Investment

[책] 노후를 위해 집을 이용하라

인상깊었던 구절 사람들이 몰려서 부동산 가격이 폭등한다는 소문이 들리면 마음이 조급해지게 마련입니다.지금 막 오르는 부동산이라도 사고 싶어집니다. 너무 사고 싶습니다. 다른 사람들도 투자한다고 하니 안심이 됩니다. 나만 하지 않으면 오히려 손해를 보는 느낌입니다. 얼른 큰 돈을 넣어서 엄청난 수익을 거두고 싶습니다. 하지만 단언하건대 이런 곳엔 수익이 없습니다. 이 책에서

Linear Algebra

Linear Mapping, Linear Function, Bijection, injection and surjection

Linear Mapping, Linear Function * $L: V → W$ 형태로 표기한다. * 선형사상이 되기 위해서는 다음 조건을 만족해야 한다. * 1. $L(v_1 + v_2) = L(v_1) + L(v_2)$ * 2. $L(av) = aL(v)$ * $(x,y)$를 Linear Mapping에 통과시킨다고 할 때 $(x',y')$점이 된다고 할 때 다음과

Book

[책]비겁한 돈, 용기있는 기회주의자가 부를 얻는다.

기대를 가지고 본 책은 아니었다.  제목이 상당히 특이한 부분도 있었고, 전직 개그맨이 썼다는 부분에서 오는 선입견일 수 있던 것 같다.  그럼에도 불구하고 전문투자자가 아니었던 사람이 투자에 관한 부분을 썼다는 점이 공감 포인트였기 때문에 호기심을 가지고 구매하게 되었다. 책 내용 자체는 철학에 관한 내용으로  책 제목과 직접적으로 연결되는 부분은 "Part

Linear Algebra

Vector Space, Linear Independent, Basis

Vector Space * 집합 내 원소간 대한 덧셈과 상수곱을 했을 때 결과가 모두 해당 집합에 속하고, 다음 조건을 만족하는 집합을 Vector Space라고 정의한다 * 합에 대하여 * 교환법칙: $a + b = b + a$ * 결합법칙 $(a + b) + c = a + (b + c)$ * 항등원: $a + 0 = a$ * 역원: $a + (-a) = 0$ * 상수곱에 대하여 * 분배법칙 * $c(a + b)

Ghost

[Ghost] Mail발송용으로 Mailgun 대신 Gmail을 사용하기

배경 * Ghost 5.9버전 이후 현재 Mail 발송이 되지 않는다. Ghost is currently unable to send email. See http://support.ghost.org/mail for instructions. * 이로 인해서, 멤버십 관련 가입을 위한 Magic Link라든가, News Letter 등 모든 부분이 Working하지 않는다. * 특히 Ghost 5.9 버전 이후부터는 Comment 기능이 추가되었는데, 이

Data

PLM(Electra) Practice(네이버 리뷰 분류 모델)

전체 순서 * 라이브러리 로드 → 데이터셋 만들고 → 모델 로드하고 → Optimizer 설정하고, 데이터 로더로 데이터셋을 배치 사이즈에 맞게 불러올 수 있도록 준비하고 → Epoch에 맞게 반복 → Epoch 때마다 Gradient 초기화하고, 디바이스로 Label 보내주고, Input에 기준해서 예측하고, 평가하고, Backforwarding 하고, Loss 계산하고, 반복 라이브러리 로딩 * Pandas → 데이터 로드하고, 필요에 따라 re, spacy 등 불러와서

Book

[책] "선택 설계자", 탁월한 의사결정을 위해 리더가 해야 할 일

모든 성공적인 전략은 제각각이다. 하지만 전략적 실패는 모두 엇비슷하다 인트로 리더로 일을 한지 4개월 정도 되어 간다. 리더가 되어보니 실무로 일을 할 때와는 상황이 다르다. 일 잘하는 사람이 잘하는 두가지: Escalation, Delegation 와 같은 글을 썼었던 적이 있다. 리더 역시 동일한 철학을 가지고 하는 부분도 있었다. 하지만 나만 잘해서 되는

Business

좋은 데이터 프로덕트 오너(Data Product Owner)

데이터 프로덕트 오너는 왜 필요한가? * AI(Data) Product Owner는 Product Owner 중에서도 Data Product에 보다 초점을 맞춘 PO로 Business Scrum Team의 Value를 극대화시켜서 Business에 기여해야 한다. * 이 때 기존 Product Ower와는 다음과 같은 차이가 있다. * 기존 Product가 Rule을 명시적으로 설계함으로써 목적을 달성하는데 반해서 AI(Data) Product는 Rule을 암시적으로 학습할 수

