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.
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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^
[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
[데이터조직]데이터과학자에게도 엔지니어링은 필요하다.
서론 최근에 데이터과학자와 백앤드엔지니어까지 포함해서 데이터프로덕트 팀을 구성해서 일을 해보니 드는 생각이다. 데이터과학자 중에서 최근에 일하기 시작한 분들은 컴퓨터공학도 전공인 분도 있지만 그렇지 않은
Custom Loss Function in Keras
Summary * Business Impact에 기반해서 Loss Function을 수정해야할 필요가 있다. * 예를 들어 비대칭 구조(예: 지수분포)에서는 Loss값에 Weight를 줘야하는 상황이 그렇다. * Keras에서는 Model에 필요한
[책]원칙과 철학이 있을 때 흔들리지 않는 것은 개발자도 매한가지, 개발자 원칙
어쩌다보니 이 책을 읽게 되었다. 이제는 개발자인가? 라는 생각이 들 정도로 코딩을 할 일이 거의 없어졌지만, 개발이 주는 놀라운 매력이 있기 때문에 이 책을
[데이터조직]커뮤니케이션에서 반드시 들어가야할 것 - Why
사이먼 시넥의 "Start with Why"이라는 책이 있다. 국문으로는 "난 왜 이 일을 하는가"로 번역이 되기도 하였고 Youtube에서도 상당히
[데이터조직] 팀을 맡고 먼저 해야 하는 것, 면담
팀을 맡아서 운용한지도 1년을 훌쩍 넘었다. 처음 팀장을 맡았을 때를 생각해 보면 시간이 정말 빠르게 지난 것같다. 새로운 팀을 맡아서 운영도 열심히 해보고 있다.
[책]의사결정에서 확률적 사고가 갖는 힘과 경험적 근거에 대해서, “최고의 결정“
제목이 꽤 매력적이지 않은가? “최고의 결정”이라니… 거기에 호황과 불황을 모두 포함해서 50년을 경험한 사람이라니, 연달아 두 팀을 리딩해본 리더의 입장에서는 꽤나 솔깃했던 제목이었다.
[리뷰] Real-Time Delivery Time Forecasting and Promising in Online Retailing
Summary * Delivery Time Prediction은 Regression 문제이기도 하지만 Result가 분단위 정도로 나눠진다고 하면 Classification 문제로 간주할 수도 있다. * 비즈니스 관련 Cost Sensitive Rule을 고려하기 위해서
[데이터 조직]팀의 목표는 회사의 비전으로부터 시작해야 한다.
지금 회사 입사 이후에 깨달은 사실 중 하나였고, 데이터 조직도 예외는 아닌 하나의 사실로 남은 교훈이 있는데, 바로 팀의 목표는 회사의 비전으로부터 시작해야 한다였다.
함께 데이터 프로덕트를 만들 때 성과는 어떻게 측정할 것인가?
데이터 프로덕트를 만들 때는 보통 두가지 경우가 있다. 하나는 주도적으로 프로덕트를 구성하는 경우, 그리고 다른 하나는 외부 요청에 의해 프로덕트를 구성할 때가 있다. 전자의
Positivity Assumption
Positivity Assumption * Formal 하게 말하면 관심 있는 모든 계층 및 노출 수준에 대해서 공변량을 조건부로 하였을 때 특정 수준의 노출이 있을 확률이 0보다 크고