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비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식

: 구글 검색부터 유튜브 추천, 파파고 번역과 내비게이션까지 일상을 움직이는 인공지능 이해하기

박상길 저 / 정진호 그림 | 반니 | 2022년 03월 04일   저자/출판사 더보기/감추기
리뷰 총점9.8 리뷰 29건 | 판매지수 10,494
베스트
자연과학 top20 35주
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 03월 04일
쪽수, 무게, 크기 440쪽 | 790g | 145*220*30mm
ISBN13 9791167960221
ISBN10 116796022X

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카드 뉴스로 보는 책

책소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

추천사
들어가며

1 인공지능: 위대한 인공지능, 깨어나다
인간을 이긴 최초의 체스 기계
진정한 인공지능이 등장하다
규칙 기반, 인공지능을 구현하다
머신러닝, 스스로 규칙을 찾아내다
인공지능의 핵심기술, 딥러닝의 등장
데이터, 인공지능의 원유
시스템, GPU가 인공지능을 완성하다
오픈소스, 모두가 참여하는 혁신
일상을 움직이는 AI

2 알파고: 인간을 능가하는 기계의 등장
딥 블루는 어떻게 체스 챔피언이 되었을까?
인공지능, 바둑을 넘보다
도박의 확률을 이용하는 몬테카를로 방법
정책망, 어디에 돌을 내려놓을까?
가치망, 형세를 판단하다
알파고가 수를 두는 방법
신의 한 수
인간은 필요 없다

3 자율주행: 테슬라가 꿈꾸는 기계
자율주행의 시작, 다르파 그랜드 챌린지
자율주행차 스탠리가 우승한 비결은?
자율주행의 공식, 베이즈 정리
센서 전쟁: 레이더, 라이다 그리고 카메라
카메라, 동물의 눈으로 도로를 바라보다
주행 데이터와 모방학습
완전 자율주행은 가능할까?
자율주행의 딜레마, 누구를 희생해야 할까?
자율주행차가 바꿀 미래

4 검색엔진: 구글이 세상을 검색하는 법
검색엔진의 등장
엄청난 돈을 벌어들이다
엄청난 문서를 수집하다
검색엔진은 어떻게 검색할까?
랭킹, 수십 조 가치의 줄 세우기 기술
최신 문서를 찾아서
품질 좋은 문서를 찾아서
페이지 랭크, 구글의 시대를 열다
쿼리에 딱 맞는 문서 찾는 법
검색 결과의 개선을 어떻게 확인할까?
검색엔진 최적화와의 싸움
점점 더 똑똑하게, 구글 MUM

5 스마트 스피커: 시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까
인공지능 비서의 탄생
애플 시리, 음성인식 비서의 시대를 열다
아마존 알렉사, 스마트 스피커의 시대를 열다
스마트 스피커는 어떻게 말을 알아들을까?
음성인식, 목소리를 알아듣다
자연어 이해, 의도를 이해하다
다이얼로그 매니저, 명령을 실행하다
딥러닝, 인간보다 더 자연스러운

6 기계번역: 외국어를 몰라도 파파고만 있다면
하루키 번역을 앞선 구글 번역
기계번역의 시작
규칙 기반, 모든 규칙을 정의하다
예시 기반과 통계 기반, 가능성을 보이다
신경망 기반, 자연스러운 번역의 시작
문장을 통째로 압축하기
번역 규칙을 스스로 학습하다
인간을 뛰어넘은 기계번역

7 챗봇: 카카오 챗봇에게 고민 털어놓기
챗봇 이루다는 왜 2주 만에 서비스를 멈췄을까?
컴파일러, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하다
좌표, 기하학을 숫자로 바꾸다
워드투벡, 언어를 숫자로 바꾸다
코사인 거리로 비슷한 단어를 찾다
기계와 자유롭게 대화할 수 있을까?
GPT, 인간을 능가하는 언어 생성 모델
기계가 언어를 이해할 수 있을까?
튜링 테스트와 중국어 방
인공지능이 진정한 이해를 묻다

