2020년 1월 11일 토요일

파이썬 기반의 머신러닝, 딥러닝을 공부할 때 보시면 좋은 책들과 순서입니다.

연초에 시간에 많아서 조금씩 자료를 수집하고 공부하고 있습니다. 매년 설날과 추석을 전후로 2주에서 3주정도 시간이 되어서 조금씩 공부를 하고 있습니다. 목표는 2년정도(작년와 올해)를 잡아서 꾸준히 공부하는 것입니다. 아무래도 우리의 일상생활 전반에 인공지능이 성큼 다가오는 것 같습니다. 개발자라면 미리 준비하고 있어야겠죠!
저도 여러번 시행착오를 겪고 있어서 아래와 같은 순서로 접근해 보시면 좋을 것 같습니다.
첫번째: 파이썬 문법을 알고 있어야 합니다. 책이 없다면 점프투파이썬같은 온라인 컨텐츠를 참고하면 됩니다.
두번째: 두잇 판다스 입문과 같은 책이 필요합니다. 판다스는 파이썬에 있어서 엑셀과 같은 도구입니다. 데이터를 로딩, 가공, 결측치 변경과 같은 다양한 처리들을 모두 수행할 수 있습니다.
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세번째: 가볍게 딥러닝을 살펴볼 수 있는 텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문 책이 있습니다. 최근에 본 책인데 CNN, DNN, RNN등을 무척 쉬운 그림과 수식없이 파이썬 코드로 보여줍니다.
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네번째: 조금 더 심도 있게 공부할 때 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"책이 있습니다. 넘파이를 사용한 연산과 브로드캐스트, AND, NAND, OR, XOR게이트 구현, 시그모이드 함수 구현부터 시작을 합니다. 정말 쉽게 되어 있는 책입니다. 강력하게 추쳔하는 책입니다.
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다섯번째: 좀 더 실무적인 예제들이 필요하시면 정말 번역이 잘되어 있는 핸즈온 머신러닝 책을 보시면 됩니다. 한권으로 머신러닝과 딥러닝을 끝낼 수 있는 끝판왕 격의 책입니다. ^^
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아마존의 알렉사 인공지능 스피커 소개하는 자료와 영상입니다.

