optimizer가 자동으로 dag를 바꿔주니까 내가 생각한 dag를 못봤다.. 7주차에 배울거지만 옵션을 끄자

Pros/Cons를 비교할 때 무조건 생각한 내용을 써서 정리하자. 술마시러 갈 때 걸어간다 → 택시비가 3만원이 든다 vs 차끌고 가면 대리운전 비용이 21000원이다. 소요 시간도 대리운전이 더 적다면 대리운전을 선택하게 된다.

3개를 비교할거면 먼저 두 개를 비교하고, 승자와 나머지 하나를 비교한다.

MECE: Mutually Exclusive Collectively Exhaustive → 논리학에서 비교하는 방법

완전히 배타적이고 (교집합이 없고), 합치면 전체가 되는(합집합이 전체인) 구분 방법 이게 만족이 안되는 순간 논리가 맞지 않는다.

포트홀 vs 상담 FAQ

포트홀 문제는 대상 정의를 잘못했다. 포트홀 사고를 겪지 않은 운전자는 위험 자체를 인지하지 못할 것이고, 겪고 난 사람은 사고 대처를 위한 행동을 하지, 내비게이션 서비스를 사지 않는다.

노후화된 도로의 위치? 교통사고 트럭 낙하물 사고? 이로 인한 2차 사고 예방?

전국에 있는 도로 → 포트홀로 인해 사망사고 같은 큰 사고를 겪은 사례

고속도로 사망사고같은 큰 사고면서, 빈도수도 적지 않은 사례가 있어야 문제 정의가 되고, 비용이 적다면 일반화까지 가능하다.

몸 안에 배어있는 고정관념.. 가치가 없을 수 있다는 평가절하를 해버린다. 조심하자

똑같은 chain of event를 써도, 문제를 어느 행동에 정의하느냐에 따라 완전히 달라진다. 문제를 쪼개는 연습을 해보자.

맥도날드 알바: 미국 기준 고졸자면 교육시켜서 일을 시킬 수 있는 매뉴얼이 있다. 맥도날드는 단기 알바가 대부분이니 교육 비용이 높을 것이다. 현장에서 가리키는 것도 한계가 있다. → 맥도날드 직원이 모르는 것을 물어볼 수 있는 챗봇이 있다면?

극단적인 예시를 찾고, 현대차에 적용해보는 시도.

딜러십 매장 평가 vs 리콜 결정

의미가 있는 리뷰? 딜러가 잘못한건지. red flag를 세울 정도로 심각한 리뷰 하나만 잡아서 고쳐도 같은 심각한 문제가 발생할 가능성을 막을 수 있다.

리뷰의 내용도 고객이 가장 중요하다고 느끼는 것은 친절함, 커뮤니케이션인데 이런 지표들을 평점을 매겨서 비교할 수 있을지 → 데이터의 문제일까?

리콜 결정하기 위한 소비자 반응: 정확한 차량 문제 정보는 없지만, 소비자 감정 정보들이 들어가있어 문제 정의를 다르게 해야 할 수 있다.

좋은 아이디어를 가지고 평가받지 못하면 배울 수 없다? 아니다. iteration이 더 빠른게 중요하다.