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6월 첫째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 AI 기술 거부하는 웹툰 독자들 • 웹툰 및 웹소설 업계에서 AI 기술을 활용해 콘텐츠를 만드는 시도를 진행하고 있다. 웹툰 작가의 과도 노동 문제, 대형 스튜디오 종속 문제 등을 해결하기 위해 사용하는 목적도 있다. • 최근 네이버 웹툰 인기 작품에서 어색한 그림체 문제로 생성형 AI 논란에 휩싸이게 되었다. 제작사 측은 보정 작업에서만 AI 를 사용했다고 인정하였는데, 전체 제작과정에서 사용되었다는 의심은 끊이지 않고 있다. • 저작권 문제, 불쾌한 골짜기 유발, 창작 영역에 대한 AI 활용 반감 등 독자들의 반발 의견이 팽배해지고 있다. • AI 에 대한 부정적 여론을 의식한 네이버와 카카오는 공모전에서 AI 활용을 금지하기도 했으며 정치권에서도 관련한 규제의 필요성을 점차 논의하고.. 2023. 6. 9.
Uplift modeling 참고 아티클1 참고 아티클2 • 업리프트 모델은 treatment 반응으로 얻을 수 있는 점진적 가치 ( incremental value ) 를 예측한다. https://pylift.readthedocs.io/en/latest/index.html Welcome to pylift’s documentation! — pylift 0.1.3 documentation Welcome to pylift’s documentation! pylift is an uplift library that provides, primarily, (1) fast uplift modeling implementations and (2) evaluation tools. While other packages and more exact meth.. 2023. 6. 6.
[industry] 프로덕트 애널리틱스에서의 인과추론의 활용 사례와 향후 과제 👀 인과추론 개인 공부용 포스트 글입니다. 출처는 첨부한 링크를 참고해주세요! ① 프로덕트 애널리틱스 소개와 인과추론의 중요성 ◯ Product : 재화, 서비스, 아이디어, 제품 ◯ Product Analytics • 데이터를 통해 사용자와 프로덕트 상호작용을 이해하는 과정 • 유사 개념 ↪ Mobile and Web Analytics (구글애널리틱스와 비슷한 개념) : 마케팅 비용, SEO, 페이지 단위지표 분석 ↔ Product Analytics : 행동 데이터와 더 깊은 레벨의 데이터 탐색 ↪ Marketing Analytics : Traffic, Acquisition ⇨ where : 유저들이 어디에서 왔는가에 대해 대답 ↔ Product Analytics : Engagement, Retenti.. 2023. 6. 1.
5월 다섯째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 스마트 TV 출하량 90% 돌파 • 스마트 TV (TV 와 인터넷 접속 기능이 결합된 기기) 의 전 세계 출하량이 최초로 90%를 넘었다. OTT 플랫폼의 성장과 맞물리며 TV 가 다양한 플랫폼의 콘텐츠를 즐기는 매체가 된 것이다. • 최대 수혜자는 한국의 삼성전자와 LG 전자이다. 이들은 기기 경쟁에 넘어서 플랫폼 경쟁에도 힘쓰고 있다. 양사는 자체 서비스 '삼성TV플러스' 와 'LG채널' 의 콘텐츠 확보에 집중하고 있다. 🔹 엔디비아 주가 급등 • AI 산업에 대한 기대감이 커지며, 학습에 필수적인 GPU 시장이 호황을 누리고 있다. • 세계 GPU 공급량의 90% 가량을 책임지고 있는 미국 반도체 기업 엔디비아의 주가가 폭등했으며 국내 반도체 대표주자인 삼성전자와 SK 하이닉스 주가.. 2023. 6. 1.
계량경제학 스터디 Lecture 8. Regression Discontinuity 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. ※ 참고 블로그1 ※ 참고 블로그2 ※ 참고 블로그3 0. Brief review • 무작위에 준하는 방법 (Quasi-experiment) • RD 는 처치가 특정 제약조건이나 자격 하에 정해지는 경우에 사용된다. • RD 에서 중요한 가정은 처치가 오로지 배정 변수에 의해 결정된다는 것이다. ↪ Running variable 배정변수 : 처치를 결정하는 변수 ↪ Treatment variable 처치변수 : 처치 여부 변수 ↪ Bandwidth : 배정변수 전후로 얼마까지 인과효과 추정에 활용할 것인지의 너비 • ex. 음주가 사망에 영향을 미치는 인과관계를 확인하기 위해, 캐나다에서 시행한 법적 최소 음주 연령 제도에 초점을 맞춰 분석한 사례 : 음주 허.. 2023. 5. 25.
