영국 에너지 기업 코리오제너레이션 & BP, 런던서 투자신고서 제출 코리오의 ‘차세대 해상풍력 프로젝트’, 넷제로 달성의 중추적 역할 수행 에퀴노르·오스테드 등도 국내 시장 진출, 향후 폭발할 잠재력에 기대 영국 에너지기업 두 곳이 우리나라 해상풍력 개발 사업에 총 11억6,000만 달러(약 1조5,000억원)를 투자한다. 이번 투자는 윤석열 대통령의 영국 국빈 방문 중에 결정됐다. 정권 교체와 함께 입지가 흔들리고 있는 태양광과 다르게 해상풍력은 윤 정부가 적극적으로 시장 육성을 공약한 만큼 향후 전망이 밝은 상황이다.

Web novel to Webtoon conversion is not only based on 'profitability'If the novel author is endowed with money or bargaining power, 'Webtoonization' may be nothing more than a marketting tool for the web novel.

Not the quality of teaching, but the way it operatesEasier admission and graduation bar applied to online degrees

Asian companies convert degrees into years of work experienceWithout adding extra values to AI degree, it doesn't help much in salary

The relationship between a commercial district and the concentration of consumers in a specific generation mostly is not by causal effectSimultaneity oftern requires instrumental variables

One-variable analysis can lead to big errors, so you must always understand complex relationships between various variables. Data science is a model research project that finds complex relationships between various variables. Obsessing with one variable is a past way of thinking, and you need to improve your way of thinking in line with the era of big data. When providing data science speeches, when employees come in with wrong conclusions, or when I give external lectures, the point I always emphasize is not to do 'one-variable regression.'

With high variance, 0/1 hardly yields a decent model, let alone with new set of dataWhat is known as 'interpretable' AI is no more than basic statistics

아직까지 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 같은 단어들이 보고서를 통과시켜주는 마법의 단어인 2류 시장 대한민국과 달리, 미국, 서유럽에서는 이런 계산과학 방법론을 다른 학문들이 어떻게 받아들여야하는지 이미 한번의 웨이브가 지나가고, 어떤 방식으로 쓰는게 합리적인지 내부 토론으로 정리가 되어 있다. 출신이 경제학이라 석사 이후로 발을 뺀지 오래되었음에도 불구하고 습관처럼 유명한 경제학자들 웹페이지에 올라온 Working paper나 기고를 훑어보는데, 오늘은 경제학에서 ML 방법론을 어떻게 받아들이고 쓰고 있는지에 대한 정리글을 소개한다. Machine Learning Methods Economists Should Know About

지난 글 이후로 많은 의견을 받았는데, 답변차원에서 2번째 글타래를 이어가본다. 지난 글에서 이미 컨설턴트의 '케이스 풀이법'에서 선형적 비지니스 접근의 한계에 대해서는 언급했으므로, 이번에는 실제 현업에서 비지니스 하는 사람들과 컨설턴트들의 차이를 살펴보자. 케이스 풀이법에서 슈퍼마켓 예시를 들었으니 같은 산업에서 스토리를 이어가보려 한다.

우리 회사에 전략 컨설팅 방식의 비즈니스 접근 방식을 좋아하고, 그 방법으로 비지니스 의사결정을 안 하고 있는 상황을 잘못되었다고 지적하는 직원이 하나 있다. 그 분의 접근 방식이 왜 잘못되었는지를 설명하다보니, 해당 설명이 왜 선형 회귀에서 비선형 회귀 또는 머신러닝으로 계산 알고리즘의 중심축이 이동하고 있는지와 맞닿아있는 것 같아 글을 한번 정리해본다.