인공지능의 생각법

R로 풀어 쓴 베이지안 통계 추론과 데이터 과학

박광일 저자(글)

렛츠북 · 2019년 06월 27일

책 소개

워크넷을 인공지능 시스템으로 바꾼 박 과장의 데이터 과학 노트
- 정보기술을 활용해 업무 혁신을 추진하는 기획 지침서! -

‘4차 산업혁명’ 시대에는 정보기술이 사업의 모든 영역에 녹아들어야 할 텐데 실제 현장에서는 물과 기름처럼 섞이지 못하고 있다. 그 이유는 여러 가지이지만 가장 직접적인 것은 사업조직 문제다. ‘아웃소싱’이 문제다. 일부 IT 대기업 이외에는 정보기술 엔지니어를 직접 고용하지 않는다. 꼭 필요하면 아주 소수만 채용해 사업 발주를 담당하게 한다. 정보 시스템 개발은 물론 관리와 운영까지 외주에 맡기고 있다. 그리고 외주를 받은 업체가 또다시 외주를 주는, 다단계 하도급이 횡행한다.
그러나 최근에는 이런 아웃소싱 중심의 정보 시스템 운영 방식이 한계를 드러내고 있다. 정보기술 영역의 발전 속도를 따라가지 못하고 있다. 뛰어난 개발자에게 맡기면 될 것이라고 흔히 생각하지만 그렇지 않다. 데이터 문제 때문이다. 외주 일을 맡아서 일정 기간 동안 임시로 작업하는 엔지니어가 데이터를 온전히 이해하기란 불가능에 가깝다. 더구나 현업의 담당자가 데이터를 제대로 아는 것도 아니다. 그들은 정보 시스템에 어떤 데이터가 쌓여있는지 꺼내보지 않는다. 이 지점에서 사업체계의 균열이 발생하고 있다.

이 균열을 메우려면 무엇보다 서로가 상대의 관점을 이해해야 한다. 엔지니어는 사업을 이해해야 하고, 현업 담당자는 기술을 이해해야 한다. 최선의 방법은 협업이다. 과업 조직(Task Force)에 함께 들어가서 공동 작업을 하는 방식이 제일 낫다. 한 조직에 속하면 각자의 영역(Domain) 지식을 공유하게 되기 때문이다. 그럼에도 상호 간 이해가 쉽지는 않다. 인내심만으로 안 되는 부분이 있다. 특히, 현업에 종사하는 이들, 주로 인문적 지식을 베이스로 한 이들에게 정보기술은 너무나 낯선 지식이다. 이해하기 정말 어렵다. 그런 이들에게 기본적인 데이터 과학의 접근 방법을 설명하기 위한 책이 바로 ≪인공지능의 생각법≫이다.

작가정보

저자(글) 박광일

1970년 강원도 철원 출신.
고려대학교 경제학과를 졸업하고, 미국 일리노이주립대학(UIUC)에서 정책경제학 석사 학위를 받았다.
1992년 행정고시(36회)에 합격해 1993년에 공직생활을 시작했다. 1994년부터 고용노동부에 재직하면서 근로기준정책과장, 노사협력정책과장, 지역산업고용과장, 고용서비스기반과장 등을 역임했고, 현재 전남지방노동위원회 위원장으로 일하고 있다.
주일본대사관 복지노동관(참사관)과 삼성경제연구소 연구위원으로 파견 근무하면서 국제관계와 민간 부문의 경험도 쌓았다.

목차

• PROLOGUE
  
  PART 1. 증거와 데이터에 기초한 추론
  1. 인공지능과 노동
  2. 데이터 과학의 세계: 행렬과 벡터공간
  3. 불확실성과 데이터 과학
  4. 토마스 베이즈와 계몽주의 철학
  5. 우리는 모두 베이지언이다
  6. 확률이론과 기계학습
  7. NC다이노스 박석민의 시즌 타율 예측
  8. 호수 속 물고기 수를 아는 방법
  9. 랜덤 워크와 샘플링
  10. 인지와 추론
  
  PART 2. 인공지능이 일하는 방식, 그리고 사람과 데이터
  1. 모든 것은 집합 공간에서 시작된다
  2. 주제 분류(토픽 모델링)와 깁스 샘플링
  3. 의사결정과 베이지안 추론
  4. 분류, 같음과 다름
  5. 추천과 매칭
  6. 주성분분석(PCA)과 신경망 모델
  7. 딥러닝, 인공지능의 미래
  8. 기획, UX에서 시작, UX에서 끝난다
  9. 데이터를 만드는 방법
  
  EPILOGUE

출판사 서평

데이터와 인공지능의 시대
- 인공지능과 사람은 어떻게 공존해야 하는가? -

데이터의 시대가 이미 왔다. 엄청난 데이터가 날마다 생산되고 사용된다. 하루가 다르게 데이터를 활용하는 영역이 넓어지고 있다. 곧 우리의 생활과 생산 현장에 확산돼 삶을 편리하게 하고 더 많은 가치를 만들 것이다. 데이터의 능력에 대한 환상에 빠질 법하다. 그래서 오히려 우리는 지금 데이터를 더 냉정한 시선으로 바라봐야 한다. 데이터가 실상을 온전히 담고 있는지 낱낱이 살펴볼 필요가 있다. 흔히 데이터는 ‘객관적이다, 과학적이다, 오류가 없다’고 맹신하지만 잘못된 인식이다. 사람이 만들어낸 데이터에는 사람의 편견과 오류가 그대로 담겨있다. 이것을 바로잡지 않으면 사람의 편견이 그대로 담긴 데이터가 지배하게 될 것이다. 페이스북의 광고 노출이 유색인종을 폄하하는 인식을 드러낸 것이나, 아마존의 인공지능 채용시스템이 여성을 차별하는 일이 생겼던 것도 알고리즘이 아니라 알고리즘을 움직이는 데이터의 탓이 크다.

훌륭한 알고리즘을 개발해도 좋은 데이터가 없으면 헛일이다. 그리고 데이터가 만들어지는 과정과 사람을 이해하지 못하면 그 함의를 알기 어렵다.
지금까지는 인공지능과 데이터 과학의 기술적 발전과 성취에 모든 관심이 집중돼있는 것 같다. 사람과 공존하는 방법에 대한 관심은 적다. 이제는 이 문제에 집중해야 할 때가 아닌가 싶다. ‘제2의 기계시대’라 일컫는 지금 시대에 우리의 삶과 사회를 더 나은 방향으로 진전시키려면 새로운 기술과 사람에 대한 이해가 함께 가야 한다.

기본정보

ISBN	9791160542929
발행(출시)일자	2019년 06월 27일
쪽수	264쪽
크기	152 * 224 * 21 mm / 479 g
총권수	1권