원문(읽은 글) : WILL ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENHANCE OR HACK HUMANITY? 일종의 관전평이랄까요. 짧게만 쓴다면. 유발 하라리와 페이페이 리의 대화는 그리 원만하진 않더군요. 이는 페이페이 리가 지적한 바와 같이 “AI가 전능하다(omnipotent)는 가정 하에서 대화를 하고 있기 때문”이었습니다. AI가 전능하다는 전제에서 세상을 이해하려고 하다 보니 둘의 토론은 가끔 논점을

[업데이트 : 2020년 5월17일] 2019년 광고 매출에 대한 제일기획의 예측과 결산 2019년 제일기획의 광고비 전망과 결산 치를 비교해봤습니다. 2018년 예측-결산 자료는 아래에 있으니 참고하시기 바랍니다. 아래 그래프를 보면서 천천히 설명해 보겠습니다. 지상파 TV 광고 : 올해도 제일기획은 지상파TV 광고 시장의 예측에서 큰 오차를 냈습니다. 2018년에도 이 영역에서 가장 큰 괴리를 낳았습니다. 제일기획은

언어 모델은 비지도 복합작업 학습자(Language Model are Unsupervised Multitask Learners) 논문 원문 링크 도입 우리는 개별 작업을 위해 트레이닝 데이터 세트를 라벨링하거나 수동으로 만드는 작업 없이 다양한 작업을 수행할 수 있는 보편 시스템을 만들고 싶었다. 멀티태스크 러닝은 보편적인 작업수행(성과)를 개선하기 위한 유망한 프레임워크다. 현재 언어 관련 작업을

또 강조하지만 혁신은 아이디어가 아닙니다. 젊은 인턴을 데려다 아이디어 뽑아내려고 애쓰는 조직은 근본적 혁신을 이뤄내기 어렵습니다. 해당 인턴이 회사를 떠나는 순간, 제작 방식은 원점으로 되돌아가기 때문입니다

구독(subscription)이라는 비즈니스 모델을 두고 혼란을 겪는 분들이 적지 않습니다. 구독과 멤버십이라는 표현의 혼란도 있고요, 교환 대상으로서 가치 정의에 대한 이견들도 있더군요. 짧게 정리를 해보겠습니다. ‘오디언스 수익 모델‘의 한 분류로서 구독은 상품과 서비스가 결합된 가치에 대한 교환이라고 저는 여러 차례 강조한 적이 있습니다. 아래는 제가 ’뉴스 스타트업이 자체

원문 : Building the next new york times recommendation engine(2015) Content Based Filtering 첫번째 접근은 키워드 태그를 활용한 추천 엔진의 개발 작동 및 접근 방식 사용자별 30일 간의 열독 히스토리와 기사별 태그를 이용해 유사도를 매칭하는 방식 예를 들어, 클린턴이라는 태그가 포함된 기사 10개를 읽으면, 클린턴이라는 태그 기사를 이후에도 추천해주는 방식

벌써 3주가 흘렀네요. 7월15일부터 근무를 시작했으니. 새로운 도전을 시작했습니다. 도전이라고 하니 거창해보이네요. 새로운 업무라고 하겠습니다. 지난 7월15일부터 구글 뉴스랩 소속의 티칭 펠로(한국)라는 직함을 달게 됐습니다. 2년 여간 몸담았던 메디아티를 떠난 게 맞습니다. 구글 뉴스랩 티칭 펠로는 말 그대로 교육(Training)이 주된 업무입니다. 제가 누군가를 교육할 만한 깜냥은

1부 : 생각을 독점하는 기업들 1 실리콘밸리 문화의 기원 도구가 독점 산업과 군국주의자들에 손아귀에서 풀려나서 개인에게 주어지면 개인은 더욱 자족적이 존재가 될 수 있다. 스스로를 더 잘 표현할 수 있게 된다는 것이다.(p.34) 1960년대 말에 퍼스널 컴퓨팅의 모든 기초는 개발되었따. (35) 홀어스 카탈로그는 반문화의 가치들을 테크놀로지로 변모시켰다. (36) 앨린 케이는