Author
Bongho Lee
[데이터조직]팀을 운영할 때 모든 것을 알아야할 필요는 없다.
보통 팀에서 일을 가장 잘하던 사람들이 리더로 올라가게 된다. 프로덕트 조직에서 리더가 되면 대체로 PM이 되는 편이지만, 조직의 형태에 따라 PM이 아니라 개발자가 리더가
갑자기 삼국지5 음악이 듣고 싶었던 이유
오늘 아침 삼국지5 음악을 들으면서 이 생각이 떠올랐다. 정확하게는 어떠한 연구였는지 기억이 나지 않지만, 환경이 노화에 영향을 미친다는 연구였던 것같다. 고령의 피실험자들을 대상으로 젋었던
나는 왜 메모를 하는가?
본격 사회생활의 시작, 메모의 필요성을 깨우치다. 왜 메모를 하는가? 짧지만 쉽지 않은 이 질문에 대답하기 위해서 처음 메모를 진지하게 시작하였던 때로 돌아가 본다. 먼저
[책]AI 관련 지금 벌어지고 있는 랜드스케이프를 보고 싶다면, AI 전쟁
대화내용을 옮긴 책의 특성상, 만연체가 곳곳에 보인 덕분에 오히려 핵심만 파악하고 빠르게 넘길 수 있었던 책으로 주말을 빌려 빠르게 훑어보았다. AI는 확실히 사회 전반에
[데이터조직] 구성원 중 레버리지할 수 있는 사람을 찾아라
팀이 일정이상 커지기 전까지는 디테일하게 팀원 개개인을 챙길 수 있다. 하지만 팀의 규모가 점차 커지게 되면 이게 생각보다 어렵다. 리더는 생각할 수 있는 시간과
Fisher Information의 직관적인 이해
Fisher Information을 직관적으로 이해하기 위해서는 이계도함수를 알 필요가 있다. 이계도함수는 쉽게 생각하면 변화량의 변화량을 나타낸다. 즉 기울기가 변화하는 속도를 의미한다. 이차함수 $f(x)=ax^
[책]GTD(Get Things Done)의 고전, 끝도 없는 일 깔끔하게 해치우기,
워낙 유명한 책이다. Get Things Done, 줄여서 GTD라고 하는 업무관리방법론을 제안한 David Allen이 쓴 책이다. 스티븐 코비의 "성공하는 사람들의 7가지 습관"이라는
[데이터조직]데이터과학자에게도 엔지니어링은 필요하다.
서론 최근에 데이터과학자와 백앤드엔지니어까지 포함해서 데이터프로덕트 팀을 구성해서 일을 해보니 드는 생각이다. 데이터과학자 중에서 최근에 일하기 시작한 분들은 컴퓨터공학도 전공인 분도 있지만 그렇지 않은
Custom Loss Function in Keras
Summary * Business Impact에 기반해서 Loss Function을 수정해야할 필요가 있다. * 예를 들어 비대칭 구조(예: 지수분포)에서는 Loss값에 Weight를 줘야하는 상황이 그렇다. * Keras에서는 Model에 필요한
[책]원칙과 철학이 있을 때 흔들리지 않는 것은 개발자도 매한가지, 개발자 원칙
어쩌다보니 이 책을 읽게 되었다. 이제는 개발자인가? 라는 생각이 들 정도로 코딩을 할 일이 거의 없어졌지만, 개발이 주는 놀라운 매력이 있기 때문에 이 책을
[데이터조직]커뮤니케이션에서 반드시 들어가야할 것 - Why
사이먼 시넥의 "Start with Why"이라는 책이 있다. 국문으로는 "난 왜 이 일을 하는가"로 번역이 되기도 하였고 Youtube에서도 상당히