시니어 PM이 되어가는 과정

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..

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..