Life&Data

현재 내가 하고 있는 직무의 변환이 이뤄질 예정이다. 굉장히 나에게 중요한 시기라는 생각이 든다. 장기적인 커리어 관점으로 보았을 때, 회사에서는 기술 역량을 지속적으로 기른다면, Technical Soultion Architect 직무쪽으로 디벨롭이 가능하다고 이야기 해주셨다. 해당 직무에 대한 배경지식이 약간 부족했던 나는 알아보기로 결정! Solution Architect: Processes, Role Description, Responsibilities, and Certifications Forty-nine percent of the companies surveyed by Planview have seen a project fail in the past 12 months, according to ..

[강화학습] Reinforcement Learning 핵심은 일단 해보는 것! 지도학습이 배움을 통해서 실력을 키우는 곳이라면, 일단 해보면서 경험을 통해 실력을 키우는 것이 강화학습! 두 개의 주체가 필요합니다. 게이머와 게임을 예시로 들겠습니다. 이런 상태에서 게임의 실력을 키워가는 과정을 따져봅시다. 우선 게임은 게이머에게 현재의 상태를 보여줍니다. 캐릭터는 어디에 있고, 장애물은 어디에 있는지 알려줍니다. 동시에 현재의 점수도 알려줍니다. 게이머는 이 값이 높아지는 것이 상이고, 장애물에 부딪히는 것이 벌입니다. 관찰의 결과에 따라서 어떤 상태에서 어떻게 행동해야 더 많은 상을 받고, 더 적은 벌을 받을 수 있는지를 알게 됩니다. 즉, 판단력이 강화된 것입니다. 판단에 따라서 행동을 합니다. 그 ..

비지도학습은 군집화 + 연관규칙학습 + 변환으로 구성된다. 군집화(clustering) : 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만드는 것. 분류와 차이점 군집화는 소속이 없는 애들에게 소속을 만들어주는 것, 분류는 소속은 있는데 어느 소속으로 가야할지 정해주는 것. 군집화라는 도구에 1,000만개의 관측치(행)을 입력하고, 100개의 클러스터가 필요하다고 알려주면, 유사한 속성을 가진 관측치끼리 분류하여 총 100개의 클러스터를 만들어 줍니다. ** 딱 떠오르는 건, 엑셀의 피봇테이블과 같은 느낌? 이랄까! 데이터를 다루는 업무를 하면서 피봇테이블은 떼려야 뗄수 없는 기능인데, 그 기준들을 자동으로 비지도학습의 군집화 작업을 통해 가능하다니! 추가적으로 군집화 과정에서 판단된 유사한 속성 까지 알 수 있을까? ..

올해 기르고 싶은 나의 인사이트 중 하나는 금융과 자산관리에 대한 내용이다. 작년에 모으고자 했던 금액을 오차범위 5%로 달성!!! (금액은 비밀 ㅎ) 열심히 일해서 버는 것과 동시에 좋은 투자 역시 가치를 높일 수 있는 방법이라는 생각이 들었다. 또한 자본주의에 대한 관심도 커지게 되었는데, 올해는 경제 공부에도 시간을 조금이나마 할애하고 싶다. 유투브를 통해 요즘 다시 치솟고 있는 비트코인에 대한 전망에 대해 살펴보았다. 비트코인 목표가, Ark 캐시우드 $500,000? JP모건, $146,000? 무슨 근거로 주장하는지 알아보기 youtu.be/9cu43gGMghE 적어도 금보다는 나은 대체자산이라고 판단. => 기관 매수세의 향상 + ETF 나타날 조짐이 있음. 테슬라 처럼 주류에서 대체 자산의..

[머신러닝의 분류] 머신러닝은 단일 기술이 아니다. 기계학습은 지도학습 + 비지도학습 + 강화학습 으로 이뤄져 있다. ** 비유는 이해하기에는 좋지만, 비슷한 것일뿐 진실이 아니기 때문에 동일시해서는 안된다는 걸 명심 할 것! 지도학습은 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식 비지도학습은 기계에게 데이터에 대한 통찰력을 부여하는 것. 정답을 알려주지 않더라도 데이터를 관찰하고 의미나 관계를 밝혀내는 것 (정리) 강화학습은 지도학습과 비슷하지만, 정답을 알려주는 지도학습과는 다르게 경험을 통해 어떻게 하는 것이 더 좋은 결과를 낼 수 있는지 스스로 수련하는 것. 퀘스트를 깨고 경험치를 쌓는 것과 비슷하다고 보면 됨. [지도학습] 원인 -> 결과의 방식. 과거의 데이터로..

