Bongho Lee

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Bongho Lee

그라운드 룰은 Atomic해야 한다.
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그라운드 룰은 Atomic해야 한다.

이전에 수학과 논리학에 관한 책을 보다가 수학에 관한 재미난 정의를 본 적이 있습니다. 수학은 여러 논쟁 끝에 얻어낸 단단한 논리 기반 위에 차곡차곡 쌓아

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두 포인트간의 유사도를 찾는데 사용되는 Kernel Function
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두 포인트간의 유사도를 찾는데 사용되는 Kernel Function

Definition * **커널 함수(Kernel Function)**는 기계 학습과 통계에서 사용되는 함수로, 두 데이터 포인트 간의 유사도를 측정합니다 * . 주로 비선형 데이터를 고차원 공간으로 변환하여 선형

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삶에서 바라보는 시간의 단위를 바꾸면 초연해질 수 있습니다.
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삶에서 바라보는 시간의 단위를 바꾸면 초연해질 수 있습니다.

아침에 집을 나서는데 비가 정말 많이 오고 있습니다. 비가 이렇게 많이 오고, 해는 보이지 않으니 정말 어제 걸어간 길이 오늘 걸어가는 길이 맞는지 상상이

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Double ML과 DR Learner는 ML 기반 인과추론 방법론이다.
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Double ML과 DR Learner는 ML 기반 인과추론 방법론이다.

Double ML: Residual on Residual Regression + Cross-Fitting * 통제 변수를 조정하여 잔차 회귀(Residual on Residual Regression)와 교차 적합(Cross-Fitting)을 결합하여

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ATE 대비 CATE는 특정 하위그룹의 인과추론에 집중한다.
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ATE 대비 CATE는 특정 하위그룹의 인과추론에 집중한다.

Average Treatment Effect (ATE) * $ATE=E[Y(1)]−E[Y(0)]$ * 전체 인구에서 처치의 평균 효과를 측정하는 지표입니다. * ATE는 처치를 받은 경우와 받지 않은

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삶의 방향성과 원칙
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삶의 방향성과 원칙

주말, 아이를 데리고 서울을 서울을 벗어나 근교로 나가기 위해 운전중이었습니다. 운전을 그리 좋아하지 않기에 긴장 속에 지도를 계속 주시하면서 간만에 운전을 하였습니다. 그러던 중

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Binomial과 Binary 분포는 서로 다릅니다.
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Binomial과 Binary 분포는 서로 다릅니다.

Binomial 분포 * Binomial 분포는 고정된 횟수의 독립적인 시행에서 각 시행이 동일한 성공 확률을 가지는 이항 실험에서 성공의 횟수를 나타내는 분포입니다 * Binomial 분포는 두 매개변수

· 2 min read
[책]생각의 과정은 결과보다 중요하고 배울 수 있다.,"클리어씽킹"

[책]생각의 과정은 결과보다 중요하고 배울 수 있다.,"클리어씽킹"

"클리어 씽킹"이라는 책을 읽었습니다. 유튜브에서 엄청 광고를 하는 것을 보니, 바이럴을 태우려는 책이구나 싶었죠. 그래도 파남스트리트를 종종 접속해서 보는 입장에서는 이

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모든일이 다 중요하고 급한것은 커리어에 좋지 않은 신호다.
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모든일이 다 중요하고 급한것은 커리어에 좋지 않은 신호다.

갑자기 엄청나게 많은 업무 요청이 들이닥칠 때가 있습니다. 그래서 어느 업무부터 진행하면 좋을지 문의하면 종종 이렇게 답변하던 분이 있었습니다. 모두 다 중요하고 급합니다. 중요도와

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A/B테스트 진행시 체크해야 하는 이슈 중 하나인 SRM
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A/B테스트 진행시 체크해야 하는 이슈 중 하나인 SRM

Definition * **Sample Ratio Mismatch(SRM)**는 실험 설계나 데이터 수집 과정에서 샘플의 비율이 의도한 비율과 일치하지 않는 상황을 의미합니다 * 예를 들어, A/B 테스트에서

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📦그래프의 특정 하위 그래프를 추출하는 알고리즘, K-Core
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📦그래프의 특정 하위 그래프를 추출하는 알고리즘, K-Core

Definition * K-Core 알고리즘은 그래프 이론에서 사용되는 알고리즘으로, 그래프의 특정 부분을 추출하는 데 사용됩니다. * K-Core는 각 노드가 최소한 K개의 이웃 노드를 가지는 최대

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Lemmatization과 Stemming은 활용목적이 다를 수 있다.
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Lemmatization과 Stemming은 활용목적이 다를 수 있다.

Lemmatization vs. Stemming 1. 정확성 vs. 단순화 * Lemmatization: 더 정교하고 정확한 방법입니다. 단어의 문법적 역할(품사)을 고려하여 원형을 찾아줍니다. 예를 들어, "better&

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