우유 회사가 갑자기 커피 팔면 너무 괴리가 크니까 라떼 같이 우유들어간 커피부터 팔면 좋을 듯. 아니면 커피와 어울리는 우유 개발도.
@user-ks8rx8qm1n3 жыл бұрын
좋은 아이디어네요 !!
@theosergio98893 жыл бұрын
sorry to be offtopic but does someone know a way to get back into an instagram account?? I stupidly lost my login password. I would love any tips you can give me
@user-bp3cc2yz1d4 ай бұрын
좋다…
@user-zu1ud9ye8b3 жыл бұрын
아니 당연히 물을 먼저 생각해야지
@user-wg2ju3ml1i3 жыл бұрын
난 온라인
@user-gp8dw3cb2s3 жыл бұрын
그래서 미래임 오늘날임?
@_furryfriends8123 жыл бұрын
3:24
@MoHa9Young3 жыл бұрын
방송일자 틀리심 미래방송 국민의방송
@user-eg8xl3gb4q3 жыл бұрын
easy훈!
@l7story4543 жыл бұрын
디지털 광부? ㅎ
@jjj-tr9hi2 жыл бұрын
대단한 사람일순 있으나 꼭 무슨 전문가라면서 매체에 자주나오면. 사짜 느낌이나더라ㅋㅋ 빅데이터? ㅋ 해봐야 넷상 정보가지고 미래 예측한다는건데 과연 그 정보들이 질 좋은 정보들일까. 데이터 가지고 미래를 예측은 할수 있겠으나 요즘 코딩하는 애들보면 지들이 아주 뭐 세상을 다 바꿀것처럼 얘기하더라. 4차산업혁명 과도기지만.. 매체에서 호들갑 떨어재끼는거보다 별일 없을거라 확신한다
@user-qc9bv2et5i2 жыл бұрын
네~
@user-fv3iq4kd9l2 жыл бұрын
저런 사람 100퍼 사짜임. 사짜까지는 모르겠고 그냥 별 볼일 없다는 말임. 왜냐면 저렇게 다 알고있으면 지가 하면 이 세상 최고 부자됨. 미래도 다 알고 트렌드도 다 알고 뭐 다 안다고 주장하는데 그런거 알면 돈 다 벌지 누가 못벌음? 데이터 갖고 미래를 자꾸 예측한다고 하는데 그건 데이터로 하는게 아니고 인간의 인사이트로 하는 거임. 데이터는 이미 발생한 일의 결과물임. 돈 버는건 지금 트렌디하고 핫 한걸 수개월 수년전에 본 사람들이 버는거고 이미 유행하는거 빅데이터 분석으로 발견한들 아무 의미없음. 그냥 이런 방송에 나와서 주둥이나 털겠지. 그렇다고 데이터를 무시하진않음...그냥 생각보다 별거없다고 말하는거임...
@mainboo19902 жыл бұрын
@@user-fv3iq4kd9l 좋은 말씀 감사드려요! 전공자는 아니지만 개인적으로 빅데이터에 관심이 많아서 그런데, 결국 나온 데이터 결과물로 말씀하신대로 인간의 통찰력으로 보는 것 같아요. 그래서 인문학이 필요한 것 같아요. 하지만 통찰력도 빅데이터에 기반한 자료가 있어야 더 정확할 수 있을 것 같은데 빅데이터 지식과 인문학 지식, 그리고 자기분야의 전문성이 있으면 빅데이터를 배워도 괜찮을 것 같은데 어떻게 생각하시나요??
