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[IT뉴스]데이터를 모르고 AI 비즈니스를 논할 수는 없다
온카뱅크관리자
조회:
35
2024-05-23 16:16:58
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[신간소개] 대격변 AI시대, 데이터로 사고하고 데이터로 리ㄷ하라</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BQsdbC3I37"> <p dmcf-pid="bzo95Nvauu" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김익현 미디어연구소장)2009년 미국발 서브프라임 모기지 사태로 미국 뿐 아니라 전 세계 경제가 휘청거렸다. 그런데 서브프라임 모기지 사태 발생 직전까지도 은행과 투자자들은 제대로 감지하지도 못했다.</p> <p dmcf-pid="KBaVtAyjUU" dmcf-ptype="general">첨단 금융 상품을 연이어 내놓으면서 탁월한 분석력을 자신했던 금융권의 대실패였던 셈이다.</p> <p dmcf-pid="92c6pDHEUp" dmcf-ptype="general">그렇다면 왜 이런 실패가 발생했을까? </p> <p dmcf-pid="2w3IoUxp00" dmcf-ptype="general">‘대격변 AI 시대: 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라’의 저자들은 “치명적인 데이터 분석 실패에서 기인한 사건”이라고 분석한다. 채무 불이행이 독립된 사건이 아니라 서로 상관관계를 갖고 있는 연결된 사건이란 사실을 간과했기 때문에 생긴 일이라는 것이다.</p> <p dmcf-pid="VsUlNze773" dmcf-ptype="general">이처럼 데이터 분석 능력은 이제 실험실 안에서만 영향력을 발휘하는 덕목이 아니다. 우리 일상생활에까지 직접 영향을 미칠 정도로 중요한 능력이 됐다. 인공지능(AI) 시대가 되면서 데이터 분석 능력, 혹은 데이터 리터러시는 필수품이 됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="fzo95NvaUF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="스크린샷 2024-05-23 오후 4" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/23/ZDNetKorea/20240523161700284nlxg.png" data-org-width="379" dmcf-mid="qsVZs8j43z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/23/ZDNetKorea/20240523161700284nlxg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 스크린샷 2024-05-23 오후 4 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="4hqykKnb0t" dmcf-ptype="general">알렉스 거트맨과 조던 골드마이어가 공동 저술한 <strong>‘대격변 AI 시대: 데이터로 사고하고 데이터로 리드하라’</strong>는 바로 그 부분을 다루고 있는 책이다. 저자들은 “데이터와 통계를 모르고 AI 시대의 기술과 비즈니스를 논할 수 없다”는 문제의식을 바탕으로 확률, 통계, 데이터과학, 머신러닝에 대해 쉽게 풀어준다.</p> <p dmcf-pid="8y2Xm4Nf01" dmcf-ptype="general">특히 저자들은 전 세계를 뒤흔든 사건과 풍부한 예시를 토대로 통계와 데이터 이야기를 쉽게 풀어주고 있다.</p> <p dmcf-pid="6vKGwVg275" dmcf-ptype="general">이 책의 목차만 훑어봐도 이 책의 구성이 예사롭지 않다는 것을 알 수 있다.</p> <p dmcf-pid="PG41IPc6zZ" dmcf-ptype="general">제1부 ‘데이터로 사고하고 리드하기 위한 첫 여정’은 일종의 워밍업이다. 저자들은 데이터의 정의, 올바른 용어 사용, 통계적 관점으로 세상을 바라보는 방법 등에 대해 설명하면서 독자들을 데이터의 세계로 안내한다.</p> <p dmcf-pid="QoWAQHKGpX" dmcf-ptype="general">2부 ‘데이터를 대하는 태도, 확률과 통계 지식’과 3부 ‘다양한 사례로 다시 배우는 머신러닝, 딥러닝, AI 지식’에는 각종 통계 지식과 머신러닝을 비롯한 각종 AI 관련 지식에 대한 꼼꼼한 설명이 담겨 있다.</p> <p dmcf-pid="xBaVtAyjFH" dmcf-ptype="general">비지도학습, 회귀분석 처럼 문과생들에겐 다소 생소한 내용들도 나온다.</p> <p dmcf-pid="yUiBHohLUG" dmcf-ptype="general">여기까지 여정을 마무리한 독자들에겐 ‘프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 해야 할 일’을 다루고 있는 4부가 기다리고 있다.</p> <p dmcf-pid="WH8tCQkPpY" dmcf-ptype="general">특히 이 장에선 조직과 프로젝트를 실패로 이끄는 기술적인 함정에 대해 살펴보고, 데이터 프로젝트에 참여하는 사람들과 그들의 성향을 알아본다. 이와 함께 데이터 리드로 성공하기 위한 방향을 제시한다.</p> <p dmcf-pid="YH8tCQkPzW" dmcf-ptype="general">이제 명실상부한 AI 시대가 펼쳐지고 있다. 이런 대격변의 AI 시대에 우리가 알아야 할 본질은 무엇일까?</p> <p dmcf-pid="G0dzYnIiuy" dmcf-ptype="general">저자들은 “그것은 바로 데이터다”고 자신 있게 외치고 있다. 데이터를 제대로 이해하고 제대로 질문하며, 데이터와 논쟁하고 통계적 사고로 무장해 데이터에서 인사이트를 끌어내는 능력이 누구에게나 필요한 시대이기 때문이다.</p> <p dmcf-pid="HPmeBIFO7T" dmcf-ptype="general">저자들은 데이터 과학 뒤에 감춰진 장막을 걷어내고 “데이터에 대해 비판적으로 사고하고 말하고 이해하고 행동하기 위한 지식과 노하우”를 알려준다.</p> <p dmcf-pid="XFRuyJsduv" dmcf-ptype="general"><strong>(알렉스 거트맨-조던 골드마이어 지음/ 최재원-장진욱 옮김, 책만)</strong></p> <p dmcf-pid="Zqg21jTN7S" dmcf-ptype="general">김익현 미디어연구소장(sini@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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