Fintecuriosity

이번 글의 내용은 "비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터마이닝" 책과 함께 고려대학교 산업경영공학과 김성범 교수님과 강필성 교수님의 강의를 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) ※ 여러분은'데이터 마이닝' 이란 단어를 들으면 어떠한 생각이 드시나요? 보통은 빅데이터나 머신러닝 등 최근에 유행하는 학습 분야 키워드들이 제일 먼저 떠올거라고 생각합니다. 데이터 마이닝은 비교적 새로운 학문입니다. 그리고 계속적으로 지금까지 발전하는 분야입니다. 데이터 마이닝이란 용어에서 마이닝(채굴)이란 의미를 지니고 있습니다. 마치 광산에서 광물들을 캐내는 것에 비유하는데, 극히 소수의 가치있는 광물(금, 다이아몬드)을 여러 단계를 걸쳐서 추출하는 것처럼 수많은 데이터들로부터..

이번 글의 내용은 '통계적 품질관리 4.0(양희정, 김광수, 정상윤 지음, 한국표준협회미디어)'의 내용을 참조 및 정리 하였으며 저의 개인적인 인사이트 또한 추가된 점을 먼저 밝힙니다. 품질은 사용자 즉 고객의 관점이 중요합니다. 객관적으로 제품을 구매했을 때 소비자가 느끼는 사용자 경험을 통하여 제품의 품질 및 기능을 판단하는데, 품질을 판단하는데 있어서 각각 개인이 느끼는 기준이나 차이점 또한 존재할 수 있습니다. 하지만 단순하게 작동하는가 안하는가를 이진분류 기준으로 보았을 때는 품질의 기준이 명확합니다. 양품이면 좋은 품질일테고 불량품이면 안좋은 품질의 속성을 나타낸다고 볼 수 있습니다. 이러한 고객 중심의 품질에 관한 포괄적 정의는 품질경영(quality management)시대로 발전해 나가면..

이번 글의 내용은 '통계적 품질관리 4.0(양희정, 김광수, 정상윤 지음, 한국표준협회미디어)'의 내용을 참조 및 정리 하였으며 저의 개인적인 인사이트 또한 추가된 점을 먼저 밝힙니다. 품질경영의 Agenda는 고객만족과 계약준수로 총 2개의 track이 있습니다. 고객만족 agenda는 시장과 타깃 고객 창출이라는 품질경영전략으로 조직의 존망에 관한 문제로 직결이 되며, 계약준수 Agenda는 조직이 고객 및 사회와 묵시적 명시적으로 정한 계약을 실천하는 것이 되겠습니다. 조직(기업)은 계약준수를 목적으로 품질경영체계를 구축하며 통계적 품질관리는 품질경영활동을 최적화하기 위한 수단이 됩니다. 그러면 기업을 예로 들어서 설명을 해보겠습니다. 어떠한 기업이 지속적으로 생존하고 발전해 나가려면 경쟁 기업들에..

이번 글의 내용은 '기초부터 시작하는 강화학습 / 신경망 알고리즘(손민규 지음, 위키북스 DS 시리즈)'의 내용을 참조 및 정리 하였으며 저의 개인적인 인사이트 또한 추가된 점을 먼저 밝힙니다. 강화학습의 아이디어를 더 쉽게 설명을 하면 스키너 상자 실험의 예가 있습니다. 레버를 누르면 먹이가 나오는 상자 안에 비둘기를 넣은 후, 비둘기를 관찰하는 스키너 상자 실험을 한 스키너는 처음에는 레버와 먹이와의 관계를 모르던 비둘기가 지속적으로 나오는 먹이를 보면서 원리는 이해하지 못하였지만 레버를 누를 경우에 먹이가 계속 나온다는 의식이 강화되는 것을 파악하였습니다. 이 실험에서 강화란 어떤 지속적인 자극에 의한 반응 점차적으로 강해지거나 약해지는 것을 의미합니다. 스키너 상자 실험의 예는 주로 심리학에서 많..

