Bongho Lee

Author

Bongho Lee

리더로서 힘들 수 있으나, 주저 앉아서는 안됩니다.

리더로서 힘들 수 있으나, 주저 앉아서는 안됩니다.

리더는 외로운 자리이고 힘들 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 팀원과의 대화를 멈춰서는 안됩니다. 리더는 아래는 팀원의 대화를, 위로는 상사의 대화를 들어야 하는 중간 위치에

단일파일압축 기반 고성능 압축 알고리즘, zstd

단일파일압축 기반 고성능 압축 알고리즘, zstd

zstd (Zstandard) * 페이스북에서 개발한 빠르고 효율적인 압축 알고리즘입니다. * 높은 압축률과 빠른 압축 및 해제 속도를 제공합니다. Motivation * zstd는 높은 압축률과 빠른 속도를 모두 제공하기

HyperParameter Tuning 패키지, HyperOpt

HyperParameter Tuning 패키지, HyperOpt

Motivation * 기존의 하이퍼파라미터 튜닝 방식은 주로 수동적이고 시간이 많이 소요되었습니다. * 그리드 서치(Grid Search)나 랜덤 서치(Random Search)는 단순하지만, 고차원의 하이퍼파라미터 공간에서는

자신을 가치있게 만드는 법, 나발 라비칸트의 잠언록

자신을 가치있게 만드는 법, 나발 라비칸트의 잠언록

단지 영어 원서가 읽고 싶었습니다, 그런데 그 원서가 나의 삶에 도움이 되는 책이면 좋겠다는 생각이 있었습니다, 그 때 이 책을 접하게 되었습니다. 번역이 되어

인사관리 - 조직장으로서 처음 챙겨야 하는 것들에 대해서

인사관리 - 조직장으로서 처음 챙겨야 하는 것들에 대해서

이 글은 복기와 회고의 글입니다. 최근에 읽었던 책, "HBR 리더십 인사이트"을 읽고 나니, 인사관리, 성과관리, 조직관리, 마인드셋의 관점에서 경험을 훑어보는 것도

Gibbs 샘플링과 MH 샘플링은 MCMC의 대표적 방법 중 하나입니다.

Gibbs 샘플링과 MH 샘플링은 MCMC의 대표적 방법 중 하나입니다.

Motivation * 복잡한 다차원 확률 분포에서 직접 샘플링하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCMC 방법이 등장했습니다. * * 고차원의 문제: 고차원 공간에서는 모든 가능한

중간관리자는 상위조직과 하위조직 중간에서 통역을 담당한다.

중간관리자는 상위조직과 하위조직 중간에서 통역을 담당한다.

실무를 담당하다, 리더로 맞닥뜨릴 때 제일 먼저 당황스러웠던 것은 바로 "언어"였습니다. 운이 좋게 같은 직군에 속한 사람이 상위 관리자면 그래도 다행일

앞으로는 신뢰가 가장 큰 자산이 될 것입니다.

앞으로는 신뢰가 가장 큰 자산이 될 것입니다.

저녁에 샤워를 하고 있을 때였습니다.  세수를 위해 폼클렌저를 집는데, "나노버블"이라는 단어가 갑자기 눈에 띄었습니다. 그 때 머리속에 이런 질문이 떠올랐습니다 사람들이

메일을 쓸 때 최소한의 양식을 갖추면 좋은 이유

메일을 쓸 때 최소한의 양식을 갖추면 좋은 이유

육아휴직을 하면서 종종, 다양한 분들과 커피챗을 하게 됩니다. 이번에도 그렇게 커피챗 일정을 잡고 논의를 하는 중이었습니다. 저와 커피챗을 진행하신 분은 저를 좋게 봐주셨는지, 혹시

끊임없이 교집합을 만들고자 하는 노력이 필요합니다.

끊임없이 교집합을 만들고자 하는 노력이 필요합니다.

휴직 중에, 가장 많은 시간을 투자하고 있는 활동은 바로 사람을 만나는 것입니다. 기존에 알고 있던 사람들을 만나면서 의사결정을 하는 과정과 근황에 대해서 이야기를 나누고

Gradio와 Steamlit의 코드 및 인터페이스 비교

Gradio와 Steamlit의 코드 및 인터페이스 비교

Gradio import tensorflow as tf import numpy as np import gradio as gr # MNIST 데이터 로드 (x_train, y_train), (x_test, y_test)

Gaussian Process은 무한공간에서 사전정보를 결합하기 위해 사용된다.

Gaussian Process은 무한공간에서 사전정보를 결합하기 위해 사용된다.

Definition * 연속적인 함수 공간에서 정의된 확률 과정으로, 주어진 데이터로부터 함수의 분포를 추정하는 강력한 비모수적 방법입니다. * Gaussian Process는 주로 회귀 분석, 분류, 최적화 문제에서 사용되며,