알렉사를 강의하는 강사가 있어서 몇번 옆에서 보고 테스트만 해 보았는데 무척 재미있네요. 개발 생태계가 잘 되어 있고 8만 스킬셋에 1억대가 배포되어 있네요. 애플의 시리를 참 좋아하는데 개발 생태계나 환경을 보면 시리가 참 처참해 집니다.
글로벌 기업들이 엄청난 전쟁을 하고 있다는 느낌입니다. 소비자로써 또 개발자 강사로써 각 업체들이 그리는 빅피쳐가 무척 재미었어 지고 있습니다. 공부할 꺼리는 엄청나게 늘어나네요. 선택과 집중을 할 시기입니다.
실제 가정에서 활용되는 알렉사 영상 데모입니다.
2018년 1월에 일반에게 실제 오픈된 아마존 고 영상입니다.
모두를 위한 AI 과정 영상도 있네요.
인공지능 스피커의 전세계 점유율 기사가 있어서 그림 추가합니다.
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알렉사 닷컴 파이오니어 사이트 있음
트위치 코리아
아마존이 컨텐츠 사업에 뛰어듬
어떻게 책을 읽는 방법을 바꿀수 있을까?
2007년 킨들이 나옴
고객이 쉽게 읽도록 접근
60초 만에 다운로드해서 한권 사용
4년동안 개발함
월 일정금액 내면 제한없이 읽기 가능
2016년 오아시스 나옴
2018 화이트페이퍼 4가 나옴
실패사례가 많다 fire phone
고객이 원하지 않은 스마트폰
실패를 통해서 배운다
실패와 발명은 분리할 수 없는 쌍둥이 이다
똑같은 시기에 개발된 디바이스가 에코
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아마존 알렉사와 컨텐츠 개발
문성찬
Golden age of ai
비약적인 발전
엄청난 양의 데이터가 모였다
오픈소스 라이브러리 하드웨어가 발전
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Amazon go
Prime Aiaws ai
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Ambient Computing
Amazon alexa
스타트랙 영화에서 나온 아이디어임
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사람의 대화를 통해서 즐거움을 준다
15만개의 리뷰 100만번의 청혼을 받고 있음
80개 국가
수백만 고객이 사용
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날씨 교통 스마트홈 음악 지식검색
알렉사가 그만큼의 가치를 제공하고 있다
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원하는 음악을 듣는 단계가 정말 복잡
알렉사 케이팝 간단하다
접근성을 높이고 비용을 낮추었다
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지금은 VUI 시대이다
작은 스크린의 한계가 있다
두피자팀에서 알렉사 에코를 만듬
Wake Word인식
음성인식
음성합성
자연어인식
데이터 처리를 클라우드에서 하면 잇점이 있다
서비스만 업데이트하면 계속 스피커가 똑똑해진다
Always Getting Smarter
빌딩 블럭 기술들을 오픈하자
Alexa skills kit
Alexa voice service
개발자 커뮤니티
스마트홈 서비스 프로바이더들이 있다
플라이휠 마술같은 경험을 주고 있다
개발자들의 투자와 피드백으로 더 커지고 있다
알렉사스킬 킷은 8만개가 됨 놀랍다 ㅋㅋ
Alexa for bisiness
가트너에서 생산성을 위해 70프로 이상의 기업이 ai를 사용할 것이다 2021년까지
Alexa Voice device출시됨
150개 이상의 디바이스 1억개가 사용됨
Alexa smarthome
2만개 이상이 되었다
한국 고객 사례
웅진 영업 이익율이 20프로
Airmega를 제작함
실내와 외부공기를 같이 보여줌 화면 있음
필터 자동 배송 시스템 구축
단순제어늦 알렉사 복잡하는 것음 앱을 이용
리모컨 대용으로 알렉사를 사용
백본은 aws의 파스를 사용
잘하는 분야에만 집중 함
Amazon dash replenishment
3세대 drs서비스 사용
프라임 회원은 자동 배송을 받게 된다
알렉사 연동후 200프로 성장함
Alexa Connect Kit
전문 개발자가 없어서 고생을 함
쉽게 붙이는 좋은 기능을 제공함
완성된 제품이여서 쉽게 연동 가능하다
8만개 스킬 1억개 사용
낮은 에러율을 달성
Active Learning
레이블링 된 데이터
점점 퀄리티를 높여간다
Transfer Learing
사람은 쉬운데 머신러닝에도 적용하고 있다
음식점 요리 ㄷㅇ터에서 요리 렛피 데이터
비오는 날은 칼국수를 추천해준다
Context 인지
방송내의 alexa 명령 처리
Tv 가까이에 있는 알렉사가 음성을 인지함
핑거프린트를 통해 오디오 인지를 감지하도록 함
방송을 통한 음성인지를 인지함다 알렉사 광고도 미리 필거프린트를 따 놓는다
Context Carryover
내일 설악산 날씨 어때?
다음날은?
이런 대화의 히스토리를 유추해서 인지한다
가는 길은?
역시 유추해야 한다
사람에게는 쉬운데 맥락유지가 어렵다
Whisper Mode
기계에게 속삭임은 당연한 기능이 아닌데 요즘은 반영된다 아이들이 자면 속삭임을 먼저 분류해서
알렉사가 속삭임으로 반응한다
Acoustic EventvDetection
Hunches 의도 예측 기능
자러 가는 것을 유추해서 불을 끄는 것을 인지한다
Self-learning 자기 주도 학습
Automatic Equivalence Class Learning 자동 동치류 학습
스스로 학습을 해서 해결하는 능력
Natural 자연스러움
사람의 자연스러움
기계의 자연스러움 엄청난 효율과 속도를 기대
이 두가지를 섞어야 한다
Multiple Requests in One shot 복합 의도 처리 피넛버터를 한가지 아이템인지를 처리함
Play k pop and my bedroom lights
두가지 의도를 유추한다
Natural skill Interaction 자동 스킬 유추
뎅터와 시그널을 분석해서 적용한다
Alexa Prize 학계와도 많이 협업을 시도
20분의 자연스러움 대화를 할 수 있도록 참여
이것은 화성에 가는 것과 같은 도전이
좀 더 깊은 경험들이 앞으로 만들어질 것 이다
레시피를 추천하고 냉장고에 부족한 재료를 딜리버리한다 당연히 요리를 가이드해 준다
코엑스 데이트를 가이드해 준다
지동으로 예약을 해 준다
2025년까지 약 750억개의 디바이스들이 생겨난다 사람에게 가치를 주려면 계속적인 ai ml의 발전이 필요하다
트위치 코리아 이학용대표
세계 최대 라이브 스트리밍 서비스
1초에 7테라 데이터가 생성된다
포포티파이 유튜브 냇플릭스
기하급수로 늘어난다
지금은 8초만 집중한다
컨텐츠의 생애주기도 짦아짐
전세계 사람들은 매주 30억 시간을 게임에 참여
한국은 탑5에 든다
넷플렉스 다음
200만 동접
일인 크리엥터로 불리는 15만명 스트리머들이 있다
블리자드
오버워치 부신맵을 제공함
동접 6만명
스트리머들이 직접 방송
트위치 화폐 비트 지원