8 내비게이션: 티맵은 어떻게 가장 빠른 길을 알까
내비게이션, 당신의 스마트한 운전 비서
오컴의 면도날 원칙
예측을 좌우하는 데이터
의사결정나무, 단순한 모델의 힘
랜덤 포레스트, 대중의 지혜를 발휘하다
그레이디언트 부스팅, 정답과 거리를 줄여나가다
데이크스트라 알고리즘, 최단 거리 탐색의 비밀
모든 내비게이션이 채택한 A* 알고리즘
내비게이션, 경로 안내 그 이상의 것

9 추천 알고리즘: 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 여기로 이끌다
추천 서비스의 역사, 넷플릭스부터 유튜브까지
맥주와 기저귀는 함께 팔린다
10대 소녀의 임신을 예측한 알고리즘
추천 시스템의 시작
협업 필터링, 비슷한 고객을 추천하다
행렬 인수분해, 잠재요인을 찾아내다
딥러닝을 도입한 유튜브 추천 알고리즘

마치며
용어집
미주

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

이 책에는 고심해서 고른 인공지능의 8가지 쓸모를 자세히 소개합니다. 단순한 소개에 그치지 않고, 각 서비스가 어떻게 작동하는지 구체적인 원리를 살펴보면서 여러분이 인공지능 서비스에 매력을 느낄 수 있도록 했습니다. 특히 원리를 이해하는 것이 얼마나 우아하고 아름다운 일인지를 깨닫게 하고 이를 통해 기술과 과학에 대한 이해를 높이고, 나아가 여러분이 다른 분야에도 작동 원리를 응용하여 도움이 될 수 있도록 했습니다.
--- 「들어가며」중에서

미 대선 결과를 정확하게 예측하여 일약 스타로 떠오른 통계학자 네이트 실버는 《신호와 소음》에서 인간을 능가하는 기계를 두고 “기술을 있는 그대로 바라보라”고 주문했습니다. “지나치게 기술에 의존해서도 안 되며 그렇다고 기술에 공포를 느껴서도 안 된다”면서 말이죠. 인간을 능가하는 인공지능의 등장은 여전히 먼 이야기입니다. 전혀 두려워할 필요가 없습니다.
--- 「알파고: 인간을 능가하는 기계의 등장」중에서

딥러닝 알고리즘은 계속해서 발전하고 있습니다. 이제 단순히 스크립트를 읽는 것을 넘어 어린 나이에 세상을 먼저 떠난 딸의 목소리를 재현한다거나, 성우가 맡았던 목소리 연기를 대신하기에 이르고, 오디오북 콘텐츠는 물론 영어회화 서비스에도 쓰입니다. 알파고가 인간을 능가한 것처럼 조만간 딥러닝이 사람보다 더 자연스러운 소리를 내게 될지도 모를 일입니다.
--- 「스마트 스피커: 시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까」중에서

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

구글 검색부터 네이버 파파고, 내비게이션과 유튜브 알고리즘까지
일상을 바꾼 모든 AI 기술의 원리를 쉽게 풀어낸다

아침에 일어나 스마트 스피커에 날씨를 물어본다. 궁금한 일이 생기면 곧바로 포털에서 검색한다. 어디론가 이동할 때는 내비게이션에 목적지를 입력한다. 유튜브나 넷플릭스가 내게 추천해준 영상들을 차례로 훑어본다. 이는 지금 우리 일상의 한 장면들이다. 그리고 이 장면에는 모두 인공지능 기술이 녹아 있다. 자율주행, 검색엔진, 스마트 스피커, 기계번역, 챗봇, 내비게이션, 추천 알고리즘이 일상에 쓰이면서 우리는 삶이 편리해졌다고 느낄 뿐이지만 그 안에서는 혁신적인 인공지능 기술이 작동하고 있는 것이다. 이 책은 이러한 인공지능 기술을 우리가 이해할 수 있는 언어로 풀어낸다. 구글이 어떻게 순식간에 필요한 정보를 찾아내는지, 챗봇은 어떻게 정답을 들려주는지, 추천 알고리즘은 내 취향을 어떻게 알아내는지 등, 우리 일상과 밀접한 인공지능 기술의 원리를 친절하게 설명한다.

