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품목정보
| 발행일 | 2021년 02월 26일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 394쪽 | 560g | 140*210*22mm |
| ISBN13 | 9788934986829 |
| ISBN10 | 8934986824 |
- eBook
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“불확실성은 완전히 없앨 수 없기 때문에 우리는 항상 불확실성에 대해 대비해야 합니다.”
--- p.27
“주식시장에서는 가격이 급등하거나 급락하는 사건이 정상 상태보다 훨씬 자주 발생하기 때문에 가격변동은 정규분포를 따르지 않는 것입니다. 2020년 코로나19 사태 중에 경험한 주식가격의 폭락과 폭등도 정규분포로는 설명할 수 없습니다.”
--- p.61
“법원은 ‘상당한 인과관계’라는 단어를 사용합니다. 당직실에서 숨진 전공의는 산재 인정을 받은 반면 세월호 잠수사의 골 괴사 사건은 인과관계 인정을 받지 못했습니다. 이러한 법원의 판단을 보면서 데이터과학의 한계를 생각해봅니다. 데이터를 바탕으로 모두가 동의하는 인과관계를 발견한다는 것은 매우 어렵습니다. 우리가 기술에 대한 지식뿐만 아니라 데이터과학의 한계도 잘 이해해야 하는 이유입니다.”
--- p.97
“교육생의 다음 날 성적의 오르내림은 자연현상이지 교관의 지도 때문은 아닙니다. 반대로 교관의 지도 방법은 교육생의 오늘 성적 결과에 따른 것입니다. 원인이 아니라 결과인 것입니다. 이처럼 경험에 의존해서 판단하는 것을 피해야 합니다. 경험이 필요 없는 것이 아니라 경험에 대한 해석이 어렵기 때문입니다.”
--- p.104
“데이터에서 트렌드가 보인다고 모두 예측 가능한 것은 아닙니다. 예측 불가능한 경우에 트렌드가 더 빈번히 발생합니다. 이 때문에 데이터 분석에 확률 이론이 꼭 필요하며, 데이터를 해석할 때 필요한 소양 중 하나는 보이는 것을 그대로 믿지 않는 능력입니다.”
--- p.133
“알파고 이전에 바둑 인공지능이 불가능하다고 생각한 이유는 101번째 수로 가능한 수가 261개나 되었기 때문입니다. 261개의 개별 수 각각에 대해서 수십만 번의 자체 대국을 두는 것은 물리적으로 불가능합니다. 알파고는 이 문제를 기보 빅데이터를 이용하여 해결했습니다. 기보 빅데이터를 분석하여 실제 거의 나오지 않는 수를 과감히 제거하여 계산량을 획기적으로 줄였습니다.”
--- p.344
“인공지능의 심각한 윤리적 문제로는 인공지능을 통해 이루어진 판단이나 의사결정은 부당한 편향 bias을 낳을 수 있다는 것입니다. 나이가 이러한 편향은 사회에 만연한 차별과 불공정을 더욱 강화하고 영속시킬 위험이 있다는 것입니다. 데이터에 기반을 둔 인공지능은 주어진 데이터를 기반으로 학습을 합니다. 문제는 주어진 데이터 자체나 설계된 알고리즘 자체에 모종의 편향이 내재할 수 있다는 것입니다. 이 경우 학습된 인공지능도 결과적으로 모종의 편향을 띱니다.”
--- p.367
“우리는 살아가면서 다양한 경험을 합니다. 그리고 개개인의 경험이 다르기 때문에 의견이 다르고 판단도 다릅니다. 선진사회로 발전하기 위해서는 상대방의 다른 의견이나 판단을 존중하고 서로를 이해하는 것이 중요합니다. 그런데 사회 구성원의 데이터과학에 대한 이해의 수준이 올라가면 서로에 대한 이해의 수준도 올라갑니다.”
--- p.27
“주식시장에서는 가격이 급등하거나 급락하는 사건이 정상 상태보다 훨씬 자주 발생하기 때문에 가격변동은 정규분포를 따르지 않는 것입니다. 2020년 코로나19 사태 중에 경험한 주식가격의 폭락과 폭등도 정규분포로는 설명할 수 없습니다.”
