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Bongho Lee

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[데이터조직]어느날 직원이 그만두겠다고 하였다.

[데이터조직]어느날 직원이 그만두겠다고 하였다.

어느날 면담을 할 때였다. 평소대로 "요즘 컨디션을 묻는 질문"으로 1:1을 시작하였다. 그런데 웃으면서 구성원이 말하였다. 퇴사하려고 합니다. 퇴사할 수도 있지... 뭐가 문제인가 하면서도 우선은 이 친구를 붙잡으려는 시도는 해야 하지 않나 싶어서 이유를 물어보았다. 이래저래 이야기를 나눴고, 몇 번의 가벼운 티타임 끝에 원인은 굉장히 간단하였다. 첫째, 성취감이었다 AI
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[데이터조직]내가 하지 않는데 구성원에게 하라고 할 수는 없다.

[데이터조직]내가 하지 않는데 구성원에게 하라고 할 수는 없다.

제럴드 M 와인버그는 리더십이란 문제해결을 위한 최적의 환경을 구성해나가는 과정이라고 볼 수 있다고 정의한 바 있다. 처음 이 말을 들었으면 이해가 되는 것같으면서도 명확하게 상황이 그려지지는 않았다. 문제 해결을 위한 최적의 환경이라니, 환경의 범위는 어떻게 되고, 이 환경은 시스템을 언급하는 것만은 아닐텐데, 모든게 명확하지 않은, 뭔가 굉장히 광활한 정의를 가지고
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Quantile Loss는 Quantile Regression시 사용하는 Loss Function이다.

Quantile Loss는 Quantile Regression시 사용하는 Loss Function이다.

* Quantile Loss는 Quantile Regression처럼 Predicted Value의 Quantile을 구하고자 할 때 사용되는 Loss Function이다. * 변수의 75번째 Quantile을 예측하는 것이 목표인 문제를 예로 든다면, 이는  75%의 경우 예측 오차가 음수여야 하고 나머지 25%는 양수여야 한다는 말과 동일하다. * 기본적으로 이러한 경우 Quantile Loss 는 과소 추정된 예측에 대해 과대 추정된 것보다
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가장 싫어하는 말 - "사실 한다고 하면, 다할 수 있어요"

가장 싫어하는 말 - "사실 한다고 하면, 다할 수 있어요"

다양한 직군의 개발자와 함께 일하다 보면 종종 이런 말을 들을 때가 있다. "사실 한다고 하면, 다할 수 있어요" 농담인 것은 알지 나는 이런 말을 주로 하지 말라고 한다. 일당백을 요구하는 스타트업이면 한 명의 개발자가 많은 일을 해야 하기 때문에 이런 말은 굉장히 적절한 수준의 참여도를 상징하는 말이라서 듣기 좋을 때까
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Bayesian Modeling이 사회과학연구에 활용하면 좋은 6가지 이유

Coherence * 주관적 확률이 확률 계산의 일반적인 규칙/공리(이러한 규칙의 타당성은 방금 언급한 자기 일관성에 해당함)를 따르고 따라서 이러한 확률로부터 일관된 결정을 얻을 수 있다는 가정 Conditioning on Observed Data * 베이지안 통계학과 빈도주의 통계학 사이의 중요한 차이점은 관측 데이터가 매개변수 추정에서 수행하는 역할에 관한 것 * 구체적으로, 빈도주의 추론은 정확히
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축구에서 라인간격 조절은 회사의 커뮤니케이션 방식과 유사하다.

축구에서 라인간격 조절은 회사의 커뮤니케이션 방식과 유사하다.

최근에 아시안 컵이 끝났다. 이번에는 아내와 조용히 함께 봤다. 그런데 보다보면서 가장 많이 듣는 이야기 중 하나가 라인 조절을 잘해야 한다는 말이었다. 라인 조절을 하지 않을 경우 공간이 생기게 되고, 그 공간에 패스를 하면서 상대편이 공격할 수 있는 여지를 주게 된다. 실점으로 연결될 가능성이 있는 것이다. 이 이야기를 듣는데, 문득
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