먼저 우리가 인공지능 하면 가장 먼저 떠올리는 알파고의 원리를 소개한다. 알파고는 어떻게 최고의 바둑 고수들을 뛰어넘을 수 있었을까? AI 체스기계 딥 블루가 세계챔피언 카스파로프를 이겼을 때도 바둑은 인공지능이 넘볼 수 없는 영역으로 치부되었다. 체스와는 달리 바둑은 그 경우의 수가 너무나도 컸기 때문이다. 이러한 문제를 인공지능 학자들은 몬테카를로 방법으로 해결한다. 모든 경우의 수를 계산하는 것이 아닌 무작위로 샘플링하여 정답을 찾는 것이다. 참고로 몬테카를로는 카지노와 도박으로 유명한, 모나코 동북부에 있는 휴양 도시로 도박에서 확률을 계산하는 것에서 그 이름을 따왔다. 여기에 더해, 어디에 돌을 내려놓을지 판단하는 정책망 알고리즘, 승리할 확률이 얼마나 되는지 판단하는 가치망 알고리즘을 활용해 알파고는 결국 이세돌 9단에게 승리를 따낸다.

챗봇에 쓰이는 원리도 흥미롭다. 인간의 언어를 다루는 인공지능 기술에서는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 바꾸는 것이 핵심인데 그 대표적인 방법이 ‘워드투벡’이다. 워드투벡은 말 그대로 단어를 벡터로 바꾼다는 의미다. 워드투벡은 어떤 단어와 특징을 관련성에 따라 0.99에서 0.01까지의 가중치로 표현한다. 예컨대 캐러멜이란 단어에서 단맛이란 특징의 가중치는 0.92, 크기는 0.06, 둥근 정도는 0.02의 숫자로 표현할 수 있다. 이렇게 하면 해당 단어를 각 특징을 차원으로 삼은 벡터 공간의 좌표에서 표현할 수 있는데, 이 좌표에서 특징이 유사한 단어들은 가까이 모이고, 이를 보고 컴퓨터는 단어의 유사도를 판단할 수 있는 것이다. 그리고 같은 방법으로 문장을 벡터로 표현하면, 우리의 질문에 가장 유사한 답변을 재빠르게 찾아주는 챗봇 기술이 된다.

“오늘도 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 이 영상으로 끌고 왔다”라는 밈으로 유명한 유튜브 알고리즘에 관한 설명도 재미있다. 여러 추천 알고리즘 중에 대표적인 것이 행렬 인수분해다. 행렬 인수분해를 이용하면 하나의 행렬을 2개의 행렬로 분해해서 계산하고 예측 정보를 얻어낼 수 있다. 예컨대, 고객이 어떤 영화에 남긴 평점을 하나의 행렬로 보고 여기에서 고객의 특징과 영화의 특징을 분해해 추출하는 것이다. 이러한 알고리즘에 딥러닝을 도입해 우리의 유튜브 화면에는 알 수 없는, 하지만 볼 수밖에 없는 영상들이 줄지어 올라온다. 참고로 행렬 인수분해는 사이먼 펑크라는 가명을 쓴 인물이 뉴질랜드 여행 중에 넷플릭스 프라이즈에 참가하여 고안한 알고리즘이다. 그는 이 알고리즘으로 대회에서 3위까지 올라가지만 대회에 관심이 없어진 그는 자신이 발명한 알고리즘을 블로그에 모두 공개하고 홀연히 자취를 감춘다.

