시니어 PM이 되어가는 과정

* 본 포스팅은 패스트캠퍼스의 "AI 시대, PM/PO 를 위한 한 번에 끝내는 AI 서비스 기획 실무" 강의를 듣고 요약한 내용입니다. 온라인 강의를 수강한 후 개인적으로 정리한 내용입니다. 🤖 인공지능이란?인공지능 = 데이터 = 숫자정보(벡터화) 분류 데이터 분류기, 패턴을 예측하는 것수학적 분석에 기반한 결과을 도출하는 것(기계는 사람처럼 직관이 없으므로)판단 기준이 되는 데이터가 매우 중요‼️ (충분한 학습 데이터 필요. 어떠한 결과를 얻을지 방향성을 사람이 잡고나서 딥러닝을 돌려야 함)사람이 보았을 때도 차이가 분명하게 구분 되는 것이 좋은 데이터데이터가 좋지 못하면, 절대 좋은 결과를 얻을 수 없음. 🆚 세대별 인공지능 비교1세대: 튜링머신2세대: 머신러닝3세대: 딥러닝규칙 기반 시스템.짧..

1. DNN (Deep Neural Network, 심층 신경망) 모델 이미지 출처:  https://www.researchgate.net/figure/A-multi-layer-neural-network-with-n-inputs-at-least-two-hidden-layers-and-one-output_fig5_330230427여러 개의 은닉층을 가지는 인공 신경망 모델이다.역전파 알고리즘을 통해 학습하며, 입력 데이터가 네트워크를 통과하면서 가중치가 조정되어 목표 출력과의 오차를 최소화한다.복잡한 비선형 문제를 해결할 수 있으며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용 가능하다.컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로봇 제어 등 광범위한 분야에서 활용된다.장점: 높은 성능, 다양한 분야에 적..

Ch9. 추천 알고리즘 - 알 수 없는 알고리즘이 여기로 이끌다 유튜브 시청의 70%, 넷플릭스 시청의 80%는 알고리즘에 의한 추천 영상.아마존: 추천 시스템의 원조. 아마존의 추천 시스템을 다룬 논문(2003년)이 지난 20년간 가장 영향력 있는 논문으로 선정.추천 시스템의 핵심: 사용할수록 정교해짐(데이터가 늘어나고 정보가 많아질수록 정확한 추천이 가능)사람들의 기호에는 강한 연관성이 있기에 추천 서비스가 효과적인 것. 이를 분석하는 것을 연관성 분석이라고 함  장바구니 분석: 고객의 구매 내역을 분석하는 방식. 상품 간의 연관성을 분석하는 것이기 때문에 '연관성 분석'이라고도 함데이터 마이닝: 대규모 데이터에서 특정한 패턴을 발견하고 추출하는 행위신뢰도: 연관성 분석에서 사용하는 지표. 신뢰도 값..

Ch8. 내비게이션 - 티맵은 어떻게 가장 빠른 길을 알까 내비게이션 사용이 일상화가 된 이유?미국이 정확한 GPS 신호를 민간에 개방: 1970년에 군사적 목적으로 24개의 GPS 위성을 쏘았지만, 적국의 사용을 우려하여 일부러 100m 이상 오차 나도록 만듦. : 2000년 클린턴 정부 때 이 오차를 없앰실시간 교통정보 + 머신러닝: 실시간 교통정보와 머신러닝이 연동되며 최적의 경로 안내 가능. : 머신러닝 도로상황 예측 ex. 해당 구간이 막힐지, 언제 출발하면 막히지 않을지 등을 예측 가능해짐.국내 업체가 경쟁력이 뛰어난 이유?: 지도는 도로의 상황 변화를 계속 반영해야 함 → 해외 업체가 국내에 진출하기 어려움. 수시로 현장을 조사하며 변경된 정보를 지도에 반영해야 함.  매개변수가 많으면 좋은..

Ch6. 기계번역: 외국어를 몰라도 파파고만 있다면인공지능의 시대가 열린 후, 구글번역이 어느날부터 굉장이 자연스러워짐.구글 번역이 도입한 기술은 '인공 신경망'인간의 언어를 몇 가지 규칙만으로 설명하기 불가능함.일상적인 대화에는 오류가 매우 많음. 하지만 인간은 이해가 가능.기계번역: 인간이 사용하는 언어를 기계를 사용해 다른 언어로 번역하는 일시스트란: 기계번역을 대표하는 회사. 규칙기반 기계번역을 이용함예시 기반 기계번역: 규칙기반 대신 풍부한 데이터를 활용하는 방식.사람들이 실제로 활용하는 문장 전체의 맥락을 살펴보는 데 초점.좀 더 자연스러운 문장으로 번역하기 위해, 확률 계산을 단어 단위에서 구문 단위로 확장함.신경망 기반 기계번역: 구문 단위를 넘어 아예 문장 전체에 딥러닝을 적용문장 전체를..

Ch5. 스마트 스피커: 시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까  해외국내서비스명2011 애플-음성 비서 시리 : 음성인식이라는 개념을 대중화2014 아마존-스마트 스피커 에코2016 구글-구글 어시스턴트2016 skt-음성인식 스피커 NUGU2017 네이버-클로바2017 카카오-카카오미니  초기 시리는 스타트업에서 만들어졌으며 음성인식 기능이 없었고, 그저 텍스트를 입력하면 응답해주는 챗봇에 가까웠음.하지만 이사회에서 챗봇으로는 시장의 반응을 얻기 어렵다고 판단하여 출시를 1년 연기하고 음성인식 기능을 추가하게 됨!2010년, 드디어 아이폰 앱으로 시리가 출시되고, 폭발적인 인기를 끌었음.스티브 잡스가 이 스타트업을 인수하였고, 1년 후 2011년 10월 iPhone 4S에 정식으로 시리가 탑재.시리팀..