@user-fv3iq4kd9l2 жыл бұрын
@@mainboo1990저도 비슷한 생각입니다. 인공지능이니 머신러닝이니 다들 "인간 같이" 컴퓨터가 생각하고 인식한다고 과대포장 하는데, 간단하게 말해서 그건 100프로 개구라고 확신합니다. 왜냐면 인간이 어떻게 생각하고 어떻게 인식하는지 확실하게 규정을 하고 정의를 내릴 수 있어야 "인간 같이"라는 말이 성립이 될 수 있는데 아직 인간의 인식 프로세스를 100프로 이해했다고 과연 말 할 수 있을까요? 그래서 그냥 말 자체가 안되는 말입니다. 이렇게 말하면 인공지능의 효율성을 무시한다고 오해를 많이 받는데 그건 절대 아닙니다. 다만 인간을 대체하는 기술이 아니구 상호보완하는 관계라고 보는 입장입니다.칼 포퍼의 열린 사회와 닫힌 사회 혹은 그의 제자인 조지 소로스의 재기성 이론을 참고하여 대입해 보면 좀 이해하기 쉽습니다. 조금 더 입문자에게 친숙한 책은 피터 틸의 제로 투 원 이라는 책 추천드립니다. 말씀주신걸 보통 도메인 지식(domain knowledge)라고 해요. 도메인 지식과 빅데이터 조합이면 전 매우 훌륭하다고 봅니다. 다만 빅데이터라는 단어가 현재 도무지 무슨 말인지 알 수 없을 정도로 막 사용되기 때문에 일단은 방대한 양의 데이터를 능숙하게 다루는 기술을 익히는걸로 이해하시면 되겠습니다. 그 기술은 당연히 퍼이썬이나 알 같은 프로그래밍 언어와 해당 라이브러리가 되겠구요. 해보시면 알겠지만 그냥 엑셀과 짬밥으로 겐또 때리는것과 빅데이터 분석이 큰 차이가 없음을 아시게 될겁니다. 기업들이 바보가 아닙니다. 핵심역량에 대한 데이터 분석은 빅데이터라는 말이 없을 때도 이미 하고있었습니다. 업계 수십년 일하신 부장님께 들이밀면 귀싸대기 맞습니다. 그렇다고 데이터를 다루는 기술이 무용하다는 말은 절대 아닙니다. 미래를 예측하거나 인간의 인식 능력을 넘보는 쪽은 아무래도 갈길이 한참 남은 것 같지만, 방대한 양의 데이터 가공하거나 일반적으로 '효율성'을 개선하는 작업에서는 인간이 빅데이터 기술을 따라 올 수가 없습니다. 설명이 좀 어설펐는지 모르겠는데 간단하게 인간과 컴퓨터가 잘하는 분야가 다르니 그걸 센스있게 알아보고 잘하는 분야에 집중하는게 맞다고 개인적으로 생각하고있습니다. 저 같은 경우 테크 회사가 아닌 일반회사에서 로봇 프로세스 자동화라는 프로젝트를 진행하고 있는데 한마디로 단순 반복된 서류작업들을 자동화 한다고 보시면 됩니다. 일반 사무직들이 하는 일이 1. 데이터 in 2. 데이터 가공 3. 데이터 out 이라고 구분할 수 있으니 그 과정을 컴퓨터 프로그램으로 자동화 하는 영역입니다. 제가 볼땐 이런 자동화 쪽이 빅데이터 보다 훨씬 더 실용적은 분야로 보이네요. 전제는 빅데이터 전문 기업이 아닌 일반 기업의 기술 활용측면에서 말씀드렸습니다.
@user-fv3iq4kd9l2 жыл бұрын
@@mainboo1990 그리고 인문학을 강조하신 점에서 첨언합니다. 영상에 나오는 데이터 분석이 결국은 인간의 언어를 분석하는 것이기 때문에 언어 구조학이나 인식론 등 흔히 말하는 인문학적인 베이스가 꼭 필요하겠지요. 데이터 분석이라는것도 흔히 생각하는 것처럼 도식적으로 무식하게 때려 넣는게 아니라 취사와 선택 과정에서 인간이 개입되며 인간의 오류(?)가 그대로 나타나는 분야 입니다. 엄청난 양의 데이터를 넣고 인과관계 상관관계를 찾다보면 엉뚱한 상관관계가 나오는 거구요. 그리고 상관관계 알아냈다해도 a->b인지 a->c->b 인지 ab인지 판단해야되구 인과관계를 알아냈다고해도 여전히 a->b인지 b->a인지 해석해야되구요. 결국 이 과정에서 삽질하면 산으로 가는 겁니다. 이 부분은 네이트 실버의 신호와 소음을 참고하시면 되겠습니다.