인공지능 기술을 둘러싼 흥미로운 역사와 뒷이야기들

인공지능 기술의 발자취를 따라가다 보면 자연스레 등장하는, 흥미로운 사건들을 읽는 것도 이 책의 재미다. 먼저 인간을 이긴 최초의 체스 기계 이야기를 살펴보자. 이 기계는 놀랍게도 1770년 오스트리아에서 등장했다. 컴퓨터는 상상하지도 못했고 사칙연산을 겨우 해낼 수준의 기계를 구상하던 시절이었다. 태엽을 감으면 오스만제국의 의상을 입고 터번을 머리에 두른 인형의 나무 팔이 움직이면서 체스를 두었다. ‘메케니컬 터크’라는 이름의 이 기계는 당연히 세계적으로 유명해졌고 나폴레옹과 겨뤄 이기기도 한다. 미국의 추리소설가 에드거 앨런 포는 이 기계를 보고 체스를 두는 인형에 관한 에세이를 쓰기도 한다. 이 체스 기계의 정체는 무엇이었을까?

한때 세계적인 서비스로 자리매김했던 야후!가 구글에 밀리게 된 사연도 있다. 인터넷이 막 등장했던 무렵에는 디렉토리 서비스가 인터넷의 첫 관문이었다. 디렉토리 서비스는 인터넷 사이트를 주제별로 일목요연하게 정리한 서비스로, 예컨대 운동 ] 수영 카테고리로 가면 수영에 관련한 사이트가 죽 나오는 식이었다. 이 디렉토리 사이트의 최강자는 야후!였고 당시에는 모든 사람이 야후!를 인터넷 시작 페이지로 삼았다. 하지만 디렉토리 사이트의 치명적인 단점이 있었는데, 디렉토리의 편집을 사람이 직접 한다는 것이었다. 기하급수적으로 성장하는 인터넷 환경에서 그 변화에 사람이 하나하나 대응한다는 것은 사실상 불가능한 일이었다. 그럼에도 야후!는 디렉토리 서비스에 경쟁력이 있다고 판단했고, 결국 건 두 스탠퍼드 대학원생이 검색엔진을 위주로 만든 구글에 밀려나게 된다.

시리를 둘러싼 뒷이야기도 흥미롭다. 시리는 원래 민간 연구소의 프로젝트로 시작했다가 그 가능성을 보고 일부 연구원이 세운 스타트업 회사의 이름이자 서비스명이었다. 시리는 처음에 챗봇에 가까운 서비스였으나 출시를 1년이나 미루면서 음성인식 기능을 도입하고 마침내 앱스토어에 올라가 순식간에 엄청난 인기를 끌게 된다. 그리고 2주 후 시리의 공동 창업자 대그 키틀러스는 전화를 한 통 받는다. “안녕하세요. 스티브 잡스입니다.” 키틀러스는 장난전화라는 생각에 통화 종료 버튼을 누르지만 곧이어 두 번째 전화가 걸려오고 시리 팀은 모두 스티브 잡스의 집으로 초대된다. 잡스와 대화형 인공지능 그리고 애플의 미래를 두고 3시간이 넘도록 얘기를 나눈 후 잡스는 말한다. 애플이 시리를 인수하고 싶다고 말이다. 그렇게 시리는 애플의 핵심 서비스가 되어 아이폰 안에서 우리의 목소리를 기다리고 있다.

