황보현우, 김철수  | 한빛비즈

16,020원  | 20210816  | 9791157845224

“앞으로는 데이터에 근거해 보고하고 지시하세요!” 디지털 트랜스포메이션 시대, 발등에 불 떨어진 모든 팀장들이 가장 먼저 읽어야 할 책! 빅데이터 분야 세계 Top 100에 꼽히는 전문가들이 쓴 데이터 분석 입문서가 나왔다. 국내 최초로 실제 기업의 데이터 분석 에피소드와 멘토링을 중심으로 한 내용으로, 데이터 리터러시를 훈련시켜주는 책이다. 비전공자와 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 가상의 김 팀장과 그의 멘토인 황보 교수 캐릭터를 만들어 에피소드 형식으로 풀어 썼다. 이 책의 가장 큰 특징은 어느 누구도 하나로 꿰어내지 못했던 저자들의 풍부한 현업 컨설팅 사례. 영업 마케팅부서부터 기획팀, 인사팀, 비서실, 제조공장, 매장 관리, 온라인쇼핑몰 관리까지, 현업에서 가장 빈번하게 겪는 문제를 두루 풀었다. 데이터가 중요하다는 건 알겠는데 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 사람이라면, 합리적으로 판단하고 싶은데 데이터를 활용할 줄 몰라서 ‘감(感)’에만 의지해왔던 경영자나 중간관리자라면, 이 책이 데이터를 ‘의사결정을 뒷받침해줄 확실한 무기’로 만드는 방법을 알려줄 것이다.

남지순  | 리니토북스

25,220원  | 20250120  | 9791198899156

인간이 다른 사람의 말을 듣고, 이해하며, 이에 응답하기 위해서는 여러 가지 지적 능력을 필요로 한다. 우리들의 일상 대화는 이렇게 무수히 축적된 언어적 또는 언어외적 지식의 토대 위에서 수행되는데, 추론(inference)이란 바로 이러한 복합적인 지적 프로세싱을 가능하게 하는 수많은 논리적 퍼즐 조각들로 이루어진다. 이 책은 현재 놀라운 성능으로 인간과 대화를 수행하는 AI 언어 모델(language model)이 아직도 여전히 많은 부분에서 인간과 같은 추론 능력을 보이지 못하는 현상이 어디에서 비롯되는 것인지에 대한 성찰에서 출발하였다. 이를 위한 신뢰할 수 있는 학습데이터가 제공될 때 AI 모델의 추론 능력이 향상될 수 있을 것이라는 데에는 이견이 없지만, 과연 이를 위한 ‘자연어추론(Natural Language Inference: NLI)’ 데이터가 어떻게 구성되어야 할 것인가의 문제에 대해서는 아직도 밝혀내야 할 내용이 산재해 있기 때문이다. 이 책에서는 AI 언어 모델의 자연어추론 능력 학습을 위해 제안된 NLI 데이터셋의 연구 동향을 소개하고, 현재 지적되는 한계점들을 극복하기 위해서 자연언어의 어떠한 특징들이 고려되어야 하는지에 대해서 고찰하였다. 특히 한국어에 특화된 NLI 데이터셋을 설계하기 위해서, 어떠한 한국어 고유의 언어적 속성들이 기술되어야 하는지를 심층적으로 논의하였다. 이 책은 다음 세 부분으로 구성된다. 제1장에서는 현재 자연어추론 데이터셋 구축 연구 동향을 고찰하고, 제2장에서는 한국어의 통사ㆍ의미적 속성에 기반한 자연어추론 데이터셋 구축에 중요하다고 판단되는 언어학적 현상들을 78개 유형으로 분류하여 논의한다. 끝으로 제3장에서는 이 유형별 속성을 통해 제안된 자연어추론 스키마 KOLINS와 이에 따라 구축된 한국어 추론데이터 KOLIN(버전 V_1.0)에 대한 소개 및 성능 평가가 진행된다. 이 책은 한국어에 특화된 다양한 태스크의 AI 모델을 개발하고자 하는 개발군 연구자들뿐 아니라 자연어이해를 위한 언어데이터 구축에 관심이 있는 데이터언어학 연구자들, 그리고 한국어의 추론 관계에 관여하는 어휘ㆍ통사ㆍ의미적 속성들에 대한 언어학적 연구를 수행하고자 하는 이론언어학 및 한국어학 연구자들을 대상으로 하였다. 이 책은 대학에서의 강의와 연구를 바탕으로 시작되었으나, 언어 모델의 파인 튜닝(fine-tuning)을 위한 학습데이터셋 구축에 필요한 실제 스키마를 제안하는 역할을 함께 수행할 수 있게 되었다. 본 연구에서 분류하여 제안하는 한국어의 언어학적 속성 유형별 분석을 통해, 향후 언어 모델이 어떠한 통사ㆍ의미적 언어 현상 이해에 특히 취약한 양상을 보이는가를 파악하고, 이를 위한 맞춤형 데이터 증강이 가능할 것으로 판단된다. 이를 통해 ‘설명 가능한 AI(eXplainable AI: XAI)’를 구현하기 위해 왜 이와 같은 ‘언어학적 접근법(symbolic approach)’이 반드시 함께 병행되어야 하는지를 다시 한번 성찰할 수 있는 기회가 되기를 기대한다.