인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (15/16) - 2025.12.12.

들어가며

강의장 사정으로 금요일 저녁에 수업을 진행하였다. 기말 과제를 녹화해서 발표 예정이었는데 제출된 양이 부족해서 이번 학기에 진행하고 있는 스탠포드 대학의 고수 교수님들의 강의들을 같이 보며 이야기를 나누었다.

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준비한 내용들

15주) 강의 update

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모든 플레이어들이 참여한 aaif.io 가 한편으로는 충격적이었다. 새시대의 foundation 으로 자리잡을 수 있을까 응원 반, 걱정 반의 마음이다.

업권 전체, 직군 전체를 욕먹이는 사건이 발생했어서 내내 마음이 불편했다. 투자자의 입장에 조금 더 가까운 친구들이니 이런 것들을 잘 걸러냈으면 하는 바램으로 학생들에게 한소리 했더랬는데, 괜한 화풀이를 학생들에게 한 모습인 거 같기도 했다.

 

중간 과제 EDA report ( part 2 )

  • IBM HR Attrition Analysis and Prediction

  • 디지털 연결성과 계좌 보유율 EDA

  • Kaggle 보험 이탈데이터 EDA

  • 학생 스트레스 예측 EDA 리포트

  • Wine Quality Prediction

  • 음악의 장르/특성과 멀티플렛폼의 상관관계

  • 반도체가격 예측 EDA 및 결과분석요약서

  • 식당 방문목적X서비스만족도 상관성 분석

  • FacebookAI-PersonaChat

  • 소셜미디어 사용과 개인 생산성의 관계 분석

  • 화물차 구입자금 대출의 채무불이행 요인 분석

  • 데이터 기반 고객 세분화: 연령과 소득이 소비 행동에 미치는 영향 분석

  • Netflix 콘텐츠 데이터 EDA

  • DART 비재무 공시와 공시 시점 주가 반응 분석

  • 건강 요인이 보험금 청구액에 미치는 영향 분석

  • 고객 구매 행동 데이터를 활용한 구독 서비스 가입 예측 및 마케팅 전략 수립

  • PUBG 초보 캠핑(존버) 전략의 순위(winPlacePerc) 영향: PSM 분석 보고서

  • 학생 성적 데이터 분석

  • 서울시 따릉이 대여량 예측

  • 신용카드 거래 이상거래 탐지

  • 아파트 경매 낙찰가 예측 EDA

  • 어떤 동물이 가족을 빨리 만날까

  • 뉴욕 숙박 공유 서비스 데이터 정합성 검증 및 운영 최적화 리포트

  • Gold Price Time Series Data

  • 전 세계 행복도 결정요인 분석

  • DART 공시 재무지표와 주가의 상관관계 분석

  • 공급망 데이터 분석

  • 호텔 예약 데이터를 활용한 예약 취소 가능성 예측 및 고객 유치 전략 제안

  • 한국 ETF EDA Report

  • 비디오 게임 산업의 흥행 결정 요인에 관한 연구

  • 글로벌 AI 직무 데이터 기반 핵심 기술(Hot Skill) 탐색적 분석

  • Instacart Market Basket Analysis

  • 금가격 분석 및 예측 보고서

  • Bitcoin

  • 개인대출 연체리스크 방지를 위한 예측시스템

 

준비한 대가의 강의들

Deep learning 일반과 deep learning for computer vision 의 입문에 대한 최고수들의 최근 정리들 두 개를 보며 이야기들을 나누었다.

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning

Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 1: Introduction

 

FeiFei Li 교수의 강의는 컴퓨터 비전과의 역사에 해당하는 부분이 크다고 하겠고, Andrew Ng 교수님의 이야기는 현재와 미래에 대한 견해들이 많은데, 아래 두 그림의 요약은 내 생각과도 100% 닿아 있다.

 

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맺으며

연말의 정신 없이 어려운 일정들과 함께 학기 마지막에 몰아쳐지는 과제들은 매번 어렵고 버겁다. 과목이니 성적표를 받게 될테고, 학생들의 입장에서의 기대치와 그와 관련된 claim 들로 연말이 바쁘게 지나가게 될 거 같다.

남은 다음 포스트들은 기말 과제 요약들과 마지막 강의 wrap up 등이 있겠다.

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