Monthly Archive: 6월 2018

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네트워크 이론 – 인스타그램의 알고리즘

Criteo라는 리타게팅 광고회사 (유저별 행동에 맞춰 쇼핑몰 노출 상품을 골라주는 광고 상품)에서 Senior Data Scientist로 재직하던 시절, 외부 접촉이 있을 때마다 항상 위에서 “절대로 회사 알고리즘을 상세하게 공개하면 안 된다”는 경고를 받았다. 굳이 공개해야할 때는 Top-line info만 공개해라고 여러번 주의를 들었는데, 회사 그만둔지 1년이 지난 요즘도 여전히 그 모델을 제대로 따라가는 경쟁자가 별로 없는 것과, 모델을 보면서 느꼈던 내공의 깊이(?)를...

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Blockchain 시리즈 – “ICO 없는 블록체인 기술 발전은 가능할까”라고?

“인공지능 회의론자”, “암호화폐 비관론자” 주변의 스타트업 관계자들에게서 듣는 평가다. 좀 심하게 말씀하시는 분들은 스타트업 업계에 투자금이 계속 유입되는 핵심 키워드 두 개가 인공지능과 암호화폐인데, 그 둘을 모두 “디스”하는 사람이 스타트업 한다는게 모순된 거 아니냐고 하셨다. 어쩌랴. 사기를 놓고 사기라 하지 않으면 혀에 가시가 돋을 것 같은데. 필자의 눈에 인공지능은 그동안 인류가 쌓아온 수학과 통계학에 빅데이터를 접목시킨 것에 지나지 않는다. 암호화폐는...

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커리어 쌓기 in Data Science

국내에서 데이터 사이언티스트로 성장하고 싶으면 어떤 커리어를 밟아야할까에 대한 질문을 많이 받는다. 개발자들이 Data Engineer쪽 커리어를 밟거나, BI들이 Data Analyst쪽 커리어로 나가는 건 이미 여러번 이야기를 했는데, 정작 Data Scientist로 성장하기 위해 한국에서 어떤 커리어를 밟아야할까에 대한 고민을 깊게 해 본적은 없었던 것 같다. Engineer나 Analyst는 학부 출신들이 전공만 맞다면 충분히 도전할 수 있는 영역이기 때문에 좀 더 쉽게 이야기할...

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딥러닝의 비밀을 파헤치는 새로운 이론???

어느 블로그를 지나가다가 본 내용이다. Hebrew University of Jerusalem 출신 어느 교수가 딥러닝이 어떻게 작동하는지 설명하는 “새로운” 이론을 제시했단다. “Deep learning is an information bottleneck procedure that compresses noisy data as much as possible while preserving information about what the data represent.” 풀어서 설명하면, 여러개의 데이터를 압축시켜서 병의 좁은 목으로도 넣을 수 있도록 만드는데, 정작 그 내용은 보존하는 방법이라는 뜻이다....

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수학이라는 장벽 for 4차 산업

외부 강의 요청이 있거나, 장문의 상담 이메일을 받거나, 책을 쓰자는 연락을 받고 미팅을 하면, 가장 먼저 물어보는 내용이 “어느 정도 수준의 수학”을 알아야 머신러닝을 이해할 수 있느냐다. 몇 번 말이 오가고 나면 이 분들이 왜 필자를 잡고 있는지 금방 눈치채게 된다. 필자가 문과 출신이기 때문이다. “수학”, “통계학”이 중요하다고 열심히 써 놨지만, “너는 경제학 출신이니 수학을 잘 모를 것이다”라는 기대감을 갖고,...

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Blockchain 시리즈 – 블록체인 커뮤니티의 도전

학부시절, 아니 박사까지 공부하면서 가장 좋아했고, 필자의 일상을 큰 틀에서 지배하는 수업을 딱 하나만 골라야한다면 게임이론을 고르고 싶다. 남들은 경제학 전공하면 돈 놀이하는 공부를 한다거나, 수요-공급 곡선 그려놓고 정신승리한다고 착각하시는데, 게임이론을 공부하고 그 툴을 이용해서 논문을 쓰다보면, 인간을 움직이게 하는 인센티브를 어떻게 구성한 “게임”을 만들 수 있을까, 더 나아가서는 시스템을 어떻게 구성해야 그 시스템이 간섭없이 유지되고 성장할 수 있을지를 함께...