인공지능과 추천 시스템 강의 노트 - (8/16)

2023. 10. 20.

3번의 새벽 온라인 수업의 첫번째 시간으로, 오늘부터는 마이크를 사용할 수 있게 되었다. 뭔가 전문적인 사람들이 쓰는 물건이라 생각했지만, 나같은 초보들에게도 특히 듣는 사람들을 배려하기에 좋은 아이템인 거 같다. 피드백이 들리지는 않지만, 노트북에서의 팬 소리가 불편하게 전해 지지 않고, 확실히 집중해서 이야기할 때 도움이 되는 거 같다.

마이크 설치 후 데스크

준비한 자료들

8주) 강의 update

AI 쪽은 특별한 update가 있진 않았고, Andrew Ng 선생님의 예고된 강의가 궁금한 정도이고, 금융 쪽은 핀테크 50이라는데 뱅크샐러드가 없고 다른 이름 모르는 회사들이 너무 많은 것에 대해 약간 의문이 들었다. 작년 매출 기준으로 서열이 밀리는 건 어쩔 수 없지만, 나머지 절반 모르는 회사들 보다는 그래도.. 싶은 팔이 안으로 굽은 해석과 9월의 핀테크 스타트업 투자는 토스뱅크와 토스페이먼츠로 쏠린 게 개인적으로는 물타기의 분석이긴 하지만 그래도 뭐 싶었고, 막 카카오 사법 리스크가 도마에 오른 시기였다.

그리고, 수업 관련해서는 medium bookmark 들을 학생들에게 공유했다. 과제들에 대한 내용들까지 잘 정리되면 좋겠다는 생각이다.

8주) 5. 추천 알고리즘 상세(part 3)

여러 추천 알고리즘 중에 연관 규칙 — association rule 을 MovieLens 에서 이용하는 것을 간단히 정리했다. 이 item-item 은 RMSE 가 의미가 없어 precision / recall 만 분석하며 비교하는 게 가능했고, threshold를 조절해서 1분 걸리는 작업이 threshold가 0.5 정도면 colab 상에서 memory full 이 일어나는 것까지 확인할 수 있었다. 아주 고전적인 방법이지만, support / confidence / lift 는 이전에 쏠쏠하게 썼던 로직이라 기억이 새로웠다. Python 이 왜 사랑받는가도 비교해 보자면…

stateof AI report — research

70 페이지로 절반 정도 차지하는 research 파트를 같이 훑었다. 논문들로 이야기되는 여러 이야기들이지만, 많이들 들어 왔던 부분의 내용들이고, 영어 이외의 것들에 대해서 아쉬움이 조금 있다.

뒷부분의 medical 쪽이 여전히 잘 모르는 영역이기도 하고, Finance 쪽으로는 research 쪽의 이야기들이 잘 연결이 안 되어 있었다. 다음 주에 industry 는 이야기들이 괘 있을 거 같다.

Break: 트랙터 회사가 보여준 AI 트랜스포메이션의 정석 — CES2023

개인적으로 많이 좋아하는 Digital Transformation 사례. 정의된 문제를 풀기 위한 수단으로서 자율주행이나 AI 등을 잘 접목시키는 사례라는 생각이다.

기말 과제 발표

AI 투자 로봇 어드바이저의 미래: 투자전략 추천/운영 서비스 by 박규태,장유연,황규호

‘로봇 어드바이저' 라는 주제로 1) 시장의 분석, 2) 새로운 제품으로서 투자 전략을 제공하는 시스템의, 3) 모의 제품 pitch 까지를 아우르는 과제였다.

