Author Topic Modeling, 저자 - 주제 관계를 포함한 토픽모델링
Author Topic Modeling * **Author Topic Model(ATM)**은 텍스트 데이터에서 주제와 저자 간의 관계를 동시에 모델링하는 기법입니다. * 이는 저자가 작성한 문서의 주제 분포를 추정하고,
Author Topic Modeling * **Author Topic Model(ATM)**은 텍스트 데이터에서 주제와 저자 간의 관계를 동시에 모델링하는 기법입니다. * 이는 저자가 작성한 문서의 주제 분포를 추정하고,
최근에 리더십에 대한 강의를 들은 적이 있습니다. 코칭에 관심이 있기에 평가, 피드백 등에 대해서 조금 더 공부해보고 싶었던 저에게는 꽤나 흥미있던 내용이었습니다. 엔지니어링 매니저로
언제인지 기억이 나지 않는다. 회사에서 경제지를 읽고 이야기하는 모임의 뒷풀이였다. 자신의 소개를 하다가 언틋 식물을 좋아해서 글을 쓴다고 하는 분이 있었다. 성격상 그냥 듣고
정의 * Dirichlet 분포는 다항 분포의 사전 분포로서 사용되는 다변량 확률 분포입니다. * 각 항목이 0과 1 사이의 값을 가지며 모든 항목의 합이 1이 되는 특성을
직업에서 자신의 분야를 찾아내어 전문성을 쌓고(고), 그런 일을 오래하기 위해 놀이로 충전하며(플레이), 삶의 여정을 계속하기 위해서는 때때로 지도를 펼쳐보는 시간(스톱)이
벌써 회사생활을 한지 두자릿수를 완연히 넘어서게 되었다. 처음 사회생활을 한 이후 어떻게 살아왔는지 기억조차 나지 않는데, 정말 빠르게 시간이 지났다. 그 사이 가족의 수도
이 책은 아내로부터 소개를 받게 되었다. 업무차 저자를 만나게 된 아내는, 저자의 일생이 굉장히 흥미롭다고 하면서 이 책을 추천해준 것이다. ”행복한 택배기사“라는 제목부터
Motivation * Pydantic은 Validation Check를 위한 라이브러리로, 잘못된 데이터가 시스템에서 유입되고 운용되는 것을 막기 위한 라이브러리 * 비동기 웹 프레임워크인 FastAPI와 함께 많이 쓰임 @app.post(
ChatGPT의 등장 이후, 학계에서나 들렸던 다양한 인공지능의 언어들이 사회 곳곳에서 들리기 시작한다. 굳이 인공지능과 관련없던 일을 하는 사람들도 지금은 인공지능을 삶의 곳곳에서 자연스럽게 쓰고
실무를 하다가 엔지니어링 매니저로 일을 전환한지 2년이 넘었다. 매니저로 전환할 때는 인공지능의 홍수 속에서 의사결정을 하는 직업은 불확실성을 안고 책임을 져야 하기 때문에 인공지능에
Mixture Model is * Mixture Model은 여러개의 분포를 결합하여 데이터의 전체 분포를 모델링함 * 이 때 각 분포는 Component라고 보통 불리며 데이터가 각 Component로부터 생성될 확률을
최근 들어 1:1 면담에 대한 다양한 책을 읽어보고 있다. 그러면서 공통적으로 떠오른 질문이 있었다. "3년뒤의 나, 5년 뒤의 나"를 면접