Azure IoT 소개 문서와 영상들입니다.

올해 5월에 참석했던 AWS 2019 서밋에서 앞으로 5년정도 지나면 개인이 약 200개의 사물 인터넷 장비를 사용할 수 있다는 발표를 들은 적이 있습니다. 지금도 개인적으로 10개 내외의 장비를 가지고 다니기 때문에 충분히 가능성이 있다고 봅니다. ^^
Azure가 지원하는 사물 인터넷에 대한 소개 자료입니다. 정리가 무척 잘 되어 있습니다.
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IoT란?
IoT(사물 인터넷)는 중앙 집중식 처리를 위해 내장 센서 데이터를 클라우드에 전달하는 인터넷 연결 디바이스 네트워크입니다. 이러한 센서는 휴대폰, 세탁기, 차량 또는 착용식 디바이스와 같은 일상용품에 내장될 수 있으며, 비행기, 엔진 또는 석유 굴착 장치와 같은 대형 기계와 시스템의 구성품일 수도 있습니다.
IoT가 유용한 이유는?
IoT를 사용하면 기업에서 연결된 디바이스를 통해 운영, 제품 및 고객 경험을 발전시켜 새로운 수익원을 창출하고 비용을 최소화할 수 있습니다. 일단 데이터가 수집되면 의미 있고 실행 가능한 인사이트를 얻기 위해 데이터를 분석할 수 있습니다. 제조, 운송, 소매에 이르기까지 Azure는 업계 요구에 맞게 설계된 IoT 솔루션을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
이 모듈에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
Azure IoT에 대한 Microsoft의 비전에 대해 알아봅니다.
Azure IoT의 정의, 작동 방법 및 빌드 방법을 살펴봅니다.
Azure IoT를 사용할 수 있는 방법을 확인합니다.
Azure IoT를 통해 디지털 전환에서 비즈니스 과제를 처리하는 방법을 알아봅니다.
IoT 솔루션
IoT(사물 인터넷) 솔루션을 사용하면 사무실 건물, 가전 제품, 차량, 엘리베이터 또는 자동 판매기와 같은 일상적인 사물에 IoT를 지원할 수 있습니다. 향상된 이러한 기술을 통해 조직에서 운영 효율성을 높이고, 더 나은 고객 경험을 제공하며, 데이터로 수익을 창출할 수 있는 기회를 개발할 수 있습니다.
IoT는 다음 세 가지 주요 영역에 걸쳐 연결된 일단의 기술로 쉽게 이해할 수 있습니다.
사물: 인터넷에 연결된 산업 장비, 디바이스 또는 센서를 포함한 물리적 "사물"입니다.
인사이트: 연결된 디바이스의 데이터 및 해당 정보를 정규화, 변환 및 분석하여 인사이트를 얻는 프로세스입니다.
작업: 사람과 머신이 데이터를 기반으로 하여 자동 또는 예측 방식으로 작업을 수행할 수 있게 하는 시스템 및 도구입니다.
IoT를 사용하여 혁신할 수 있는 산업 분야는 다음과 같습니다.
제조
운송 및 물류
에너지 및 천연 자원
농업
소매
정부
의료
금융 서비스
스마트 공간
Azure IoT 산업 솔루션으로 혁신
https://docs.microsoft.com/ko-kr/learn/modules/azure-iot-strategy-and-solutions/3-innovate-with-azure-iot-industry-solutions
(위의 링크에 Rolls-Royce에서 Azure IoT 솔루션사례가 나옵니다. 알레스카 교통국의 사례도 나옵니다.)
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Azure AI와 소개하는 문서와 영상입니다.

