2016년 68번째 책 (6/11~6/13)
크리스토퍼 스타이너, <알고리즘으로 세상을 지배하라>
1. 알고리즘 = 희망하는 결과를 달성하기 위해 절차적으로 수행되어야하는 명령들의 집합.
주어진 알고리즘에 정보가 들어가면 해답이 나온다.
2. 일부 사람들은 가우스이 이름에서 가우시안 코풀라 Gaussian copula 를 떠올리지도 모른다. 가우시안 코풀라는 2000년 데이비드 리 David X. Li 에 의해 월스트리트에 소개된 악명높은 공식이다. 통계학에서 코풀라는 두 개 이상의 변수 사이의 행동 관계를 판별하는데 사용된다.
3. 알고리즘은 51퍼센트의 경우만 맞아도 성공이다. 초단타매매 트레이더들은 하루에 수백만 주에 해당하는 수만번의 거래를 처리한다. 그들의 거래 횟수가 증가함에 따라 베르누이가 지적했듯이 수익을 얻을 수 있는 거래의 숫자는 51퍼센트란 평균치로 수렴하게 될 것이다. 이것이 바로 가장 거대하고 가자 강력한 많은 알고리즘 트레이더들이 1년 넘게 하루도 손실을 입지 않고 거래할 수 있는 비결이다.
4. 로망스어인 카탈로니아어를 주로 사용하는 지역은 스페인 외에도 프랑스와 이탈리아의 일부 지방과 안도라 공국 전체가 있었다. 세계에서 카탈로니아어를 쓰는 1,100만명 가량의 사람들은 독특한 방법으로 시간을 표현하다. 1시 15분이나 1:15가 아니라, 2시의 4분의 1이다. 카탈로니아어 사용자들은 1:20에 대해 1시 20분이라고 말하지 않는다. 그들은 2시의 4분의 1과 5분one-quarter and five minutes at o'clock이라고 말한다.
5. 미국의 가장 큰 약국 체인인 월그린은 2006년과 2007년에 걸친 13개월 동안에 치명적인 처방 오류와 관련되어 피소된 소송 건에서 네 차례 판결을 받았는데, 보상금 지급액이 모두 6,100만 달러를 초과했다. 월그린이 그런 손실을 대차대조표에서 없앨 수 있다면? 월그린은 그런 손실을 없앨 수 있으며, 그렇게 하려고 할 것이다.
6. 카알러 교수의 시스템은 사람을 여섯 가지 카테고리로 분류한다.
1) 감정 중심형 인간
2) 사고 중심형 인간
3) 행동 중심형 인간
4) 몽상 중심형 인간
5) 의견 중심형 인간
6) 반응 중심형 인간
7. 브라운과 머서는 프랑스어를 할 줄 몰랐고, 배우려고 노력하지도 않았다. 그들은 캐나다 의회의 회의 기록을 워크스테이션에 입력했다. 캐나다는 두 가지 공용어를 사용하고 있었기 때문에 기록물이 영어와 프랑스어로 각각 만들어졌는데, 1년만 해도 수백만 개의 단어에 달하는 분량이었다. 두 사람은 두 개의 텍스트에서 패턴을 찾는 기계 학습 프로그램을 개발했다. 브라운과 머서는 '우둔한' 소프트웨어와 엄청난 계산력을 채택했다. 이어서 브라운과 머서는 먼저 등장한 단어들을 기반으로 다음에 이어진 단어를 예측하는 알고리즘 집합을 구축했다.
8. 서로 다른 성격은 서로 다른 판매 기법을 요구한다.
9. 오레곤주 프라인빌에 있는 페이스북의 첫 번째 데이터센터는 전부 합해 매일 100억 분이 넘는 시간을 사이트에서 보내면서 매초 150만장의 사진을 소비하고 매일 30테라바이트의 데이터를 생성해내는 사용자들에게 서비스를 제공한다.
Jeff Hammerbacher - Data scientist , Chief scientist and cofounder at Cloudera, Data team leader at Facebook
해머베커는 지구에서 가장 큰 사용자 기반의 데이터를 체계화했던 인물로서 저명한 해커이자 수학 두뇌이다.
르네상스 테크놀로지를 거절한 이그나치오 세이어 Ignacio Thayer
10. 기념비적인 한 편의 논문에서 MIT의 두 경제학자인 에릭 브리뇰프슨과 앤드류 맥아피는 이렇게 썼다. '간단히 말해, 많은 근로자들이 기계와의 경쟁에서 패배하고 있다.' 이 두 경제학자는 평균적인 근로자인 백인 화이트컬러 회계사는 대체될 준비를 해야 한다고 경고한다.
11. 그래서 어쩌란 말인가? 봇과 친숙해지라는 것이다. 이런 경제 환경에서는 현재는 물론 앞으로도 가장 없어서는 안 될 사람은 코드와 알고리즘을 작성하고 유지 보수하며 개선할 수 있는 이들이다.
12. 안타깝게도, 미국의 어린 학생들 상당수가 대학에 들어가기 전에 그런 고등수학의 기초를 익히지 못한다는 것이 문제점으로 지적된다. 르네상스 테크놀로지스의 설립자인 짐 사이몬스를 비롯한 일부 사람들은 다가오는 알고리즘 중심적ㅇ니 미래를 짊어질 수 있는 유형의 인재들을 좀 더 많이 채용해 그들을 학교 수업에 투입하는 방안이 부분적인 해결책이라고 주장한다.
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