 변화는 필수적
<<3부>>
8장. 데이터 드리븐 비즈니스의 실행
●데이터 활용 단계
1. 데이터파악(운영시스템..)
2. 파일럿 프로젝트(업무프로세스 개선지점 포착)
3. 데이터 수집 & 저아 (저장소 ㅗ간리시스템-데이터레이크)
4. 데이터 활용 & 성숙
5. 비즈니스 확장 & 신규비즈니스 개발
마무리. 작가의 의견
#인공지능 시대의 비즈니스 전략, 빅데이터
댓글
댓글 쓰기