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위워크는 왜 ‘가치 제안 사업’처럼 보일까? — 공간·시간을 쪼개는 가치제안과 장사/사업의 차이 위워크는 왜 ‘가치 제안 사업’처럼 보일까? — 공간·시간을 쪼개는 가치제안과 장사/사업의 차이“사업은 가치제안이 있고, 장사에는 없는가?”라는 질문은 매우 핵심을 찌릅니다. 결론부터 말하면 장사에도 가치제안은 존재하지만, 사업은 그 가치를 ‘구조·시스템’에 박아 복제·확장 가능하게 만드는 경향이 강합니다. 위워크(WeWork)의 공간·시간을 쪼개는 가치는 그 차이를 보여주는 대표 사례입니다. I. 위워크의 “쪼개기 가치”는 무엇인가위워크는 단순히 “책상을 나눠 파는 곳”이 아니라, 고객이 원래 크게 사야 했던 것을 필요한 만큼만 사게 만들어주는 모델입니다. 즉, 거래 단위를 미세화해 고객의 고정비/불확실성/의사결정 시간을 줄입니다.① 공간을 쪼갠다기존: 층/호실 단위 임대(큰 면적, 장기계약, 큰 고.. 2026. 1. 22.
Decision Tree와 Random Forest 완벽 정리: 원리, 장단점, 비교, 활용법 Decision Tree와 Random Forest 완벽 정리원리, 장단점, 비교, 실무 활용까지결정트리(Decision Tree)는 직관적이고 해석이 쉬운 모델이지만 과적합에 취약합니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 트리를 결합(앙상블)해 안정적인 성능을 내며 실무에서 매우 널리 사용됩니다. I. Decision Tree(결정트리)란?Decision Tree는 데이터를 “질문(조건)”으로 나누며 학습하는 트리 기반 모델입니다. 루트 노드에서 시작해 내부 노드에서 조건 분기(split)를 반복하고, 최종적으로 리프 노드(leaf)에서 예측값을 출력합니다. 핵심 직관: “가장 잘 구분되는 질문을 먼저 던지고, 그 다음 질문을 이어가며 데이터를 점점 더 순수(동일 클래스 또는 유사한 값.. 2026. 1. 22.
TensorFlow란? 개념부터 학습·배포 생태계까지 한 번에 정리 TensorFlow란? 핵심 개념부터 학습·배포 생태계까지 한 번에 정리I. TensorFlow 한 줄 정의TensorFlow는 구글이 주도하는 오픈소스 머신러닝/딥러닝 프레임워크로, 데이터 준비부터 모델 학습, 평가, 그리고 서비스 배포(서버/모바일/브라우저/엣지)까지 전 과정을 하나의 생태계로 묶어 제공하는 것이 특징입니다. 핵심 요약: “모델을 만들고 끝”이 아니라, 학습 → 최적화 → 저장 → 배포까지 한 번에 이어지는 엔드투엔드(End-to-End) 경험을 제공하는 플랫폼에 가깝습니다. II. TensorFlow의 핵심 원리: 텐서·자동미분·실행 엔진A. 텐서(Tensor): 데이터의 표준 단위Tensor는 다차원 배열(스칼라, 벡터, 행렬, 고차원 텐서 포함)을 의미합니다.NumPy 배열과 .. 2026. 1. 22.
제본스의 역설(Jevons Paradox)이란? 효율이 높아질수록 총소비가 늘어나는 이유 제본스의 역설(Jevons Paradox): 효율이 높아질수록 ‘총소비’가 늘어나는 이유“더 효율적이면 덜 쓰게 될 것 같은데, 왜 오히려 더 많이 쓰게 될까?” 테크 업계에서 자주 언급되는 제본스의 역설을 메커니즘·사례·대응 전략까지 한 번에 정리합니다. ※ 본 글은 개념 이해를 위한 설명이며, 산업·정책 판단은 각 상황의 데이터/규제 조건에 따라 달라질 수 있습니다. I. 제본스의 역설(Jevons Paradox)이란?정의(핵심 문장)어떤 자원(에너지·연산·대역폭 등)을 더 효율적으로 쓰게 되면, 단위당 비용이 내려가고 사용이 쉬워져서 총사용량(총소비)이 오히려 늘어날 수 있다는 현상입니다. 직관적으로는 “효율이 좋아지면 낭비가 줄어 총소비도 줄겠지”라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 시장에서는 효율 .. 2026. 1. 22.
딥시크 AI가 사용하는 전문가 혼합(MoE) 방식이란? 원리부터 장단점까지 완벽 정리 딥시크 AI가 사용하는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 방식이란?최근 초대형 언어모델(LLM) 경쟁에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나가 바로 MoE(Mixture-of-Experts, 전문가 혼합) 구조입니다. 중국의 대규모 AI 모델 [DeepSeek](chatgpt://generic-entity?number=0) 역시 이 MoE 방식을 적극적으로 활용해 “초대형 모델이지만 저렴한 비용”이라는 평가를 받고 있습니다. 이 글에서는 딥시크 AI가 사용하는 MoE 방식이 무엇인지, 왜 비용을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는지, 그리고 DeepSeek-V2·V3에서 어떻게 구현되었는지를 이해하기 쉽게 정리합니다. I. 전문가 혼합(MoE)이란 무엇인가?기존의 일반적인 트랜스포머(Dense Transforme.. 2026. 1. 22.
AI가 글자를 이해하는 단위, 토큰(Token)이란 무엇인가? AI가 글자를 이해하는 블록, 토큰(Token)이란 무엇인가?ChatGPT와 같은 인공지능은 우리가 입력한 문장을 그대로 “읽는 것”처럼 보이지만, 실제로는 텍스트를 토큰(Token)이라는 단위로 잘게 쪼개 이해하고 처리합니다. 토큰은 AI 언어 모델이 사고하고 글을 생성하는 가장 기본적인 단위입니다. I. 토큰(Token)이 왜 필요한가?AI는 문장을 문자 그대로 이해하지 않습니다. 모든 텍스트는 내부적으로 숫자(정수 ID와 벡터)로 변환되어 계산됩니다.이때 문장 전체를 한 번에 처리하는 대신,텍스트를 작은 조각(토큰)으로 나누고각 토큰을 숫자로 변환한 뒤토큰의 순서와 관계를 계산하고다음에 나올 토큰을 확률적으로 예측하는 방식으로 문장을 이해하고 생성합니다. 즉, AI는 “문장”이 아니라 토큰의 흐름.. 2026. 1. 22.
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