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다크 데이터와 암흑물질은 작동 방식도 비슷하다. 다크 데이터는 우리한테 보이지 않으며, 기록되지도 않지만, 우리의 결론, 결정, 행위에 막대한 영향을 끼칠 수 있다. 그리고 나중에 소개할 몇 가지 사례에서 드러나겠지만, 미지의 것이 숨어 있을 가능성을 우리가 알아 차리지 못한다면 그 결과는 참담하거나 심지어 치명적일 수 있다. [출처] 다크 데이터, 데이비드 핸드 지음, 노태복 옮김, 더퀘스트, p18
조직에서 데이터를 잘 활용하고 있다는 것은, 그 정보를 통해 문제 해결 방안을 수립하거나 구체적인 행동 계획을 세우거나 관계자들이 납득할 만한 합의 또는 판단을 내릴 수 있다는 이야기입니다. 즉, 결론을 유도하지 못하는 정보는 가치가 별로 없으며, 목적에 이르지 못한 어중간한 상태입니다. [출처] 데이터 문해력, 카시와기 요시키 지음, 강모희 옮김, 프리렉, p134
참된 AI 교육 컴퓨팅적 사고력 책 읽는 습관 정성껏 듣고 주의 깊게 관찰하고 커뮤니케이션 잘하기 뇌가 자랄 수 있도록 마음껏 뛰어놀고 평생 즐길 하나의 운동을 갖게 하기 [출처] 눈 떠보니 선진국, 박태웅 지음, 한빛비즈, p83
AI 교육의 필수적 역량 경청하기 논리적으로 말하기 Debugging : 문제를 의식하고 되짚어 중요한 오류를 찾는 것 Requirement Specification : 상대의 요구를 듣고 관찰해 세밀하게 이해하는 것 User Scenario : 있을 수 있는 경우를 생각해 그려보는 것 Algorithm : 반복되는 일들에서 공통점을 찾아내는 것 [출처] 눈 떠보니 선진국, 박태웅 지음, 한빛비즈, p82~83
"데이터를 활용한다" 란 가 아니라 을 도출하는 것이다. [출처] 데이터 문해력, 카시와기 요시키 지음, 강모희 옮김, 프리렉, p90
데이터가 여러분에게 직접적인 답을 주는 경우는 없습니다. 설령 아무리 고난도의 통계와 분석 방법을 구사하더라도 말입니다. 대신, 당신이 무엇을 알고 싶은지, 이를 알게 되면 무엇을 하고 싶은지, 이를 위해서는 어떤 데이터(지표)가 필요한지. [출처] 데이터 문해력, 카시와기 요시키 지음, 강모희 옮김, 프리렉, p26
데이터를 최대한 활용하고 가치 있는 결과물을 도출하려면, 기계와 도구 조작법을 깊게 이해하는 것과 별개로, 우리가 직접 익혀야 하는 고도로 가치 있는 기술이 필요하기 때문입니다. [출처] 데이터 문해력, 카시와기 요시키 지음, 강모희 옮김, 프리렉, p19
기계에 맡길 수 있는 일, 기계에게 맡기는 편이 더 나은 일, 기계가 할 수 없는 것, 사람이 해야 하는 것을 구별하고, 후자를 갈고 닦아 자신에게 필요한 형태로 효과적으로 활용해서 최대한의 결과물을 창출하는 것을 목표로 삼는 것입니다. [출처] 데이터 문해력, 카시와기 요시키 지음, 강모희 옮김, 프리렉, p18