[AI전략] 인공지능 채택의 적절한 속도는 무엇인가? 미디어에는 마치 인공지능이 아니면 안될듯 이야기들이 넘쳐나지만, 어떤 조사들에서는 실제 채택하는 기업들은 제한적이라는 숫자도 보여진다. 모든 기술의 채택(Adoption)에 있어서 타이밍에 관한 전략적인 그림이 필요하다. 그렇다면, 과연 내게 적합한 AI 인공지능 채택의 적절한 속도는 무엇인가? 적절한가를 어떻게 판단할 것인가? 보수적으로 행동해야 하는 경우, 적당하게 공격적으로 행동해야 하는 경우, 공격적으로 행동해야 하는 경우 세가지로 분류해 본다. (Applied from THD on 빅데이터) 이 내용은 토마스 데이븐포트 교수의 빅데이터 책에서 제시한 일종의 체크리스트를 AI 인공지능에 적합하도록 수정해 본 것이다.

데이터 분석가가 주로 사용하는 도구 조사 (구글 독 조사 페이지 링크 : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe31ixLe3hGifL9rauxCM687QJ7lQ2S4xlVowrHpe7e8QpnmQ/viewform ) [Summary] 본 조사는 대한민국의 데이터 분석가들이 2019년 현재 어떤 도구를 사용해서 데이터 분석을 수행하는가에 대한 개략적인 패턴을 ..

Dec. 6 14:00~17:00 Workshop 2) 머신러닝 실전 – R을 활용한 예측과 이상패턴 탐지(Machine Learning in Action using R – Prediction and Anomaly Detection) 이 Hands-on 워크숍에서는 기업에서 머신러닝을 적용하는 과정을 실전적으로 짚어본다. 오픈소스 R을 사용해서 데이터준비 및 탐색적 분석을 거쳐, 앙상블 머..

# 인공지능과 빅데이터의 시너지 - 현재와 미래 =============================== 2018년 현재 다양한 수준의 인공지능 응용들이 등장해 있으나 알고리즘의 수준과 데이터 활용의 수준에서 다양한 모습을 보이고 있다. 이제 시작인 단계이니 상대적인 수준의 차이는 있겠지만 아직 그다지 쓸모없는 ..

인공지능은 꼭 대량 데이터가 필요한가 전용준. 리비젼컨설팅 대표. 경영학박사 2018.10.18 인공지능에 대한 관심이 급격하게 늘어나면서 다양한 이야기들이 나오고 있다. 그러나 자세히 들여다 보지 않으면 오해를 불러일으킬만한 이야기들도 심심치 않게 들린다. 그 중 대표적인 한 가지..

기업에서 인공지능/머신러닝 적용에 실패하는 이유 전용준. 리비젼컨설팅. 2018.10. 인공지능(artificial intelligence, AI)과 머신러닝(machine learning, ML)은 최근 기업들의 초미의 관심사이다. 잘 모르지만 무언가 큰 효과를 줄 수 있을 것이라는 기대가 되기도 한다. 적용을 시도해보는 경우도 있고 ..