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배경 * PYMC3는 Python 3.12이상의 버전과 호환이 잘 되지 않던 차에 PYMC가 있다는 것을 알게 되었다. * 설치를 하려고 하는데 에러가 꽤 많이 난다. 이에 대해 별도로 정리를 해놓았다 핵심 conda create -c conda-forge -c nodefaults --name FootballAnalytics "pymc>=5.10" "numpy=1.25.2" 설명 * Numpy는 1.25.2가 가장

공통점 * MCMC 알고리즘: 두 알고리즘 모두 마르코프 체인을 사용하여 확률 분포에서 샘플링합니다. 마르코프 체인은 과거 상태만 고려하여 다음 상태를 결정하는 확률적 모델입니다. * 베이즈 추론: 두 알고리즘 모두 베이즈 추론에서 사후 분포를 추정하는 데 사용됩니다. 베이즈 추론은 사전 정보와 관측 데이터를 결합하여 사후 분포를 계산하는 방법입니다. 차이점 * 제안 분포: 깁스 샘플링은

* Ship 30 for 30은 기존 육지(헤밍웨이 항구)에서 출발하는 30일간의 크루즈로, 작가들이 5주 동안 디지털 코스트를 여행하는 프로그램입니다. 초보작가가 직면하는 10가지 문제 * 산만함 * 과도한 편집 * 완벽주의 * 미루기 * 자신감 * 아이디어 생성 * 임포스터 신드롬 (내용 껴맞추기) * 일관성 있는 글쓰기 * 플랫폼 선택하기 * 글 쓸 시간 찾기 글쓰기 여정 * 선착장에 앉기 → 어디부터 시작해야할지

목적조직과 기능조직은 조직의 형태 중 하나이다.  미국 PM 전문기관인 PMI(Project Management Institute)에 따르면 조직시스템은 크게 다음과 같이 8가지 정도로 구분해볼 수 있다. 조직 구조(출처: Prebedora Lifelong Project) * Organic or Simple Organisation. * Functional Organisation. * Multi-divisional Organisation. * Matrix Organisation. * Project-oriented Organisation. * Virtual Organisation. * Hybrid Organisation. * PMO (Project Management Office)

최근에 신수정 부사장님이 쓰신 "커넥팅"이란 책을 읽다가 경계/무경계 $\times$  능력자/무능력자에 관한 구분을 보았다. 정확하게 기억이 나지는 않지만 경계와 무경계는 말그대로 기존에 해오던 업무를 확장하는 시점에서 "경계"를 의미하는 것으로 현재 기억하는데, 이 의미가 개인적으로는 중요하여 이 내용을 남긴다. 작년 하순 쯤, 잘해오던 업무를 떠나서 보다 업무를 확장하도록

절차 1. 문제 정의 1. 요구질문 명확히 하기 2. 사용자 시나리오 정리 및 비즈니스 목표 정의 3. 요구사항 및 제약사항 정리 4. 데이터 현황 및 소스 확인하기 5. 모델 기준 문제 구체화 2. 수치 정의 * 오프라인: 모델 자체의 성능 관점 메트릭이나 인프라 비용 측면 * Classification metrics * Retrieval and ranking metrics