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Typeset
<AI 공부에 유용한 AI 서비스 3가지>
가벼운 기술 검토나 공부를 하더라도, 관련된 영어 논문을 읽고 쏟아져 나오는 자료들 속에서 핵심을 찾아가는데 많은 시간이 필요합니다. 이러한 수고를 어느정도 '도와줄 수 있는' 라이브러리를 추천드릴까 합니다~!
(1) 논문으로 대화하는 챗봇, SciSpace📖🗣️
"아~ 누가 논문 좀 대신 읽어 주면 좋겠다~"
LLM 기반 서비스는 다양하지만 그중에서도 논문검토에 있어서 가장 유용한듯 합니다. 특히 원하는 영역의 그림이나 도표를 설명해주는 기능이 있어서, 검토시간을 확연하게 줄여줍니다.
https://typeset.io/
(2) 고품질 문서 번역, Deepl 🦜
"파파고 대리, 논문 번역본 오전중에 내 카톡으로 보내놔요~"
해당 사이트는 이미 잘 아시겠지만, PDF 파일에 대한 호환이 좋아서 모바일 환경에서 자료를 검토할 때 더욱 유용합니다
https://www.deepl.com/translator
(3) 한시간짜리 유튜브도 하나의 문서로, Traw.ai 📺 👉 📜
마지막은 유튜브를 요약 및 정리해주는 서비스입니다. 영상 컨텐츠의 문서화라는 유용한 기능을 지녔으며 Notion 형태의 자료정리로 가독성이 좋습니다 : )
https://traw.ai/home
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2023년 9월 25일 오후 11:13
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페이스북에 Jonas Kim님이 올린 포스팅인데 린 분석 방법론에 대해 다시 한번 생각해보게 됩니다.
저는 린 분석 방법론이 끝물이라는 생각이 들지 않습니다.
현장에서는 이미 트래픽과 매출액이 디커플링되기 시작한 것도 길게보면 7~8년 된 일이고, 성장과 이익을 동시에 균형있게 움직이는 방법을 찾지 못하는 많은 제품과 서비스가 있을 뿐입니다.
지적한 바와 같이 원가, 비용등 재무적인 분석도 대단히 중요한 일이 되어 가는 시점에서 데이터 분석가와 마케터도 이에 맞춰 적응해야 할 시기라고 생각되네요.
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코
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