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데이터 마이닝 이후… 이제 예측분석의 |
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| 정보기술은 현대의 생산성을 뒷받침하는 근본적 원동력이다. 지금까지의 정보기술은 주로 기존 업무를 자동화하고 커뮤니케이션을 하는데 사용되어왔다. 하지만 컴퓨팅, 비즈니스 전문가들의 등장은 언젠가 IT를 활용해 도처에 범람하고 있는 미가공 데이터를 활용하여 의사 결정을 비약적으로 향상시킬 수 있게 될 날을 꿈꿔왔다. 80년대 의사결정 지원 시스템의 뒤를 이어 90년대에 데이터 마이닝(data mining)이 등장했지만, 사실상 하드웨어나 소프트웨어 모두 그 약속을 지킬 수 없었다. 하지만 이제, ‘예측분석(Predictive Analytics)’이라 불리는 신기술의 물결이 마침내 진정한 약속을 제시하고 있다.
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[GT] 자율주행에 도움이 되는 물체 |
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| 2020년 6월 16일, 컴퓨터 비전(Vision) 딥러닝 분야 최고 수준 학회 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스)에서 발표 된 한 연구는 자동차, 자전거, 보행자를 포함하는 사물을 구별하고, 그 방향과 다가오는 속도를 – 심지어 모퉁이에서 나오는 사물까지도 - 측정할 수 있는 시스템을 소개했다. |
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증거기반 경영의 시대, 무엇을 해야 |
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| <br>역사상 지금처럼 많은 정보를 적절한 때 접할 수 있었던 시대는 없었다. 하지만 금융 위기로 인해 새롭게 드러난 사실은 우리에게 묻는다. “어떻게 그토록 수많은 똑똑한 사람들이 일관적으로 그런 끔직한 결정을 내릴 수 있었을까?” 뭔가 잘못된 것이다. 고의적 위법행위라는 단편적 지식은 제쳐두자. 문제는 지나치게 많은 중요한 결정들이 이전 의사 결정자들이 해왔거나 ‘과거의 승자들’이 했던 방식을 무차별적으로 ‘벤치마킹’하는 식으로 이뤄졌다는 데 있다. 결론은 하나다. 대참사가 휩쓸고 간 자리를 재건하면서 이제 경영자들은 앞으로 이와 비슷한 실수를 피할 수 있는 방법을 선택할 때다. |
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Just What the Doctor |
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| A quick glance at some of the major pharmaceutical companies will show that many of their stocks have tanked recently. Concerns about safety issues, and the fear that the Food and Drug Administration may not be doing its job, have set off a wave of selling that is apt to continue for some time. |
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Disney and Philosoph |
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| | Richard Brian Davis 외 |
| ǻ | Wiley-Blackwell |
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[306] 
