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원래는 그저께 올렸어야 할 글인데 몸이 안 좋아서 오늘에야 작성하게 되었다. 본인이 인간 알레르기가 심한 편이라서 사실 이 책을 읽게 되었는데 지금이 아니더라도 언젠가는 내면화해야 할 해결 방법들을 책에서 제시해주었다. 인간 알레르기란 사람에게서 오는 이물감을 표현한 말인데 다음의 방법으로 이물감을 해결할 수 있다고 한다. 이물감을 줄이는 방법 분해하고 소화한다. 정신적인 소화 능력이 약할 때는 타인의 말과 행동이 마음속 깊이 들어가서 알레르기 반응이 생김 분석하고 이해하는 능력이 높아지면 말과 행동 분해 -> 해독 -> 소화하므로 영양분으로 받아들일 수 있음 마음에는 자기 회복장치가 있다 감정을 표현, 말함 -> 분해, 소화의 과정 진행 1. 감정과 기분 모조리 털어내기 2. 무슨 일이 벌어졌는 지 말..

오늘은 조금 색다르게 경제, 경영, 비즈니스 관련 도서가 아닌 인간관계 관련 도서를 읽어보았다. 아직 73% 정도 읽은 상태인데 사실은 인간관계를 어떻게 잘 다룰 것인지 알고 적용하기 위해서 읽기 시작했다. 처음에는 '인간 알레르기' 라는 말을 소개하면서 책이 시작된다. 인간혐오, 인간 증오 등등의 말을 생물학적인 현상으로 해석한 시각이다. 주로 이 책에서는 상대를 과도하게 이물질로 여길수록 인간 알레르기에 시달리게 된다는 이야기를 한다. '나'와 다른 상대방의 생각, 말, 가치관 등등에서 상처를 받거나 거부반응이 생기면서 인간 알레르기로 발전하게 된다고 한다. 이런 이야기를 하다가 애착 관계에 대해서 설명을 한다. 인간 알레르기는 양육자(부모)와의 애착관계로부터 영향을 받는다고 한다. 한 6~7년 전부..

이 책은 다이소 사장님이 쓴 책이다. 다른 사업이나 경영 책과는 다르게 기본부터 탄탄하게 하고자 하는 사장님의 신념이 묻어있는 책이다. 사업을 넘어 사장님의 삶과 진심이 담겨있는 느낌이라 어렵지 않게 술술 읽히는 책이었다. 사업을 시작하게 된 것, 일본의 다이소산교에 물건을 판 것, 한국에서 사장님의 사업을 시작하게 된 것, 사업을 확장하면서 겪었던 시련, 다이소산교와의 거래 중단, 다른 사업체들과의 갈등, 인플레이션이나 예측 불가능한 상황 속에 대처했던 것 등등이 담겨있었는데 한 문장으로 줄이면 다음과 같다. "천원을 경영하는 사업의 본질을 지키고 고객을 생각하는 마음으로 진심으로 부딪히기" 책을 읽으며 사장님이 진심과 꾸준함으로 사업을 경영해오신 걸 알 수 있었다. 어떻게 해야 천원으로 가격을 유지시..

오늘은 미뤄왔던 팀 페리스의 책 '나는 4시간만 일한다'를 드디어 다 읽었다. 사업을 하는 사람이라면 뭔가 읽으면서 이해도가 달랐을 것 같다. 아쉽게도 나는 아직 노베이스라 읽어보며 좀 와닿았던 내용들이 적은데 이 정도의 내용들이 기억에 남는다. 1. 출근해서 이메일에 너무 목숨 걸지 마라 출근해서 업무 시작할 때, 이메일에 집착하는 행동을 하지 말라는 내용이다. 생각보다 이메일에 시간을 많이 사용하게 되서 정말 집중해야 할 일에 집중하지 못한다는 내용이다. 2. 수익의 80%를 내는 고객에 집중해라. 고객에 대해서도 파레토의 법칙이 적용된다는 말을 하고 있다. 필자는 고객도 등급이 있다는 말을 하는데... 결국 80%의 수익을 가져와주는 고객은 20%라는 말이고 그 고객에 집중하라는 말이다. 3. 원격..

Anomaly Detection이란 이상탐지 task 이다. 이상탐지란? 말 그대로 이상치(outlier)를 탐지하는 task 라는 뜻이다. 처음에 이 개념을 접했을 때는 이상치를 어떻게 탐지한다는 거지? 정답이랑 정답이 아닌 걸 학습시키나 어떻게 한다는 거지? 이런 생각을 했었는데 이 질문은 이상치 탐지보다 지도 학습에 가까운 접근이었다. Anomaly Detection(이상 탐지)는 Gaussian Distribution을 사용한다. Gaussian Distribution은 종 모양의 분포를 말하는데 아래 모양처럼 생겼다. 딱 저 분포를 보면 평균인 u에 가장 데이터들이 많고 양 끝으로 갈수록 데이터가 적어진다. Anomaly detection에서는 주로 정상적인 많은 데이터, 비정상적인 특이한 적은..

지도 학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)은 개인적으로 많이 헷갈렸던 개념이었다. Supervisor? 감독자? 감독이 있고 없는 게 차이인건가? 별별 생각을 다 했는데 알고보니 이 둘의 차이는 data가 있을 때 정답 라벨이 있냐 없냐의 차이였다. 사실은 복잡하게 생각할 것 없다. AI뿐만 아니라 모든 방법론은 How에서 시작하는 게 아니다. "무엇"을 해결할 것인가? 여기서 시작한다. 그러면 여기서의 무엇은 Data에 따라서 달라지게 되어 있다. 내가 AI에게 데이터를 학습시켜서 얻고자 하는 방식이 딱딱 떨어지는가? 정답이 있고 AI가 맞고 틀리고가 명확한가? 이 때 쓰는 게 지도 학습(Supervised Learning)이다. 반대로 딱딱 ..

본격적으로 AI에 대해 알고 있는 지식이나 공부한 것들을 여기에 정리해보려고 한다. 개설만 하고 안 하거나 블로그를 접은 적도 있었는데 일주일에 두 번~세 번 정도씩만 글을 업데이트하면서 나중에는 이 블로그가 지식의 좋은 창구가 됐으면 한다.