Ch4. 검색엔진: 구글이 세상을 검색하는 법 검색엔진의 등장검색창에 검색을 하는 행위 = 쿼리(query)를 날리는 것검색 서비스 종류: 해외-구글, 한국-네이버, 중국-바이두, 일본-야후, 러시아-얀덱스인터넷 초창기: 디렉토리 서비스(주제별로 인터넷 사이트를 정리하여 제공)가 첫 관문이었음. 초기에는 사람이 직접 분류했으나, 인터넷의 성장 속도가 지나치게 빨라서 한계가 생겼음. => 검색 엔진 서비스로 넘어감엄청난 돈을 벌어들이다검색엔진이 시장의 흐름을 주도하면서 본격적으로 검색광고를 도입했으며, 광고는 구글 매출의 약 80%를 차지하게 됨.항상 똑같은 광고가 아니라, 쿼리에 적합한 광고를 보여줌(=타깃 마케팅). CPC(cost per click)방식을 도입하여 사용자 피드백에 의해 광고료가 산정됨..

Ch3. 자율주행: 테슬라가 꿈꾸는 기계 자율주행의 시작, 다르파 그랜드 챌린지2004년 다르파에서 첫 자율주행대회 개최. 군사적 목적의 자율주행차를 개발하기 위함. 다르파(DARPA: Defence Advanced Research Project Agency) : 미 국방부 고등연구계획국의 약칭. 국방부 산하 정부기관.혁신적인 연구를 지원하며 상금을 내거는 경쟁 방식의 대회를 여는 것으로도 유명.하지만 완주한 차가 1대도 없었음.자율주행차 스탠리가 우승한 비결은?2005년 자율주행대회가 다시 개최됨.스탠퍼드대학교의 '스탠리'가 6시간 54분만에 승리. 완주 차량도 5대. => 대회가 대성공으로 끝나며 본격적인 자율주행자동차의 시대가 열리게 됨.우승 비결?지도나 경로 탐색보다는 지형을 인식하는 기능이 훨씬..

Ch1. 인공지능: 위대한 인공지능, 깨어나다 퍼셉트론최초의 인공신경망 모델인간 두뇌의 뉴런 연결을 모방한 시스템이었으나, 당시 기술적 한계로 실질적인 사용은 어려움 규칙 기반 인공지능초기에 인공지능은 사람이 직접 작성한 규칙(if-then)을 기반으로 작동규칙을 벗어난 경우 추론이 불가능해 한계가 있었음 머신러닝기계가 스스로 규칙을 찾아내는 학습 방식으로 발전사람이 모든 규칙을 설정하지 않고, 데이터를 입력해 학습이미지넷 대회 → 딥러닝을 활용해 큰 성과 → 딥러닝의 시대  딥러닝머신러닝의 하위 개념 더 많은 데이터와 복잡한 구조를 처리할 수 있는 기술인공 신경망을 통해 데이터를 학습하고 규칙을 찾아내는 방식으로, 성능은 뛰어나지만 해석이 어려운 단점이 있다. 데이터의 중요성AI의 성능은 더 많은 데이..

사내 아티클 스터디_1기4주차 1회분 원문 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2724/ [‘일’상의 AI] ③ 꾸준히 성장하는 AI 제품은 어떻게 만들까? | 요즘IT짧은 주기로 쏟아져나오는 생성형 AI 기술들로 인해 마음이 조급해졌던 적이 있습니다. 그러나 개인적인 시행착오와 여러 AI 스타트업의 성공 및 실패 사례들로 배운 것이 있습니다. 추상적인 컨yozm.wishket.com0. 들어가며AI 시장이 빠르게 확장하며, 최근 채용 시장에서도 AI서비스 기획자의 수요가 급증했음을 체감한다. 나 역시 도태되지 않기위해 AI 기획에 계속 관심을 가지고 있었기에, 뤼이드(산타토익) 기획자가 경험한 개인적인 시행착오와 여러 AI 스터트업의 성공/실패 사례로 배운 내용..

사내 아티클 스터디_1기3주차 1회분 원문 : https://medium.com/ssgtech/ai-p-ck-%EB%82%B4-%EC%B7%A8%ED%96%A5%EC%97%90-%EB%A7%9E%EC%B6%98-%ED%8A%B9%EB%B3%84%ED%95%9C-%EC%83%81%ED%92%88-%EC%85%80%EB%A0%89%EC%85%98-beta-90d24b382594 AI P!ck, 내 취향에 맞춘 특별한 상품 셀렉션(Beta)똑똑한 추천medium.com0. 들어가며선정한 아티클의 저자는 SSG 검색추천팀의 기획자이며, 올해 오픈한 'AI Pick'이라는 서비스의 개발 과정을 공유한 글이다.검색 기획은 어려운 기획중에 하나이기에 누구에게, 언제, 무엇을, 어떻게 추천할건지 고민이 담긴 다른 기획..

사내 아티클 스터디_1기2주차 1회분원문 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2665/ 제미나이로 서비스 기획하기 A to Z | 요즘IT처음 제미나이를 사용한 목적은 다른 AI 서비스와 성능을 비교하기 위함이었습니다. ‘동일한 프롬프트를 입력했을 때 결과가 어떻게 다를까?’를 살펴보고 싶었기 때문이죠. 하지만 지난 5월 14yozm.wishket.com🌱 Gemini 소개2024년 2월 8일, 구글이 기존에 선보였던 LLM(Large Language Model)인 Bard가 Gemini로 리브랜딩 했다.동시에 유료 멤버십을 필요로 하는 Gemini Advanced를 출시하였다.(관련 기사)  ✨Gemini 기능다른 LLM과 비교되는 특징 위주로 정리해 보면 다..