왼쪽과 오른쪽, 둘 중에 어느 것이 더 마음에 드시나요?
가중치 조정의 기본 원리
표본으로 뽑힌 데서의 관심의 대상이 되는 변수 관점에서의 구성비와 모집단에서의 해당 변수의 구성비가 다르면 포본에서 가중치를 조정해서 그 조정된 구성비가 모집단의 구성비와 같도록 해주면 된다.
이게 무슨 말인지 자세히 표현된 통계학 개념 지도 그려줄래? 어린아이도 이해할 수 있게끔 인포그래픽 지도를 보고싶어.
가중치 조정의 기본 원리에 대해 똑같은 프롬프트를 주고, Gemini Nano Banana Pro(왼쪽)와 NotebookLM(오른쪽)으로 뽑아낸 인포그래픽입니다.
저는 요즘 유튜브에 올라와 있는 '류근관의 통계특강' 시리즈를 보며 통계 공부를 하고 있는데요. 고등학교 졸업 이후로는 수학을 마주할 일이 없었다 보니 기초 통계학의 모든 내용이 어렵게 느껴지더라고요.
또 통계학 공부만 하는 게 아니다 보니, 일과가 끝나고 겨우겨우 한 강을 들으면 앞 내용에 나왔던 개념을 잊어버리기 일쑤였습니다.
그래서 Gemini와 ChatGPT에게 개념 설명을 정말 많이 물어보곤 했었는데요.
이번에는 HRD 스터디장님의 노트북LM 소개를 보고, 인적자원개발론 공부 이후로 쓰지 않았던 노트북 LM을 다시 한 번 켜보았습니다. 노트북LM이 학습 도구로 사용하기에 용이하다고 하여, 제 학습에 어떤 식으로 도움이 될 수 있을지 기능들을 간단히 살펴보는 시간을 가졌는데요.
임의의 통계학 자료(출처는 여기)를 참고자료로 넣고, 이것저것 기능들을 체험해 보았답니다. 체감상 일반적으로 ChatGPT 나 Gemini 에게 질문했던 것보다는 답변을 어렵게 준다는 느낌이 강했는데요. 아무래도 강의자료 개념설명 pdf 를 그대로 넣었다 보니 RAG 기반으로 정석적인 답변을 준다는 느낌이랄까요?
RAG 챗봇의 장점이면서 단점이기도 한 부분인 듯합니다. 아마 제가 더 쉽게 설명되어있는 자료를 넣었다면, 더 친절하고 초보자 친화적인 답변이 나왔을지도 모르겠네요.
마인드맵도 만들 수 있어서, 버튼 하나로 마인드맵도 뚝딱 만들어 보았는데요. 다만 조금 아쉬웠던 점은 개념에 대해서 바로 이해할 수 있는 마인드맵이 나왔다기보단 정말 커다랗고 간단한 키워드 중심으로 (심지어 키워드에 대한 설명도 없음) 나와서 아쉬움이 조금 남았습니다.
저도 마인드맵으로 개념 정리하는 것을 좋아해서 마인드맵 App을 결제해서 쓰고 있는데, 저는 마인드맵을 더 깊게 드릴다운해서 세세한 부분을 정리할 때도 있는지라.. 노트북 LM에 마인드맵 깊이를 더 추가해서 필기가 가능하다거나 하는 기능이 있다면 더 좋을 것 같다는 생각이 들었네요.
그래도 마인드맵의 노드를 누르니 해당 노드와 관련된 질문을 자동으로 해주고, 그에 관련된 답변을 참고자료를 통해 가져와주더라고요. 신기하고 좋은 기능이었습니다!
그것 말고도 통계 퀴즈를 제시해 준다던가 (이건 실제로 관련 문제를 데이터베이스에 넣어두고 참조 범위를 문제 페이지로만 지정해서 문제은행처럼 쓸 수도 있을 것 같아요)