계량경제학 강의_한치록_특수주제들 17장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 17. 이항반응모형 ① 선형확률모형 • 종속변수가 이진적인 경우 예시 : 종교여부 = β0 + β1•여성 + β2•log(소득) + u ↪ u는 오차항으로서 설명변수들이 주어졌을 때 0평균을 갖는다 하자 ↪ E(u|여성, 소득) = 0 이라고 가정하자 • 어떤 변수가 0 또는 1의 값을 가질 때 이 변수의 평균은 변수가 1의 값을 가질 확률과 동일하다. ↪ E(y) = p(y=1) ↪ P(종교여부 = 1 | 여성,소득) = β0 + β1•여성 + β2•log(소득) + u ↪ β1 : 여성이 종교를 가질 확률과 소득이 동일한 남성이 종교를 가질 확률의 차이 ↪ β2 : 동일한 성별에서 소득이 1% 높을 때 종교를 가질 확률(%) 이 평균 얼마만큼 증가하는지를 .. 2023. 5. 25.
5월 넷째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 OTT vs 문체부, 끝나지 않은 음악 저작권료 갈등 • 음악 저작권료와 관련해, OTT 측이 싸움에서 지면 방송, IPTV 에 비해 압도적으로 많은 음악저작물 사용료를 내야 한다. 적자로 힘든 국내 OTT 에는 큰 부담이다. • 원래 OTT 의 음악 저작권료 규정은 따로 없었으나 OTT 산업이 급속도로 성장하며 저작권료 규정 마련의 필요성이 커지게 되었다. • OTT 측은 개정안 승인 후 문체부를 상대로 소송을 제기했지만, 모두 패소했다. OTT 콘텐츠는 시간이나 장소에 구애받지 않고 시청할 수 있기 때무에 저작물 사용 빈도가 자연스레 높아진다고 판단했기 때문이다. 🔹 기업들이 금지하는 챗 GPT • 보안과 관련하여 챗GPT 의 업무상 이용을 제한하는 기업이 증가하고 있다. • 챗 GP.. 2023. 5. 25.
계량경제학 강의_한치록_내생적인 설명변수 16장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 16. 도구변수 추정 ① 자료에 의한 모수의 식별 • y = β0 + β1•x1 + β2•x2 + u 이고, x1과 x2가 외생적이면, β0, β1,β2 는 E(u) = 0 , E(x1•u) = 0 , E(x2•u) = 0 에 대응하는 방정식에 의해, 결정될 모수가 3개 & 방정식 3개 이므로 세 모수들은 관측변수들의 분포 (평균, 분산, 공분산) 에 의해 식별된다 (identified). 즉, β0, β1,β2 는 유일하다. • x2 가 내생적이면 문제가 된다. E(x2•u) ≠ 0 이므로 β0, β1,β2 를 만족시키는 경우가 무한히 많아진다. 세 모수들을 정확히 식별하려면 별도의 방정식이 최소한 하나 더 필요하다. 이 추가 방정식들을 추가적 도구변수들이 .. 2023. 5. 24.
계량경제학 강의_한치록_내생적인 설명변수 15장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 15. 확률적인 설명변수 ① 확률적인 설명변수 • 앞서 설명변수 표본값 고정의 가정을 도입해 OLS를 설명했지만, 실제로 많은 변수들은 통제된 상태에서 생성되지 않는다. • 현실에서 경제 데이터의 표본은 몇몇 인구학적 변수를 제외하면 통제된 방식으로 추출되지 않는 것이 보통이다. • 설명변수의 표본값들은 고정되지 않고 확률적이다. ② 횡단면 자료에서 설명변수 확률성 • 횡단면 자료에서는 관측치 간에 서로 독립이라 가정한다. 이러한 경우 설명변수 확률성의 종류는 다음과 같다. 1. 설명변수들과 오차항은 확률적으로 독립 2. 설명변수는 외생적 : E(ui | Xi) = 0 3. 설명변수는 내생적 : E(Xi∙ui) ≠ 0 ⑴ 설명변수와 오차항이 독립 • 설명변수와.. 2023. 5. 24.
계량경제학 강의_한치록_가정의 현실화 14장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 14. 오차의 자기상관 ① 클러스터로 묶이는 자료 • 가령, 여러 가구들에 소속된 개인들로 구성된 데이터라면, 가구라는 클러스터로 구성되어 있을 수 있으며, 동일 클러스터에 속하는 사람들은 동일한 경험을 공유할 것으로 보이며, 오차항에 공통의 요소가 포함될 것이다. 동일 가구 내의 개인들의 오차항은 서로 연관되어 있을 가능성이 높다. • 이처럼 오차항이 클러스터 내에서는 임의로 연관되어 있고, 클러스터 간에는 서로 독립인 상황이 있을 수 있다. 이럴 때, 동분산과 독립추출을 가정한 통상적인 표준오차를 구하거나 독립추출만을 가정하는 HC 표준오차를 구하면 잘못된 추론을 할 수 있다. • 클러스터 구조를 감안해 분산을 추정해야 하며, 이 경우 분산 추정량을 clu.. 2023. 5. 23.
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