알파고 사건 이후에 AI가 우리 삶이 조금씩 영향을 끼치고 있습니다. 개발자들이 가장 싫어하는 단어가 4차 산업혁명이라는 말도 있지만 알게 모르게 성큼 우리 곁으로 인공지능이 다가오고 있습니다.
애플과 마이크로소프트같은 회사들이 장애인들에 대한 다양한 지원과 투자를 아끼지 않고 있습니다. 기업의 이런 부분은 칭찬받아 마땅한 것 같습니다. 사회적인 책임을 지는 회사들이 되어야합니다. 요즘은 개인적으로 이런 기술 기업들의 주식도 조금씩 매수를 하고 있습니다. MAGA라는 회사들이 역시 IT기술을 선도하고 있으며 향후에도 매우 유망하다고 생각합니다.
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이미 전세계적으로 인지 서비스를 도입한 개발자가 120만명이 넘어가는 군요. ^^
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오피스 365에 도입된 AI기능에 대한 소개입니다. 파워포인트의 화면을 제안하고 엑셀에 있는 데이터를 스스로 분석하는 기능들이 추가되고 있습니다. 엑셀이 참 대단한 플랫폼이긴 합니다. ㅋㅋ
그 다음으로 보실 수 있는 지식 마이닝 링크 입니다.
https://docs.microsoft.com/ko-kr/learn/modules/azure-artificial-intelligence/2-knowledge-mining
위의 링크에는 500만건의 계약서를 스캔해서 OCR기능을 통해 문서를 읽어들이고 200만명이 Azure Search를 사용해서 검색을 실행하도록 만든 사례를 볼 수 있습니다. 대단하네요. ㅋㅋ
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보스턴 다이나믹스사의 다양한 로봇들 영상입니다.

https://www.youtube.com/watch?v=HguesVVnYk4&t=43s


다양한 영상들입니다.

작년에 방송된 신과 함께에 나온 로봇시대 어디까지 왔는가? 영상입니다.

출근과 퇴근을 할 때 매일 듣고 있는 팟빵 방송에 로봇 특집이 나와서 영상 링크를 걸어 봅니다. 기술이 하루가 다르게 발전하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 8분과 40분에 영상들이 나옵니다.

https://www.youtube.com/watch?v=t4VoR1HQE-o&list=PLQvqXcm97CTC37Ky0BSEbXR2NDBal4Vwl&index=38&t=4589s



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포드사에서 만든 마더쉽에서 내려서 배송을 하를 로봇의 홍보 영상입니다.

2019년 12월 12일 목요일

2019년 12월 7일 토요일

파이어족이 온다. 스콧 리킨스 책 독서 후기입니다.

FIRE(Financial, Independence, Retire, Early)족이 온다. 제목이 너무 흥미로워서 교보문고에서 잠시 보고 바로 구매했습니다. 제가 정말 좋아하는 미니멀리스트의 삶과도 닮은 부분이 있습니다. 

금융위기 후 전 세계 젊은이들을 사로잡은 라이프스타일 혁명, 30대에 경제적 자유를 이루고 꿈꾸던 삶을 사는 사람들이 부제입니다. 많은 사람들이 경제적 자유를 이루고 싶어 합니다. 

필사한 내용입니다. 
파이어는 부자만 할 수 있을까?
내가 본 파이어를 실천하는 사람 중에서 기술 직종에 일하는 사람들의 소득은 대부분 20만 달러(2억 2,000만원)수준이었다. 하지만 총 소득이 7만 달러(7,700만원)인 가족을 만난 적도 있다. 독신자도 만났고 아이가 네다섯인 가족과도 얘기를 나눴다. 당신이 무엇을 가졌든, 어떤 사람이든, 얼마를 벌든 간에 마음의 평화를 얻게 하는 것이 바로 파이어가 가는 길이다.

