샘플 수가 문제가 아니다. 신문 기사의 설문 통계 기사에서는 표본들을 자세히 보지 않으면 속는다는 이야기를 한다 (실생활에서의 통계 관련 고전 도서인 [새빨간 거짓말, 통계(How to lie with statistics)]에서 가장 먼저 등장하는 사례가 이 예제다(1)). 일반적으로 흔히 이야기하는 부분은 이런 것이다. ‘아니 겨우 몇 백명에...

AI Conference에서 인상 깊게 들은 talk으로 머신 러닝 계의 전설이 아닌 레전드 피터 노빅느님의 키노트가 있었다. 무수한 딥러닝/머신 러닝 프레임워크들이 등장하면서 AI 프로그램도 공장제;; 가 되었지만 여기서 간과되는 것이, 머신러닝을 일반 프로그래밍처럼 다루게 되는 것이다. 그래서 모델을 프로그램 짜는 양 만들고, 데이터 trainin...

개인적으로 참 징글징글하게 다이나믹한 기간이었고, 그나마 몇 가지 위안 중에 하나는 책이었다. 책을 읽은 직후와 한참 후에 이렇게 다시 돌아보면 책에 대해 냉정해 지거나, 혹은 아예 인상에 안 남아서 기억마저 가물거리는 경우도 허다하다. 재미있지 않은가. (늘 그렇듯 추천은 볼드체로) 2017-04 [너무 시끄러운 고독] : 의...

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...