이번 글의 내용은 '기초부터 시작하는 강화학습 / 신경망 알고리즘(손민규 지음, 위키북스 DS 시리즈)'의 내용을 참조 및 정리 하였으며 저의 개인적인 인사이트 또한 추가된 점을 먼저 밝힙니다. 먼저 강화학습을 들었을때 직관적으로 어떠한 생각이 들까요? 저같은 경우에 처음 '강화학습'이란 들었을 때 게임에서 아이템을 강화하는 것처럼 부족한 부분을 보완하는 것이라고 직관적으로 생각했습니다. 그러면 본론으로 돌아가면 강화학습에서는 보상(Reward)과 벌칙(Punishment)를 먼저 정의해야 합니다. 직접적으로 정답을 미리주는 것이 아니라, 어떤 상태에서 취한 행동이면 보상을 주고, 잘못된 행동이라면 벌칙을 주는 것입니다. 학습대상은 시행착오(trial-and-error)를 통해서 스스로 벌칙을 최소화하고..

이번 글의 내용은 '기초부터 시작하는 강화학습 / 신경망 알고리즘(손민규 지음, 위키북스 DS 시리즈)'의 내용을 참조 및 정리 하였으며 저의 개인적인 인사이트 또한 추가된 점을 먼저 밝힙니다. 강화학습(Reinforcement Learning)은 한국의 바둑기사 이세돌 9단과 알파고의 대국 사건을 통하여 잘 알려지게 되었습니다. 2016년 3월, 이세돌 9단과 구글의 DeepMind에서 개발한 알파고 인공지능이 대국을 한다는 소식은 AI Researcher 뿐만 아니라 모든 전 세계 사람들의 주목을 한 눈에 받았습니다. 그리고 이 바둑(Go)이라는 게임은 엄청난 전략을 요하는 게임인 것은 한국, 중국 및 아니 모든 나라 사람들이 아는 자명한 사실일 것입니다. 하지만 알파고가 이세돌 9단을 이길 것이라는..

이번 글의 내용은 서울대학교 산업공학과 조성준 교수님의 "세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터" 저서와 고려대학교 산업경영공학과 강필성 교수님의 강의를 정리 및 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 4차 산업혁명 이후에 컴퓨터 기술의 발전과 다른 첨단 기술들이 다양한 산업에 도입되면서 우리의 삶은 윤택해졌습니다. 그리고 그중에서도 빼놓을 수 없는 키워드가 한가지가 있습니다. 바로 "빅데이터"입니다. 빅데이터 시대가 도래함에 따라서 엄청난 양의 데이터들이 존재하고 업무 및 기술발전을 의해서 사용되고 있습니다. 그러면 빅데이터에서 데이터들은 어떠한 형태를 지니고 있을까요? 대표적으로 데이터의 형태나 종류를 나누면 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 정형 데이터..

경영과학은 관리자들이 보다 나은 선택을 하는 것을 돕기 위해 경영 문제를 과학적 접근 방식을 적용하여 해결하는 학문입니다. 이 정의가 함축하듯이, 경영과학은 자연과학, 수학, 통계학, 공학과 같은 다른 분야에서 도입되어 온 많은 수학적 기법을 포함합니다. ​ 경영과학은 실제 비즈니스에 인정되고 확립된 학문이기도 합니다. 경영과학 기법의 응용은 여러 분야에서 발견할 수 있으며, 경영과학을 적용한 여러 회사들의 효율성과 생산성 증대를 통해 신망을 얻어 왔습니다. 다양한 설문 조사들에서 많은 회사들이 경영과학 기법을 사용하고 있고, 이를 통해 좋은 결과를 얻었습니다. ​ 오퍼레이션스 리서치(Operational Research), 계량 방법론, 계량 분석, 의사결정 분석이라고도 언급되는 경영과학은 비즈니스 관..