직장으로 출근하는 고속도로에서 차들이 내 앞에 일렬로 멈춰 서 있을 때 나는 가장 좋아하는 팟캐스트인 팀 페리스 쇼를 듣고 있었다. 그의 팟캐스트 소개글에는 "당신이 활용할 수 있는 전략, 도구, 방법을 얻고자 투자, 스포츠, 경제, 예술 등 다양한 분야에서 최고 수준에 올라선 사람들을 분석한다"라고 쓰여 있다. 
그의 지난 팟캐스트 목록 중에서 "미스터 머니 머스태시"가 1년에 2만 5,000 ~ 2만 7,000달러로 아름답게 사는 방법이라는 이상한 제목을 보고 호기심이 생겨서 재생 버튼을 눌렀다. 미스터 머니 머스태시의 본명은 피트 아데니로 캐나다에서 태어나 서른 살에 은퇴한 평범한 엔지니어였다. 그는 콜로라도 주의 볼더에서 가족과 함께 살면서 2005년 이후로 "진짜" 직업을 가져본 적이 없었다. 페리스가 팟캐스트에서 그를 소개하면서 질문을 던졌다. "이 가족이 잘 사는 비결이 뭘까요? 여러 가지가 있겠지만, 사실은 가장 적은 비용으로 인생을 최대한 즐기며 살 수 있도록 다양한 방식으로 생활을 최적화했고, 인덱스 펀드와 부동산 투자를 활용했기 때문에 성공적으로 조기 은퇴를 할 수 있었습니다. 이 가족은 연간 2만5,000~2만7,000달러를 쓰지만 전혀 부족함을 느끼지 않습니다." 


41퍼센트의 법칙 
파이어 공식에 따르면 연 생활비 지출의 25배를 저축하면 은퇴 준비가 가능하다. 어떻게 그것이 가능할까? 
예를 들어 당신이 생활비로 연간 5만 달러(5,500만원)을 쓴다고 가정해보자. 은퇴를 준비하려면 125만 달러(13억 7,500만원)을 저축해야 한다. 연 5퍼센트의 수익이 난다고 가정해보자. 125만 달러의 5퍼센트는 6만2,500달러(6,875만원)이다. 물론 이는 매우 보수적으로 가정해서 계산한 것이며 대개는 수익률이 더 높을 것이라 생각한다. 그러므로 매년 투자 수익의 4퍼센트 혹은 5만 달러만 인출한다면 경기 인플레이션과 시장 하락에 항상 대비할 수 있다. "안전한 인출률"이라고도 부르는 "4퍼센트 법칙"은 트리니티 대학의 연구를 기초로 하고 있으며, 은퇴자가 원금을 축내거나 훼손하지 않는 범위에서 매년 인출할 수 있는 달러 금액을 결정할 때 사용한다. 

파이어를 주제로 다룬 인기 블로그
미스터 머니 머스태시: mrmoneymustache.com
가장 쉽고 빠르게 부자로 가는 길: jlcollinsnh.com

자신을 행복하게 하는 중요한 10가지
1. 내 아이가 웃는 소리 듣기
2. 남편과 커피 마시기
3. 아이를 꼭 안아주기
4. 산책하기
5. 자전거 타기
6. 와인 한 잔 즐기기
7. 질 좋은 초컬릿
8. 부모님을 비롯한 가족과 대화하기
9. 가족끼리 저녁 식사하기
10. 아이에게 책 읽어주기

은퇴 계산기는 어떻게 사용하는가? 
은퇴 계산기는 저축률을 산출하기 위해 현재 수입에서 연간 지출 금액을 차감한 후 계산한다. 저축률을 활용해서 투자에서 얻은 연간 투자 수익으로 당신이 생활비를 충당하려면 몇 년 동안 일해서 투자금액을 모아야 하는지를 계산한다. 
아래의 사이트에서 가능하다.

리킨스 가족의 월평균 지출 내역 
우리집  지출 금액은 한달 평균 1만340달러(1,137만원)으로 1년으로 환산하면 12만4,080달러(1억 3,648만원)였다. 우리 수입이 좋을지도 모르지만 사실상 여전히 버는 대로 전부 쓰면서 살았다.

10만 달러(1억 1,000만원)으로 시작한 인덱스 펀드에 40년 동안 0.05퍼센트 수수료를 내면서 기대 수익률을 8퍼센트로 투자했을 때는 213만 달러(23억 4,300만원)이 생긴다. 그러나 같은 금액을 동일한 조건으로 수수료 1퍼센트를 받는 금융 자산관리인을 고용한다고 가정했을 때 마지막에 손에 들어오는 돈은 140만 달러(15억 4,000만원)이다. 인덱스 펀드가 해주는 것과 크게 다를 바 없는 일을 하는 사람에게 73만 달러(8억 300만원)을 쥐어주는 것이나 마찬가지다.

