Life
음악의 힘: 토르: 라그나로크
퇴근길이었다. 책을 읽기는 그렇고, 유튜브를 켰는데, 유튜브 알고리즘에 이끌려서 나온 영상을 생각없이 보게 되었다. 바로 토르 라그나로크에서 토르가 죽음의 신인 누나에게 연달아 패하고 죽기 직전, 자신이 어떤 신인지 알고 나는 장면이다. 이 장면을 전환점으로 영화 내용 전개가 바뀌게 된다. <토르 각성 전투 장면 | 토르: 라그나로크 (Thor: Ragnarok, 2017)>
Latest
Data
휴일 예측 정확도를 높이기 위한 Cascade ML Approach
왜 이 글을 썼는가? * At DoorDash, we generate supply and demand forecasts to proactively plan operations such as acquiring the right number of Dashers (delivery drivers) and adding extra pay when we anticipate low supply. It is challenging to generate accurate forecasts during holidays because certain machine learning techniques (e.
Productivity
레버리지,GTD, 에센셜리즘 등 모든 책이 말한다 - 중요한일부터 하세요.
아이가 통잠을 자는게 이제는 익숙해지고 있다. 하루 속에서 내가 사용할 수 있는 시간이 조금은 생겼지만, 과거에 비하면 턱없이 적은 시간만에 나에게 허락되고 있다. 한시간 남짓한 시간 속에 조금이라도 전화가 오면 정말 그 시간만이라도 사라지는게 흔하게 지나가는 하루의 모습이다. 그렇다 보니 시간을 보다 잘 쓰기 위해 그리고 우리 모두를 위해서 일을
Linux
JC21/Nginx Proxy Manager에서 Bad Gateway로 접속안될때
현상 Nginx Proxy Manager(이하 NPM) Docker 업데이트 이후부터 로그인이 되지 않았따. Bad Gateway라고 뜨고 콘솔을 보니 Token 인식이 제대로 되지 않았다. Docker.compose.yml은 대략 아래와 같은 모습으로 작성되어 있었다. version: "3.8" services: mariadb: container_name: MariaDB image: "jc21/mariadb-aria:latest" restart: always healthcheck:
Life
디테일은 부분과 전체를 인식할 때 아름답다.
출근길 아침이었다. 그렇게 출근을 선호하지 않던 날이었기 때문에 찌뿌드드한 몸을 이끌고 잠실역을 올라가고 있었다. 가뜩이나 거북목으로 휘어진 목이 갑자기 쑤셔서 그런지 의지로 고개를 올려 하늘을 바라보았다. 비가 내린 직후여서 그런지 하늘은 너무나도 맑았고 짙은 푸른색과 하얀색 사이 파스텔톤의 하늘이 눈에 들어왔다. 그리고 다시 고개를 정면으로 돌려 출근하기에 바쁜 직장인들 사이를
Team
[데이터조직]당신의 구성원은 스페셜리스트가 되고 싶은가?
현재 담당하고 있는 팀은 2주에 한 번씩 1:1을 준비한다. 팀에는 연차가 낮은 분부터 높은 분들까지 다양하게 분포되어 있지만 모두 앞으로 일해야 하는 시간은 많이 남았다고 생각하기 때문에 커리어에 관한 이야기를 많이 하는 편이다. 이 때 가장 많이 물어보는 질문 중 하나는 앞으로 "전문가 트랙과 관리자 트랙 중 어디에
Life
나는 어떻게 메모하는가?
한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다. 현재 시점에서는 김정운 교수님이 그의 저서 "에디 톨로지"에서 언급한 바와 같이 창조는 편집이라고 생각하기 때문에 메모를 기반하여 글을 새롭게 써내는 데 목표를 가지고
Team
[데이터조직]구성원의 상성을 고려한 커뮤니케이션이 필요하다.
어린 시절, 삼국지나 프린세스 메이커 등의 육성 게임을 많이들 해보았을 것이다. 우리가 어떻게 캐릭터들을 육성하는지에 따라 우리가 키우는 캐릭터들은 다른 성향을 지니게 되고 이는 직업으로 이어진다. 정치, 지혜, 매력, 무력 등으로 표현되기도 하고 체력, 근력, 기품 등 다양한 형태로 표현된다. 이러한 특성은 우리에게도 있다. 그리고 이런 특성들에 기반해서 학교를 다닐
Life
나는 무엇을 메모하는가
삶의 주요한 가치에 관련된 것을 메모한다. "의미 있는 삶을 위하여"를 쓴 알렉스 룽구는 온전하고 충만한 삶을 이루기 위해서는 삶에 대한 의식 수준을 높여야 한다고 말한다. 한때 화제가 되었던 "미라클 모닝"을 기억하는가? 많은 사람은 미라클 모닝을 선보였던 저자 할 엘로드가 왜 그런 선택을 하였는지를 생각하지
Team
[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 될 수도 있다. 이 때 보통 가장 어려운 것이 실무를 놓는 것이다. 물론 인원이 적다면 실무를 놓지 않아야 하는 경우도 분명 있다. 하지만 리더가 되면 가장
Life
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 시점의 환경을 조성하니 신체가 젊어졌다는 연구였던 것으로 기억한다. 젊었을 때의 뉴스, 젊었을 때의 방송을 틀어주는 식으로 실험환경을 조성했더니 정말로 건강이 다시 완전히는 아니어도 일부 빠르게 좋아지는
Life
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 떠오르는 시점은 바로 군 복무 시절이었다. 군 복무 시절, 27개월간 지내게 될 부대로 배치가 되었을 때였다. 나름 대학교 2학년까지 마치고 갔으니, 사회생활을 어떻게 해야 하는지는 조금은
Book
[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 걸쳐 큰 변화를 가지고 오고 있다. 그리고 그 변화만큼이나 사회 내부에서 변화해야할 것도, 그리고 연구하는 것도 정말 많다. Weekly Arxiv로 듣던 내용을 넘어서 상당히 많은 내용을
Team
[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 정신에 대한 룸(Room)을 어느정도 유지하면서 팀원들의 요구에 대응할 필요가 있는데, 팀의 규모가 커지고 나서도 계속 본인이 직접 챙기려고 하면 밑도 끝도 없다. 특히 실무를
Data
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 $f(x)=ax^2 +b$에서 $f'(x)=2ax$이다. 이 걸 다시 미분하면 $f''(x)= 2a$로 기울기가 $2a$만큼 변화한다는 것을 의미한다 a가 작아지면
Book
[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 책을 읽고 하향식으로 가치를 세우고 업무계획을 세우다가, 도무지 이게 현실적으로 맞는가를 고민하고 대안을 찾다가 알게된 내용이다. GTD는 Bottom Up 형태의 업무관리 방법론으로 크게 5가지 순서로 업무를