Bongho Lee

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Bongho Lee

Data

Variational Inference 정리

언제 사용하는가? * $X = {x_1,x_2,...,x_N}$이 있고 $X$의 Latent Varaible로 $Z$가 있을 때, Posterior인 $P(Z|X)$를

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book

고급 아삼티 티백과 에센셜리즘, 그리고 컨텍스트

새벽 4시, 아이의 밤중수유를 위해서 일어나야 할 시간이다.  한달이 지나자 슬슬 아이가 울지 않아도 4시 20분 전후로 눈이 먼저 떠진다. 더 자고 싶은 욕구가

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book

살아낸 자의 솔직한 소회 - 세이노의 가르침

솔직해서 너무 좋았다. 뭐랄까, 삶에 대해서 전체적으로 조망하지 않고, 흐리멍텅한 말투로 "현재의 나"가 계속 지속될 것처럼 말하는 사람이나 말투가 너무 싫었다.

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Data

[책] 투자철학의 스케일을 보여준다. 소로스 투자특강

"소로스"는 워런버핏과 더불어 성공한 한 시대의 투자가로서 아흔을 넘어 여전히 정력적으로 활동하고 있다. 하지만 그에 대해서 우리가 아는 것은 거의 없다.

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Data

Target Encoding에 대한 간략한 요약

Target Encoding은 해당 Category에 나타난 Target Variable의 평균을 이용해서 Categorical Values를 대체하는 방식이다. 구성원의 코드를 리뷰하던 도중, Label Encoder를 쓴 부분들을 보다가 Label Encoder를

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book

[책]퀀트의정석, 퀀트에 관한 큰 그림을 보여준다.

Covid-19이 창궐할 즈음, 올웨더 포트폴리오를 시작으로, 정량투자, 시스템 트레이딩에 대해서 관심을 가지기 시작하였던 것같다. 그 이후 꾸준히 정량적인 투자를 하고 있지만, 뭐랄까 전체적인

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Data

Entropy, Cross-Entropy, KL Divergence

Entropy는 Cross Entropy Loss라는 이름으로 Deep Learning에서 분류 모델을 하는 이에게는 꽤나 익숙한 함수이다. 식으로는 다음과 같이 쓴다. $$-{1 \over n}\sum\limits^n_

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Data

Transformer 요약 정리

* 강점 * Attention을 활용, 반복을 최소화하고, Positional Encoding을 활용해서 parallelization 지원 * Attention을 활용하여 Input Sequence에서 다른 Sequence의 어떠한 부분이 중요한지 결정 * 구조 * $X$개의 Encoder와

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Data

Long Tail Event에서 예측시 정확도 높이기 (Doordash Case)

Long Tail Event * Long Tail Event는 Right Skewed Distribution 에서 발생하는 특징 중 하나로, Outlier와도 비슷해보이지만, Outlier대비 상당히 길게 꼬리형태로 길게 이어지는 Data Point들이

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book

관조, 주관을 떠나 고요한 마음으로 사물을 관찰하는 힘

최근에 직장인과 문과생을 위한 수학교실 (이하 직문수)를 가볍게나마 들을 기회가 있었다. 수학이라는 거대한 학문내 주제들이 어떻게 연결되는지를 거시적인 관점에서 다루는 강의였는데, 개인적으로는 꽤

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Life

모든 일에 "Why"로 시작하라

아버지와 함께 오후 일정을 소화 후 집에 오니 오후 6시였다. 해야할 것들은 많다고 느껴지는데, 무엇을 해야 할지 모르겠다라는 생각이 머리를 맴돌았다.  그래서 오전에 읽을까

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book

린든 존슨 대통령이 보여준 비전의 리더십

혼돈의 시대, 리더의 탄생  마지막 부분을 읽고 있다. 현재 "3부 리더의 탄생 - 그들은 어떻게 세상을 이끌어가는가?"를 읽고 있고 오늘 드디어 마지막

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