시니어 PM이 되어가는 과정

Admob 광고 붙이기왜 AdMob을 선택했는가?광고 플랫폼에는 Facebook Audience Network, Unity Ads, AppLovin 등 다양한 선택지가 있지만, AdMob을 선택한 결정적인 이유들은 다음과 같았다. 1. 안정적인 광고풀Admob은 구글의 플랫폼이기 때문에 광고주 풀이 가장 크고 안정적이다. 역시 대기업의 파워를 무시할 수 없었다. 2. 개발 및 운영의 용이성연동도 쉽고, Firebase Analytics와의 데이터 통합이 가능해 사용자 행동 분석부터 광고 수익 분석까지 통합된 대시보드에서 관리할 수 있다.3. 검증된 수익성AdMob의 eCPM(effective Cost Per Mille)이 다른 플랫폼 대비 경쟁력 있는 수준을 유지하고 있다는 점도 고려했다. 아직 MVP..

드디어 Cursor AI의 세계에 발을 들이다 소문으로만 듣던 Cursor AI를 드디어 사용해 봤다. 사실 MCP 설치를 위해 다운로드만 받아두고 방치되어 있었는데, 이번 기회에 제대로 활용해 보기로 했다.만들고자 하는 앱은 쇠맛 느낌의 갓생 명언을 푸시 알림으로 보내주는 앱이다. ('motivation'같은 힐링 콘셉트의 명언 앱은 많지만, 왜 갓생러 전용은 없을까? 내가 잘 쓸 것 같아서 만드는 앱이다ㅎㅎㅎ)가칭은 '쇠맛펀치'인데 아직 고민중이다.... 개발 스택React Native - 크로스 플랫폼 모바일 앱 개발Expo - React Native 개발 플랫폼React - UI 라이브러리AsyncStorage - 로컬 데이터 저장소JSON - 명언 데이터 형식 개발 준비: 서비스 기획 및 문서..

왜 크롬 익스텐션인가? 회사를 떠나며 "내 제품"을 만들어보고 싶었다. 빠르게 MVP를 구현하고 시장에 내놓아 PMF(Product Market Fit)를 찾을 수 있는 제품을 고민하던 중 크롬 익스텐션이 눈에 들어왔다. 개발 복잡도가 상대적으로 낮고, 배포 및 업데이트가 간단하며, 무엇보다 기존 서비스 위에서 부가가치를 제공할 수 있다는 점이 매력적이었다. 아이데이션 과정1. 시장 기회 탐색초기 사용자 확보를 위해 구글, 노션 등 일상적으로 사용하는 서비스들과 연동 가능한 제품을 구상했다. 이미 사용자 베이스가 확보된 플랫폼 위에서 부가 기능을 제공하면 진입장벽이 낮아질 것이라 판단했다.2. 전문성 활용개인적으로 노션을 사용한 지 5년이 넘었고, 업무용으로도 사용한 경험이 있어 pain point를..

내돈내산 인프런 강의를 듣고 정리한 글이며, 아래는 수강했던 강의 링크이다. https://www.inflearn.com/course/rag-llm-application%EA%B0%9C%EB%B0%9C-langchain RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain) 강의 | 강병진 - 인프런강병진 | 실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다, 실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자가 말아주는 RAG데이터 전처리 및 효율적인 Retrieval: RAG 구성을 위해 필요www.inflearn.com 필수 용어용어의미비고 임베딩 (embedding): 자연어 처리(NLP)나 머신러닝에서 단어나 문장 같은 텍스트를 수치 벡터로 변환하..

0. 서론지난 5월 제45회 ADsP (데이터분석 준전문가) 시험을 봤고, 얼마 전 합격 발표가 났다.자격증을 준비하고 합격하기까지의 과정을 기록해 본다. 1. ADsP 자격증이란? ADsP (데이터분석 준전문가)는 한국데이터진흥원에서 주관하는 데이터분석 준전문가 자격으로,연 4회 치러지는 국가공인민간자격증이다. 2. 접수 방법데이터자격시험 사이트에서 연 4회 접수가 가능하다.응시료는 50,000원이다. 💡 Tip: 고사장이 많지 않으므로 원하는 지역에서 응시가 어려울 가능성이 높음. 첫째 날에 원서접수 하는 것을 권장!!! 3. 문항 및 배점 3과목을 합쳐 총 50문항, 총점 100점이다. 1과목 10문항 => 총 20 2과목 10문항 => 총 20 3과목 30문항 => 총 60 즉 ..

* 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..