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4-1. 퀴즈 리뷰 생략 4-2. Gen AI란? _ 첫번째 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 - 인공지능 : 인간이 하는 일을 대신 해주는 시스템을 만드는 컴퓨터 과학 - 머신러닝 : 인공지능의 일부 -> 데이터에서 패턴을 찾는 블랙박스 - 딥러닝 : 머신러닝의 일부 -> 이미지/비디오/오디오 등의 복잡한 데이터 처리에 강점 -> 개념은 오래전부터 있었으나 빅데이터, 클라우드의 발전으로 떠오르게 됨 Gen AI ( Generative AI )란? - Gen AI는 학습된 컨텐츠를 바탕으로 새로운 컨텐츠를 만드는 딥러닝 기술 -> 입력 컨텐츠의 내용을 학습한 모델이 만들어짐 ( ex. GPT) ex. 자연스러운 언어 문장 데이터로부터 새로운 문장을 만들어냄! ex. 본래 ..
머신러닝을 기반으로 한 제품 개선이 무엇인지 알아보자! 3-1. 데이터 기반 제품 개선(Product Science)이란? : 머신러닝 기술을 사용해 제품/서비스의 기능을 개선하는 것에 대해 살펴보자. 데이터 과학자의 역할(Product Science) - 머신러닝 형태로 사용자들의 경험을 개선 : 중요한 문제를 정의(가설 정의) -> 데이터 수집(머신러닝 모델에 따라 수집방법이 달라짐) -> 예측 모델 생성 -> 테스트 (테스트는 훈련데이터의 일부를 사용 / A.B 테스트를 수행하는 것이 좋음) (짧은 사이클로 단순하게 시작해서 고도화하는 것이 좋음 -> 에자일 방법론) 데이터 과학자에게 필요한 스킬셋 : ML/DL에 대한 깊은 지식과 경험 : 코딩 능력(파이썬, ..
2-1. 데이터 문해력 퀴즈 리뷰 생략 2-2. 데이터 기반 의사 결정(Decision Science)이란? 두 가지 형태의 데이터 기반 의사 결정이 있음 데이터란 기본적으로 과거의 기록이므로 이를 바탕으로 한 결정은 최적화에 가까움! 1) Data Driven Decision 2) Data Informed Decision 데이터에서 인사이트 찾기 : 중요 지표를 데이터 기반으로 정의하고 시각화하기 : 가설을 바탕으로 실제 데이터를 보고 확인하기 -> A/B Test 데이터 분석 케이스들 - 중요 지표 대시보드 만들기 - 고객 이탈률 분석: 보통 코호트(동일한 특성을 갖는 고객 그룹) 분석 -> ex) 처음으로 서비스를 시작한 날짜를 기준 - 고객 잔존률 분석: 보통..
1. 데이터 문해력이란? 1-1. 데이터란? 데이터란 우리 생활 모든 곳에 존재하며, 우리가 관찰할 수 있는 모든 것을 말함 ex) 온도, 풍향, 소리 등.. -> 의미있는 정보 도출 가능 -> 데이터를 활용하는 것의 시작은 데이터를 기록하고 수집하는 것임(Digitization) => 웹, 모바일과 같은 모바일 환경에서 데이터를 수집. 요즘은 클라우드, 빅데이터 처리. 인공지능의 기술 발전으로 인해 점점 더 많은 오프라인 서비스 혹은 오프라인 -> 온라인의 트렌드가 만들어짐 빅데이터란 꼭 크기가 큰 데이터만을 의미하는 것이 아님 데이터에서 가장 중요한 것은 품질. 그 다음이 크기임. 품질이 좋아야 좋은 데이터임. 빅데이터의 예) 모바일 디바이스의 위치정보, 스마트TV, IoT 센터, 센서 데이터, 웹 ..
