하늘높이의 프로그래밍 이야기

https://www.netflix.com/kr/title/80190844



일단 개인적인 배경 설명은 ...

나는 방송사 뉴스 관련된 부서에서 인터넷 뉴스사이트 프로그래밍 개발 업무를 주로 하는 개발자이며 바둑은 아버지가 너무 좋아셔서 어린 사춘기 반항심과 세대 차이라는 명목아래 전혀 배우지 못했고 현재도 전혀 알지 못한다.

비슷한 예로 초등학교 때 감사히도 컴퓨터가 있었고 가장 큰 친구이자 행복이었기에 주판이나 암산등이 관심이 없었다.

본론으로 들어가서 알파고 사실 몇년되지 않은 일이었고 그 당시에는 머신러닝을 구현할 수는 없어도 나름 이론을 이해한다는 어설픈 개발자 생각과 당시 방송사에서는 이 대국을 유튜브 생중계로 어떻게 해볼까라는 고민이 커서 화재의 중심에서 일했지만 본질에서는 조금 벗어나 일에 관심이 더 있었던 듯 하다.

저녁에 잠시 뭔가를 보려고 넷플릭스를 켰고 그들의 추천시스템에 의해 추천되는 동영상 중 해당 영상을 발견하고... 그땐 그랬지라는 마음으로 잠시 봤는데 늦은 시간임에도 끝까지 멈출수가 없었다.

알파고는 거울 같다는 판후이의 말과 알파고를 만든 것도 인류이기에 인류의 승리라는 설립자의 이야기 또한 바둑을 두길 잘 했고 바둑이 뭔지 더 공부하게 되었다는 이세돌 기사의 인터뷰 역시 단순히 분야의 천재들만의 이야기로 치부하기에는 너무나도 크게 마음에 울림을 남긴다.

자신을 돌아보게 하는 많은 말들
30대의 마지막 나태하지는 않았지만 열심히 살았다고 생각했는데 조금더 열심히 더 도전해보지 못했음이 아쉽다. 도전거리를 찾아야 겠다. 지금처럼 육아에 도전하고 아이들과 시간을 보내는것도 좋지만 조금더 효율을 높이는 방법을 고민하고 찾아봐야겠다.



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넷플릭스를 보다보니... 더러운 지하철 와이파이에서도 여간해선 끊기지 않는다. 미국 망에서 하드트레이닝 되어서인가....

사실 그들의 통계기술 보다 가족 무료, 쉬운 가입 탈퇴 등의 정책적 마인드나 거의 모든 장비, 셋탑에서 돌아가는 확장성/API/뷰어 기술 등 우리가 다수와 시장에 논리, 투자 대비 효율에 의해 무시하는 사소한 것 하나 하나를 절대 놓치지 않는 섬세한 부분이 더 무섭다.

모든 응용 기술은 일단 기본기가 쌓여 있을 때 시너지가 나는 것인데... 우리는 늘 칼질도 못하면서 남이 만든 레시피만 보고 쉐프가 되려고 한다.

이거 맛 없으면 또 다른 레시피 가져와서 지지고 볶는다. 언젠간 맛이 있겠지...

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넷플릭스를 검색하다가 찾은 자료... 다시 정리

물론.... 구글에는 데이터가 더 무긍무진하다.

 

netflix

 

Netflix Prize

http://www.netflixprize.com/index

 

Netflix Javascript API Reference

http://developer.netflix.com/docs/read/JavaScript_APIs

 

넷플릭스, 영화추천의 비밀과 상관계수

http://analyticsstory.com//99

 

넷플릭스 장르 조합 스프레드시트

https://docs.google.com/spreadsheet/fm?id=tlE4iKvUirg490NycbjdN1Q.08258748819960397626.6165289313812578738&fmcmd=12&size=7&fzr=true&portrait=false&fitw=true&locale=ko&gid=0&gridlines=true&printtitle=false&sheetnames=false&pagenum=UNDEFINED&attachment=false

 

How Netflix Reverse Engineered Hollywood

http://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/01/how-netflix-reverse-engineered-hollywood/282679/

 

netflix-genre-crawl.py

https://gist.github.com/blech/7818890

 

 

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