[책]AI 관련 지금 벌어지고 있는 랜드스케이프를 보고 싶다면, AI 전쟁

대화내용을 옮긴 책의 특성상, 만연체가 곳곳에 보인 덕분에 오히려 핵심만 파악하고 빠르게 넘길 수 있었던 책으로 주말을 빌려 빠르게 훑어보았다. AI는 확실히 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 가지고 오고 있다. 그리고 그 변화만큼이나 사회 내부에서 변화해야할 것도, 그리고 연구하는 것도 정말 많다.

Weekly Arxiv로 듣던 내용을 넘어서 상당히 많은 내용을 깊지 않지만, 넓게 다룬 책으로는 꽤 재미있게 읽을 수 있었다. 특히 한상기 박사님의 "신뢰할 수 있는 인공지능"을 업계 관계자로서는 워낙 재미있게 본 터라 이 책에서 박사님이 던지는 질문을 보면서 여러번 감탄했다.

책에서 재미있게 본 개념으로 소버린 클라우드라는 내용이 있었는데, 삼성이 아닌 네이버가 제공하는 소버린 클라우드를 상상해보면서 제조업이 느끼고 있는 위기감과 더불어 지형의 변화가 어떻게 이루어질지 사뭇 궁금해졌다.

취업을 준비하는 이에게는 네카라쿠배라는 말이 꽤나 익숙하게 알려져 있는데, 다시 한 번 네카와 나머지 기업 사이에서는 상당한 간극을 가지고 있고, 이 간극은 줄어들기 쉽지 않겠구나 라는 생각에 확신이 드는 책이기도 했다.

마지막으로 두 분다 학력 뿐만 아니라 실력으로도 한국의 Top Level의 AI 관련 전문가인데, AI 관련 업계에 종사하는 사람 중의 하나로서 산업군에 최적화된 AI 전문가로서 포지셔닝하는게 오히려 업계에서 오래 살아남는 방법임을 느낄 수 있었다. 생각의 깊이 뿐만 아니라 노출되는 정보와 범위에서 그야말로 차이가 너무 많이 차이 났기 때문이다.

회사에서 일도 일이지만, 쉴 수 있는 시간 그 시간을 보다 효율적으로 써야겠다라는 마음도 올라오는 순간이기도 하였다.

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DataFrame은 Pandera로, 모델은 Pydantic으로 데이터를 검증한다.

DataFrame은 Pandera로, 모델은 Pydantic으로 데이터를 검증한다.

Pandera: 데이터프레임 검증에 최적화된 도구 주요 장점 * Pandas와 통합: Pandas 데이터프레임에 대해 스키마 기반 검증을 수행합니다. * 유연한 검증 조건: 열 데이터 타입, 값 범위, Null 여부 등 다양한 검증 조건을 정의할 수 있습니다. * 명확한 오류 메시지: 스키마 불일치에 대한 명확한 오류 메시지를 제공합니다. 단점 * 대용량 데이터 검증에서는 속도가 느릴 수

Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.

Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.

Tobit Regression * Tobit 회귀(Tobit Regression)는 종속 변수가 특정 값에서 절단(Censored)된 상황에서 데이터를 분석하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. * James Tobin이 처음 제안한 이 모델은 경제학과 사회과학 분야에서 자주 사용되며, 일반 선형 회귀로는 설명할 수 없는 상황에서 효과적으로 적용할 수 있습니다. Tobit Regression 수식 1. 관측된 종속 변수