추천평 추천평 보이기/감추기

“알파고, 자율주행차, 기계번역 등은 인공지능을 이용한 대표적인 기술인데, 이들 기술이 실제로 어떻게 작동하는지를 가장 많은 사람이 이해할 수 있는 수준으로 설명한다.”
- 권순선 (구글 글로벌 머신러닝 프로그램 리드)
“인공지능과 교양서, 어쩐지 잘 어울릴 것 같지 않은 소재라서 별다른 재미는 기대하지 않고 읽기 시작했음을 밝힌다. 하지만 막연하게 알고 있던 인공지능의 역사와 뒷이야기를 누구나 이해할 수 있도록 재미있게 풀어 쓴 저자의 능력에 감탄했다. 컴퓨터 공학을 전공하는 조카에게 꼭 한 권 사줘야겠다는 생각이 든다.”
- 신명철 (카카오 엔터프라이즈 자연어 처리 파트장)
“예전에 지인이 ‘구글은 어떻게 검색창에 검색어를 넣는 순간 1초도 안 걸려서 전 세계의 모든 서버를 뒤져 문서를 찾아주느냐?’라고 물어본 적이 있는데, 그때 이 책이 있었더라면 대답 대신 건네줬을 것이다.”
- 이상호 (SK텔레콤 CTO, 11번가 대표)
“인공지능을 제대로 알고 싶어 하는 모든 입문자에게 그리고 입문자에게 인공지능을 제대로 설명하고자 하는 모든 인공지능 전문가에게 이 책을 추천한다.”
- 장동선 (뇌과학 박사, 궁금한뇌연구소 대표)
“어려울 수 있는 인공지능을 분야별로 초기 역사부터 최신 기술까지 다루면서도, 친근한 그림과 친절한 설명으로 풀어 초보자도 쉽게 이해할 수 있는 책이다. 평소 인공지능에 관심이 있으나 어떤 책으로 시작해야 할지 고민한다면 이 책을 적극 추천한다.”
- 하정우 (네이버 AI랩 연구소장)

회원리뷰 (29건) 리뷰 총점9.8

혜택 및 유의사항?
구매 AI에 대한 기초적인 이해 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 YES마니아 : 로얄 m**a | 2023.09.02 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
이 책은 AI와 기반 기술에 대한 기본 작동원리 및 역사를 그림과 함께 아주 알기 쉽게 설명 한 책 입니다. 바둑의 알파고, 네비게이션, 번역, 자율주행, 검색 등 예전에는 알고리즘 기반의 각각의 서비스가 빅데이터와 딥러닝 기반으로 변모 해 왔고 또한 Chat GPT 같은 점점 더 통합적인 모습으로 우리에게 다가오고 있다는 내용을 자세한 예와 함께 설명 해 주어서 저 같은 반(?);
리뷰제목

이 책은 AI와 기반 기술에 대한 기본 작동원리 및 역사를 그림과 함께 아주 알기 쉽게 설명 한 책 입니다.

바둑의 알파고, 네비게이션, 번역, 자율주행, 검색 등 예전에는 알고리즘 기반의 각각의 서비스가 빅데이터와 딥러닝 기반으로 변모 해 왔고 또한 Chat GPT 같은 점점 더 통합적인 모습으로 우리에게 다가오고 있다는 내용을 자세한 예와 함께 설명 해 주어서 저 같은 반(?) 전문가 에게도 유익한 책이었습니다.

더욱이 제가 좋아하고 IT출신의 그림작가이신 정진호님 께서 그리신 일러스트레이터 들은 정말 핵심을 잘 표현하고 있는 것 같습니다.

1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1 댓글 0
AI는 선택이 아닌 필수 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 투**비 | 2023.01.01 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
AI 기술에 대해 비교적 이해하기 쉽게 쓰고자 했던 저자의 마음이 느껴지는 책이다. AI의 역사와 원리 그리고 현재 우리 실생활에서 접하고 또, 활용되고 있는 영역까지 터치한 부분을 통해 작가의 내공을 충분히 실감했다. 작가가 소개한 8가지 쓸모를 다시 한 번 리마인드 해본다(인공지능/위대한 인공지능, 깨어나다)?1770년 오스트리아의 체스를 두는 인형 메케니컬터크는 비록 사람;
리뷰제목
AI 기술에 대해 비교적 이해하기 쉽게 쓰고자 했던 저자의 마음이 느껴지는 책이다. AI의 역사와 원리 그리고 현재 우리 실생활에서 접하고 또, 활용되고 있는 영역까지 터치한 부분을 통해 작가의 내공을 충분히 실감했다. 작가가 소개한 8가지 쓸모를 다시 한 번 리마인드 해본다

(인공지능/위대한 인공지능, 깨어나다)?1770년 오스트리아의 체스를 두는 인형 메케니컬터크는 비록 사람이 직접 들어가 조작했던 사기였지만 현재의 인공지능은 '인공지능 데이터 시스템'의 3박자가 어울러져 눈부신 발전을 하고 있다. 250년전 인간이 상상하고 또, 구현하고자 했던 스스로 생각하고 움직이는 기계를 경험할 날이 곧 다가올 기대감으로 느껴진다.