Data

Bayesian Count Estimation

Introudunction * 파이썬을 활용한 베이지안 통계 2판을 보면서 제대로 이해하고 있는지 기록하고 싶은 목적에서 Chapter5 수량추정의 문제를 직접 풀어본다. 기관차 문제(The Train Problem) * Source: Fifty Challenging Problems in Probability with Solutions 각 철도에는 이를 지나가는 기관차에 1부터 N까지의 순서로 번호를 붙인다. 어느날 60호 기관차를 보았다. 이 때 이 철도에는 몇

Data

Ridge/Lasso Regression, Elastic Net

Regularization * Linear Regression에서는 Feature의 수가 많아질 수록 $R^2$가 증가하면서 Overfitting으로 가는 경우가 많다. 그래서 Regularization을 통해서 Overfitting이 되지 않도록 Cost Function 뒤에 Regularization & Labmda(Hyper parameter) Term을 이용해서 조절해준다. * Regularization은 L1-Norm, L2-Norm이 있고, 어떤 것을 쓰는지, 또는 결합하는지에 따라 Ridge, Lasso Regression 또는 Elastic Net으로 분류가 된다.

Data

선형 회귀(Linear Regression)

Base Class * init Function에서는 최적 $\beta$를 찾아가는 과정에서 Gradient Descent, 즉 을Loss Function을 최소화하는 방향으로 조금씩 값을 대입해보면서 최종 값을 찾아가는 형태이기 때문에 Learning Rate와 Iteration에 대한 변수를 설정하고 있다. * 그리고 Weight 값에 대해서는 Uniform Distribution을 초기화를 해주는데, 이 부분은 기본적으로 0으로 초기화해도 Training은 가능할 수 있으나, 이후에 Weight를

Book

[책] 팀장으로 산다는 건 2

습관처럼 서점을 휴식삼아 돌아다니던 중 이 책(링크)을 발견하였다.  제목이 완결된 문장이 아니다보니, "팀장으로 산다는 것은~"의 뒤에 이어질 "답"과 같은 단어가 매우 궁금하였기 때문이다. 1편이 아닌 2편이었지만 앞서 언급한 궁금증이 구매 결정을 부추겼다. 팀장으로 일을 한지 3개월이 다 되어가고 있다. 절대적인 하나의 상징이고

Data

유전 알고리즘(Genetic Algorithm )

Genetic Algorithm * 존 홀랜드(John Holland)가 1975년에 저서 "Adaptation on Natural and Artificial Systems" 에서 처음 소개한 최적화 기법 * 실제 생물 진화를 모방해서 문제를 해결하는 진화 연산의 대표적인 방법 * HyperParameter Search를 할 때도 여전히 유효하게 쓰이고 있는 방법 * "초기화 → 적합도 함수에 기반해서 적합한 유전자를 선별 → 해당

Book

[책] 에센셜리즘(Essentialism)

‌                                                              Upload 책 제목의 어원인 "Essential"이란 "필수적인" 이란 뜻을 의미하는 영어단어이다. 에센셜리스트는 이 단어를 중심으로 살아가는 사람을 뜻하고, 에센셜리즘은 이 단어를 중심으로 살아가는 원칙주의를 뜻한다. 세상은 점차 복잡해지고, 조금이라도 일찍 태어났더라면 좋았을 정도로 너무 복잡해지고, 이미 시장의 상당수는 선점이 되어 있어 쉽게 사는 것은 이미 불가능한

Programming

ZERO SSL Install Log

배경 * Let's Encrypt와 Cloudflare DNS를 연동하려다 Renewal 횟수가 5회를 넘어가서 Blog 접속 불가상태가 한동안 이어졌다. * 그래서 잠시 Let's Encrypt를 대체해서 쓸 무료 SSL을 찾던 중 ZeroSSL을 찾아서 Nginx Proxy Manager에 적용을 하였고 완료되었다고 떴으나, 실제로는 적용이 되지 않는 상황이었다. * 즉 SSL Checker를 통해서 설치여부를 확인하였으나, 설치가

Data

Model Specification

Model Criteria * Model은 다음 기준이 고려될 때 좋은 모델로 평가될 수 있다. * Model should be simple * Model World는 Real World를 단순하게 형상화 한 것으로, 가급적 변수 수는 적을 수록 좋고, Real World의 핵심적인 현상에 대해서 표현하는데 초점을 맞춰야 한다. 이를 위해서 할 수 있는 방법은 대략 다음과 같다 * Eliminating Less