--- p.61
“법원은 ‘상당한 인과관계’라는 단어를 사용합니다. 당직실에서 숨진 전공의는 산재 인정을 받은 반면 세월호 잠수사의 골 괴사 사건은 인과관계 인정을 받지 못했습니다. 이러한 법원의 판단을 보면서 데이터과학의 한계를 생각해봅니다. 데이터를 바탕으로 모두가 동의하는 인과관계를 발견한다는 것은 매우 어렵습니다. 우리가 기술에 대한 지식뿐만 아니라 데이터과학의 한계도 잘 이해해야 하는 이유입니다.”
--- p.97
“교육생의 다음 날 성적의 오르내림은 자연현상이지 교관의 지도 때문은 아닙니다. 반대로 교관의 지도 방법은 교육생의 오늘 성적 결과에 따른 것입니다. 원인이 아니라 결과인 것입니다. 이처럼 경험에 의존해서 판단하는 것을 피해야 합니다. 경험이 필요 없는 것이 아니라 경험에 대한 해석이 어렵기 때문입니다.”
--- p.104
“데이터에서 트렌드가 보인다고 모두 예측 가능한 것은 아닙니다. 예측 불가능한 경우에 트렌드가 더 빈번히 발생합니다. 이 때문에 데이터 분석에 확률 이론이 꼭 필요하며, 데이터를 해석할 때 필요한 소양 중 하나는 보이는 것을 그대로 믿지 않는 능력입니다.”
--- p.133
“알파고 이전에 바둑 인공지능이 불가능하다고 생각한 이유는 101번째 수로 가능한 수가 261개나 되었기 때문입니다. 261개의 개별 수 각각에 대해서 수십만 번의 자체 대국을 두는 것은 물리적으로 불가능합니다. 알파고는 이 문제를 기보 빅데이터를 이용하여 해결했습니다. 기보 빅데이터를 분석하여 실제 거의 나오지 않는 수를 과감히 제거하여 계산량을 획기적으로 줄였습니다.”
--- p.344
“인공지능의 심각한 윤리적 문제로는 인공지능을 통해 이루어진 판단이나 의사결정은 부당한 편향 bias을 낳을 수 있다는 것입니다. 나이가 이러한 편향은 사회에 만연한 차별과 불공정을 더욱 강화하고 영속시킬 위험이 있다는 것입니다. 데이터에 기반을 둔 인공지능은 주어진 데이터를 기반으로 학습을 합니다. 문제는 주어진 데이터 자체나 설계된 알고리즘 자체에 모종의 편향이 내재할 수 있다는 것입니다. 이 경우 학습된 인공지능도 결과적으로 모종의 편향을 띱니다.”
--- p.367
“우리는 살아가면서 다양한 경험을 합니다. 그리고 개개인의 경험이 다르기 때문에 의견이 다르고 판단도 다릅니다. 선진사회로 발전하기 위해서는 상대방의 다른 의견이나 판단을 존중하고 서로를 이해하는 것이 중요합니다. 그런데 사회 구성원의 데이터과학에 대한 이해의 수준이 올라가면 서로에 대한 이해의 수준도 올라갑니다.”
--- p.387
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
추천평 추천평 보이기/감추기
“요즘 데이터가 홍수다. 길을 잃지 않으려면 모두 눈을 떠야 한다. 바로 저자가 말하는 데이터 리터러시다. 서브프라임모기지 사태의 원인은 무엇이고 고속도로에서 내 차선만 유달리 막히는 이유는 무엇인지, 이 책을 보면 알 수 있다.”
- 김범준 (성균관대 물리학과 교수, 『관계의 과학』 저자)
“통계학의 수련 내공에 따라 세상이 다르게 보일 것이다. 김용대 교수는 다양한 사례를 통해 일반 대중이나 통계학의 초보자들도 깊은 수준의 통계학 사고에 다가갈 수 있게 한다.”
- 박병욱 (서울대 통계학과 교수, 한국통계학회장)
“마음이 없으면 보아도 보이지 않는다는 옛말처럼 준비되어 있지 않으면 데이터를 봐도 진실을 알아채지 못한다. 데이터과학자의 눈으로 바라보면 교묘한 변명과 위장, 편협한 위선과 편견을 논리의 망치로 한 방에 설파해버리는 통쾌함을 맛볼 수 있다.”
- 김유원 (네이버 데이터랩 리더)
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