(알파고/인간을 능가하는 기계의 등장)?기술은 2년마다 2배씩 성장한다는 무어의 법칙에 따라 시스템 발전이 인공지능의 발전을 초래했다. 딥블루, 알파고의 탄생으로 비록 인간이 체스와 바둑에서 졌지만 새로운 미래를 얻는 기회가 생겼다. 기계를 너무 맹신하지도 또, 공포를 느낄 필요는 없다. 기계와 인간 서로 공존하며 발전하는 미래를 기대해 본다.

(자율주행/테슬라가 꿈꾸는 기계)?자율주행 자동차는 초기 하드웨어 중심에서 인간의 운전을 모방하면서 스스로 학습하는 등 소프트웨어 중심으로의 기술을 통해 나날이 발전하고 있다. 윤리적 측면에서의 문제로 인한 도입의 제한은 풀어야할 숙제 이지만 도입하게 되면 사회 전반에 큰 변화가 예상된다. 자동차 즉, Auto mobile이라는 이름에 걸맞는 모습이 상상된다.

(검색엔진/구글이 세상을 검색하는 법)?현재 검색은 인터넷 서비스 중 단연 1등으로 초창기에는 디렉토리 서비스의 야후가 대단했다. 그러나 인간이 직접 분류했던 이 시스템은 한계에 봉착하고 이후 검색 기반의 구글이 등장. 검색은 크롤러를 통해 자료를 수집하고 색인을 만들며, 랭킹을 접목하여 질문의 유사도, 근접도를 넘어 전체 맥락을 이해하는 단계까지 발전했다. 그래서 내가 원하는 답을 그렇게 빨리 보여줄 수 있었구나 라고 새삼 느낀다.

(스마트 스피커/시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까)?최초의 스마트 스피커는 아마존의 알렉사로 그 모티브는 아이폰의 시리였다는 사실을 통해 역시 잡스님은 대단하다는 것을 느꼈다. 스마트 스피커는 크게 3개의 영역이 있는데 음성을 인식하고 이해하는 '이해영역' 과 다이얼 매니저와 스킬의 '실행영역', 자연어를 생성하고 음성을 합성하는 '생성영역'으로 구분된다. 점점 말귀를 잘 알아듣는 스마트 스피커에 대해 새롭게 안 사실이 대부분의 인공지능 영역이 서버에서 이루어 진다는 것으로 정작 스마트 스피커는 Wake-up 수준의 엔진만 작동한다는 사실이다. 혹시 나의 일거수 일투족을 아마존에서 속속히 듣고 있는 건 아닌지 살짝 걱정이 든다.

(기계번역/외국어를 몰라도 파파고만 있다면)?기계번역도 최근 들어 눈부시게 발전하고 있다. 사실 몇 년전만 해도 어색하기 짝이 없었던 번역기가 꽤 자연스러워진 이유는 초기 규칙기반에서 예시기반, 이후 통계기반을 거쳐 신경망기반의 스스로 학습하는 단계까지 발전한 것에 기인한 것으로 보인다. 저자의 말처럼 바벨탑으로 인해 인간에게 내려진 각기 다른 언어를 쓰게된 형벌을 극복하는 길에 한 발짝 다가가는 것 처럼 외국어로 인해 스트레스를 받는 사람들의 머리 아픔이 확 풀리길 기대해 본다.