성공의 비결이 뭐냐고 묻자마자 카슨은 바로 대답했다. "근검절약, 끈기, 배움에 대한 갈망입니다" 카슨은 언제나 번 것보다 훨씬 적은 비용으로 생활했다. 소득이 6자리가 훨씬 넘고 1년에 50건이 넘는 부동산 계약을 성사시키는 지금도 여전히 낡은 도요타 자동차를 만족해하며 타고 있다. 좋은 매물이 언제 나타날지 몰라 늘 현금을 챙겨 뒀고, 그런 근검 절약하는 생활습관 덕분에 2008년 경기 침체기를 버틸 수 있었다. 

"버는 것보다 적게 쓰고 남는 돈을 투자하라"
같은 여정을 하는 사람을 만나는 것이 매우 중요하다는 것 역시 깨달았다. 파이어의 목표는 돈을 모아서 경제적 자유를 누리는 것이지만 훨씬 차분하고 신중하게 자기주도적으로 사는 인생도 마찬가지로 중요하며, 내가 만난 전문가들은 모두 이 사실을 구체화하고 있었다. 
"무엇이든 살 수 있지만 또한 모든 것을 살 수는 없다"

비용 절감의 기본 원칙: 매드 파이언티스트가 해주는 충고
1. 버는 돈보다 적게 써라
사람들은 때때로 가장 중요한 "얼마만큼 저축하는가"를 놓친다. 저축을 하는 한 성과를 내고 있는 것이 맞다. 파이어에서는 높은 비율이나 가속율로 저축을 하는 것이 핵심이다. 
2. 차액을 투자하자
기본적으로 파이어는 돈을 목적으로 일하는 것이 아니라 당신을 위해 돈이 일하게 만드는 것이 핵심이다. 인플레이션이 은행에서 지급하는 이자율보다 더 높은 비율로 상승하기 때문이다. 같은 금액을 주식 시장에 투자한다면 가치는 증가한다. 

머스태시족이란 과연 무엇인가?
공식적으로 미스터 머니 머스태시로 알려진 피트 아데니가 쓴 글을 따르는 사람이라면 누그든 머스태시족이다. 아데니가 쓴 글에서 제시한 지침에 따라 연간 비용을 4만달러(4,400만원)미만으로 유지하는 것을 목표로 하는 매우 검소한 사람들이다. 그들은 연비가 좋은 차를 사거나 아예 차를 포기하고, 겨울에도 난방비를 줄이려고 온도를 낮게 유지하며 모든 방면에서 비용을 최소화하려고 노력한다. 머스태시족은 주류 문화가 이끄는 것에 따르는 것이 아니라 스스로 가치에 맞는 의사결정을 내린다. 

16퍼센트 수준의 저축률을 유지한다면
34년 안에 은퇴할 수 있다.
12만 달러(1억 3,200만원)을 매년 지출하고
2만 2,000달러(2,420만원)을 저축하며
1만 달러(1,100만원)가 월별 지출액이고
1,833달러(201만6,300원)을 매월 저축한다.

58퍼센트 수준의 저축률을 유지한다면
10년 안에 은퇴할 수 있다. 
6만 달러(6,600만원)을 매년 지출하고
8만2,00달러(9,020만원)을 저축하며
5,000달러(550만원)가 월별 지출액이고
6,833달러(751만6,300원)을 매월 저축한다.

매우 재미있는 책입니다. 젊은 나이에 조기 은퇴를 꿈꾸는 파이어족을 꿈꾼다면 한번 읽어볼만한 책입니다. ^^

제 AI는 스스로 생각하고 학습한다.. 난리난 AI 에이전트 직접 확인해보니 - 영상정리해 봅니다.

  ChatGPT가 나온지 3년이 넘었습니다. ㅎㅎ 처음에는 생성형AI에서 LLM으로 시장이 변화되었습니다. 작년말부터는 에이전트의 시대라고 하고 있습니다. 저도 관련 강의를 하고 일을 하고 있지만 따라가기가 벅찰정도로 매주 새로운 소식들이 올라옵니다...