[직업의 시작] 현실을 데이터로 표현할 수만 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 처리할 수 있다! by 머신러닝 복잡한 현실에서 관심사만 뽑아서 단순한 데이터로 만들어야 한다! 데이터 과학 (작가) vs 데이터 공학 (종이와 연필을 만들어서 책도 출판하고, 잘 정리해서 도서관을 운영) 구분되는 것 처럼 보이지만, 서로가 서로에게 없어서는 안되는 관계이다. [표] 행과 열은 표의 기본 구조 -> 복잡한 데이터를 표에 표현할 수 있다면 인간만이 가졌다고 믿었던 통찰력을 기계도 발휘할 수 있게 된다. by 머신러닝 [독립변수와 종속변수] 표 속에 있는 의미있는 정보를 뽑아내는 것이 매우 중요하다. 독립변수(원인)와 종속변수(결과)의 말의 의미를 정확하게 알아야 한다. 모든 인과관계는 상관관계이지만, 모든..

이 강의의 목적은 나의 문제를 머신러닝으로 해결하기 위해서다. 단순히 강의를 듣고 수료하는 것이 목적이 아닌, 생산자가 되기 위함이다. 여기서 가장 중요한 것은 '해결하고자 하는 문제'이다. 이것이 없다면 지식은 목적 없는 수단에 불과하다. 머신러닝은 내가 이루고자하는 꿈을 궁리하면 몽상에서 끝나는 것이 아니라 실현시켜줄 수 있는 도구가 되어줄 수 있다! 구글에서 제공한 머신러닝이 어떻게 구현되는지 보여주는 신기한 사이트 https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine le..

좋은 회의란 무엇일까? 항상 내가 어려워 했던 부분이다. '나는 왜 멀티가 안될까?' 왜 정리를 못할까? 매 해 고민하곤 했는데, 내가 회의를 진행하거나 참여할 때 느꼈던 어려움을 정리해보았다. 내 의견을 조리 있게 전달함과 동시에 , 다른 이의 의견도 들어야겠고... 단발성의 대답에서 끝나는 것이 아닌 전체적인 회의 흐름도 파악하는 것! 단순하게 생각했을 때, 집중력을 최대한 끌어올리는 것을 떠올릴 수 있을 것 같다. 하지만 나의 집중력은 두 세개 회의가 연달아 진행된다면 무너지고 만다... ㅋㅋㅋ 그렇다면 집중력과 더불어 도움을 받을 수 있는 내용이 뭐가 있을까? 라고 생각하던 도중 회의에 참여하기 전 준비하는 것 회의록 작성에 대해 생각해보게 되었다. 회의를 리딩하는 퍼실리테이터로서 회의록의 구성을..

비전공자에게 프로그래밍을 알려주는 프로그램이 많지 않았던 시절 (호랑이 담배피던 시절 ㅋㅋㅋ) 멋쟁이 사자처럼이라는 프로그램을 통해 프로그래밍을 배울 수 있었다. 교내 타과 사람들과 정말 치열하게 함께 배웠고, 이 좋은 인연은 지금까지도 이어져 오고 있다. 올해는 함께 새로운 사이드 프로젝트를 해보자 이야기가 나와서, 1월부터 차근차근 계획을 세워서 진행해보기로 했다. 그 첫번째는 생활코딩에서 제공하는 머신러닝야학을 함께 수강하는 것! 2021.1.4 : 개강 2021.1.15 : 종강 2021.1.19 : 수료식 약 10일간 진행 예정이며, 이 기간 동안에는 코딩야학 졸업자 & 현직에 있는 개발자분들이 질의응답도 해준다고 한다. 오늘은 1,000명이 넘는 사람들이 유투브 스트리밍으로 함께 입학식을 진행..

1. 사전에 합의된 기대 수준 "이상"의 결과물을, 정해진 타임라인 "내" 정해진 방식으로 전달하는 것 (1) 사전 합의 (2) 기대 이상의 결과물 (3) 타임라인 (4) 전달 방식 2. 문제를 정의하고, 해결 방안을 찾고, 효과적인 방식으로 커뮤니케이션 하는 것 (1) 문제에 대한 정의 (2) 해결 방안 도출 (3) 효과적인 커뮤니케이션 - 느낌적인 느낌으로다가 이분에게 일을 배우고 싶다. 잘 하고 싶다. 이분이라면 어떤 생각을 하실까? 라는 생각이 드는 분이 회사에 오셨다. 그분이 말씀하시는 효과적으로 일한다는 것의 정의. 효과적으로 일한다는 것의 구성요소 1. 문제를 "정확하게 정의" 하고, 필요한 사항들을 "명확하게" 하는 것 2. 문제를 (1) 구조화하고, (2) 분석 하고, (3) 결론을 도출..