드디어 대망(?)의 3일차. Keynotes 2, 3일자 키노트는 유튜브에 다수 올라와 있으니 필요하신 분은 참고하세요. 키노트 답지 않게 상세한 설명을 해주는 학술적(?) 키노트가 많아서 좋았다. Magenta : Machine Learnin Creavity 첫 시작은 구글의 발표. 딥 러닝으로 예술 관련 프로젝트를 하는 마젠타 프로젝트에 ...

드디어 메인인 세션 발표 날이다. Keynotes 키노트는 보통 1주일쯤 후(?) youtube에 무료로 공유되는 것으로 알고 있다. 키노트들 중 흥미로운 것들이 몇 개 있었으니 관심있으신 분들은 한 번 찾아보는 것을 권한다. Observations on the era 언제부턴가 데이터 관련 O’Reilly 의 간판이 된(?) Ben Loric...

Prologue 정신을 차려보니 뉴욕에서 O’Reilly AI Conference에 참석하고 있는 자신이 있었다. 이것은 평행세계인가. O’Reilly 주관 Conference에 참석하는 것은 이 번이 세 번째. AI 컨퍼런스는(당연하게도) 처음이다.  Data 쪽 기업 컨퍼런스의 선두주자이며 이를 계속 유지하려고 하는 O’Reilly에서 AI...

최근 사람들에게 많이 듣게 되는 이야기 중 하나가 ‘주니어신 줄 알았어요’ ‘어려보인다’, ‘젊게 사시는 것 같다(…)’, ‘그 나이인 줄 몰랐다’ 같은 이야기다. 물론 많은 성인들에게 어려 보인다는 이야기는 칭찬이지만, 보통 내가 하는 대답은 이렇다. ‘아하하. 어리게 봐주시는 건 감사하지만 웬지 그건 제가 철이 없고 허술해서 그런 지도 모르겠네요....

언젠가, TV에서 스타워즈가 방영했다. 조카는 바로 ‘막내 이모- ‘를 외치면서 나에게 이것저것 물어보았고, 나는 이런저런 설명을 해 주었다. 이 이야기를 지인들에게 하면서, 나는 ‘이렇게 알려줄 윗 세대 덕후가 없었어서 매우 힘들었고, 지금도 누군가에게 가르쳐 줄 때 어느 눈높이에 맞춰서 설명을 해주어야 할 지 모르겠다. 물론 가르쳐주려고 노력은...

책 로그를 4달로 할까, 3달로 할까의 구분 기준은 3달간 40권 이상을 읽은 경우다 (한 달에 평균 10권을 읽는다고 가정했을 때. 한 번 나누면 1년 유지). 그런데 이번 3달은 (심지어 작년 12월의 남은 책을 빼고도) 어쩌다보니 40권이 넘어버려서 일단 정리하기로 했다. 딱히 많이 읽었다는 생각은 없었는데 그래도 꽤나 읽었구나. (늘 그렇...

몇 달 전 이 글에서도 언급한 적이 있지만, 인공지능에서 데이터가 왜 필요하냐, 데이터나 통계 하는 사람들은 머신러닝같은 거 나오면 못 쓰게 되지 않냐 하는 질문을 슬금슬금 들어왔고, 최근에는 정말 그 빈도가 매우 높아졌다. 그리고 내 대답은 일정하다. ‘데이터를 사용해서 문제를 풀어서 해답을 찾는 것에서, 최적의 방식은 문제에 따라 다르고, 그 방식...

실험 윤리, 법과 도덕의 망 안에서 살지만 그다지 윤리적이라고 하기에는 부끄러운 나같은 사람들도 많이 들어봤을 법한 말이다. 하지만 보통 이 말은 화장품 등의 동물 윤리 라든가 혹은 논문 표절 기사 등에서나 다루고, 일반적인 비즈니스 환경에서 들을 일은 없다고 생각될 지도 모르겠다. 하지만 모든 실험은 기본적으로 실험 윤리의 밑바탕에서 이루어져야 하...

언제부터인가 ‘A/B 테스트’ 같은 말이 유행하기 시작했고, 많은 서비스에서 ‘실험을 한다’는 말이 자연스럽게 나오게 되었다. 특히 ‘데이터 기반 의사 결정’이 널리 퍼지고, ‘데이터 분석’이 보다 용이해지면서 이런 현상은 더욱 심화되었다. 실제로, 더욱 더 많은 서비스들이 베타 테스트 등의 간단한 실험을 통해서 실제 그 이후의 서비스의 방향-버튼 색...

팀 하포드의 [메시]를 읽었다. 팀 하포드라면, 그냥 같은 컨퍼런스 같은 트랙에서 내 전전 순서에 발표한 이 구역의 흔한 발표자…지만(야) 어쨌든 이 때 발표 제목이 아마도 ‘Ideas matter’였고 이 때 주제가 ‘혼란과 부재가 오히려 창의력에 도움이 된다’라는 이야기였다. 그리고 이 이야기를 TED나 다른 데서도 하더니 아예 책으로 내셨다. ...