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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앞으로는 신뢰가 가장 큰 자산이 될 것입니다.
저녁에 샤워를 하고 있을 때였습니다. 세수를 위해 폼클렌저를 집는데, "나노버블"이라는 단어가 갑자기 눈에 띄었습니다. 그 때 머리속에 이런 질문이 떠올랐습니다 사람들이
메일을 쓸 때 최소한의 양식을 갖추면 좋은 이유
육아휴직을 하면서 종종, 다양한 분들과 커피챗을 하게 됩니다. 이번에도 그렇게 커피챗 일정을 잡고 논의를 하는 중이었습니다. 저와 커피챗을 진행하신 분은 저를 좋게 봐주셨는지, 혹시
끊임없이 교집합을 만들고자 하는 노력이 필요합니다.
휴직 중에, 가장 많은 시간을 투자하고 있는 활동은 바로 사람을 만나는 것입니다. 기존에 알고 있던 사람들을 만나면서 의사결정을 하는 과정과 근황에 대해서 이야기를 나누고
Gradio와 Steamlit의 코드 및 인터페이스 비교
Gradio import tensorflow as tf import numpy as np import gradio as gr # MNIST 데이터 로드 (x_train, y_train), (x_test, y_test)
Gaussian Process은 무한공간에서 사전정보를 결합하기 위해 사용된다.
Definition * 연속적인 함수 공간에서 정의된 확률 과정으로, 주어진 데이터로부터 함수의 분포를 추정하는 강력한 비모수적 방법입니다. * Gaussian Process는 주로 회귀 분석, 분류, 최적화 문제에서 사용되며,
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
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
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
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
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
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
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