(챗봇/카카오 챗봇에게 고민 털어놓기)?컴퓨터와 소통하기 위한 컴파일러와, 대화를 위한 규칙기반 FAQ, 문장을 숫자로 표현하면서 유사도를 판별하고 확률을 통해 문장을 만드는 등 오랜기간 인간은 컴퓨터에게 언어를 가르쳤고 발전해 왔다. 또한 얼마전에는 Chat GPT라는 서비스를 오픈 API사에서 런칭했다. 노래가사를 개사하고, 컴퓨터 코딩을 스스로 설계하는 등 대단한 능력을 지녔다. 다만 사실이 아닌 것을 그럴듯 하게 답을 하는 즉, 거짓도 사실처럼 답변하는 등 위험 요인도 있다. 눈부시게 발전하는 부분과 위협적이라는 두 모순된 평가 속에 과연 챗봇의 미래는 어떻게 그려질지 궁금해진다.

(내비게이션/티맵은 어떻게 가장 빠른 길을 알까)?전형적인 길치인 나는 내비게이션이 없었다면 아마 어마어마한 시간을 길에서 허비하지 않았을까 하는 생각이 든다. GPS 기술과 머신러닝, 교통정보 시스템과의 연동이 내비게이션 기술발전을 이끌었다. 또한 저자가 지적한 대로 오컴의 면도날, 즉 단순한 모델의 힘을 통해 정교한 모델만이 답이 아닌, 상황과 여건에 맞는 모델이 중요하다라는 사실도 알게됐다.

(추천 알고리즘/알 수 없는 유튜브 알고리즘이 여기로 이끌다)?유튜브를 보면 시간이 순삭으로 지나갔던 것은 연관성 분석, 데이터 마이닝, 추천시스템인 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링, 생각만 해도 정말 수학스러운 행렬 인수분해, 딥러닝 등 기술 발전을 통해서다. 추천 알고리즘이 나를 더욱 이해하고 뜻밖의 발견을 줄 수 있기를 기대해 본다.

"미래는 인공지능을 이해하는 사람의 것이다"라고 한다. 인공지능이라는 거대한 기술의 어깨에 올라타기 위한 노력 중 하나가 관련 서적을 읽고, 직접 경험해보고 또 다양한 의견을 나누는 것이다. 이런 활동을 통해 더 멀리 바라보고 더 스마트하게 미래를 준비 할 수 있기를 소망해 본다. -투빈투비
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기본적인 이해는 하고 있어야 할 상황 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 모*루 | 2022.12.04 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
대세가 되어 가고 있는 인공지능에 대한 전반적인 설명. 이미 이에 대한 몇 권의 책을 읽어본 적이 있는지라 크게 어렵지는 않지만 그렇다고 마냥 쉬운 것도 아니다. 요즘의 인공지능이라는 것이 필수적으로 빅데이터를 다루어야 하니 수학적인 개념이 들어가고 통계학에 인문학적인 소양도 필요하기 때문. 그러나 알던 모르던 우리는 이미 인공지능의 영향을 받고 있고 사회 전체;
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대세가 되어 가고 있는 인공지능에 대한 전반적인 설명. 이미 이에 대한 몇 권의 책을 읽어본 적이 있는지라 크게 어렵지는 않지만 그렇다고 마냥 쉬운 것도 아니다.

요즘의 인공지능이라는 것이 필수적으로 빅데이터를 다루어야 하니 수학적인 개념이 들어가고 통계학에 인문학적인 소양도 필요하기 때문.

그러나 알던 모르던 우리는 이미 인공지능의 영향을 받고 있고 사회 전체가 그쪽으로 바뀌고 있기 때문에 이에 대한 기본적인 이해는 하고 있어야 할 상황이다. 회피한다고 해결되는 것이 아니다 보니 보다 적극적이고 능동적인 대처가 필요한데 이런 책을 읽어 두는 것도 한 방법. 

아! 그렇다고!!^^

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쉽네요. 감사합니다~~
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지* | 2023.01.02
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도움이 많이 되었어요
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YES마니아 : 골드 새* | 2022.11.10
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비전공인데 잘 이해할 수 있을 듯
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J**1 | 2022.10.19
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