각각의 주제로 잘 접근한 내용들이었지만, 셋을 한 자리에 모으려니 인과관계가 어쩔 수 없이 끊어지는 발표가 된 부분이 아쉬웠고, 실제 심각해 지기 전에 어쩔 수 없이 아무말 대잔치에 가까운 아이디어들이 모이게 되는 것이었지만, 이쪽의 경우 지표 혹은 목적 함수가 ‘무조건 (상대적인) 수익률'에 해당하게 되는 것이기에 결이 많이 다르지 않았다는 생각이다. 세상의 모든 금융 상품은 (남들보다) 많이 버는 것을 기대하고 있을 거고 모든 규제와 제도는 그것을 합리적으로 모두에게 적용하는 방향으로 되고 있고, 지금 시기에 AI 라는 건 추가적인 정보를 조금 더 빠르게 모아 주는 정도의 역할에서 어떤 것들을 더 해 볼 수 있을 것인가를 고민하고 나누어 가고 있다 하겠다.

은행권은 빠졌지만, 자산운용사의 활용은 ‘어떻게든' 늘어가는 방향으로 진화할 테지만, 최근 몇몇 서비스들의 한계 혹은 모든 상품들이 다 잘 하지 못하는 걸 보면, 개인적으로는 빛 좋은 개살구가 아닐까 하는 생각이다. 특히 AI 가 힘을 발휘하려면 auto portfolio rebalance 에서 그 의미를 가지겠다 싶지만, 종목 추천 등이라면 새로운 게 없지 않나 싶다.

보고서에서 기안한 새로운 서비스와 전략에 대해서는 따로 가타부타 할 성질의 comment가 있지 않아서 ‘제품을 만든다면' 이라는 관점에서 몇몇 조언을 해 주는 정도였다.

(Request only) “소셜 트레이딩”에서 주식 종목 추천 시스템 by 한민우

카카오페이증권의 “천하제일 투자왕"에 대한 이야기를 소셜 트레이딩으로 해석해서 이야기를 풀어 주었다. 정보를 알고 싶은 사람, 자랑하고 싶은 사람, 정보를 감추고 싶은 사람 이 섞여 있는 공간에서 어떻게 하면 질서 있는 제품이 될 수 있을까가 개인적으로 많이 궁금하고, 반짝 이벤트로는 괜찮지만, 이게 길어지는 경우 edge 가 있을까 등에 대한 의문들이 있는데 발표 중간에 끊어져서 다음 주에 계속 하기로 했다.

마무리하며

과제 발표가 길어져서 시간이 많이 쫓겼고, Playstore 이야기는 오늘도 하지를 못했지만 거의 3시간이 다 사용되었다. 다음 주는 3.5개의 발표가 있는데, break 을 빼고 진행해야 할 거 같다.

학생들이 여기저기 남겨 놓은 몇몇 (공개적인) 질문들이 있어 답변을 update slide 에 담아 공유했다. 질문들 자체가 open ended이고, 이것이 정답이다 라고 할 수 없는 내용들이기에 아래 질문들을 남겨 본다.

Q. 새로나온 기술을 어떻게 잘 이용하여 효율성을 증가 시킬수 있을까? (업무, 일상 등)
Q. 원하는 답을 얻어내기 위해 어떻게 질문 해야할까?
Q. 어떤 Tool을 활용할 수 있을까?
Q. 지금 하고 있는 일에 AI를 어떻게 활용 할 수 있을까요?
- 감사와 경영진단과 같은 분야에도 AI를 활용할 수 있을까요?
- 주입식 교육을 통해 활용도 가능한가요? 아니면 창의력이나 통찰력이 필요할까요?
Q. 운전을 잘 못하는 운전자, 개발을 잘 못하는 개발자 ?
- 코딩을 배우면 배울수록 한계를 느끼는데 계속 도전을 하면 나아질까요?
- LLM, 생성형 AI가 저보다 코딩을 더 잘하는 것 같습니다.
Q. 조기 퇴직을 꿈꾸는 직장인에게 AI가 추천하는 노후 설계 시나리오 가능할까요?
- 5년 전 지인으로부터 소개받은 재무설계사, 부동산 투자는 피하고 보험을 가입하라고 하셨습니다.
- AI가 개인 고객을 위해 중립적인 노후 설계 시나리오를 추천 해 줄 수 있는 날이 곧 올까요?