[리뷰] Do it! 지옥에서 온 문서관리자 깃&깃허브 입문
개요
본 리뷰는
이지스퍼블리싱출판사"Do it! 지옥에서 온 문서관리자 깃&깃허브 입문(이고잉,고경희 저)"을 읽고 지식을 정리한 글입니다.
[리뷰] 미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트
in Review on Review, Book, Gan, Vae, Deep, Learning, Reinforcement, Learning
개요
본 리뷰는
한빛미디어출판사"미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트(데이비드 포스터 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
- 목차
- 생성 모델링이란?
- 이해를 돕는 사례들
- 딥러닝 숲에서 VAE를 거쳐 GAN까지
- 이 책의 백미 : 그리기, 글쓰기, 작곡하기, 게임하기
- 이제 겨우 RNN, CNN 좀 알게 되었는데 어텐션은 또 뭐야?
- 누가 읽어야 하는가?
- 책의 구성 및 요약
- 요약하며…
생성 모델링이란?
판별 모델링에만 익숙했던 대부분의 머신러닝 엔지니어에게 생성 모델링은 처음 접하는 순간부터 직관적으로 와 닿지는 않는생소한 개념이다. 확률과 통계는 이제 다 배웠다고 안심하고 책을 덮는 순간부터 다른 악마로 나타나 처음부터 다시 공부해야 한다더니만… 생성 모델링이 어렵게 느껴지는 이유 중 하나도 확률적 랜덤요소를 활용하기 때문이다.
[리뷰] 파이썬에 참 좋은 PyCharm
개요
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비제이퍼블릭출판사"파이썬에 참 좋은 PyCharm(테리엇 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
- 목차
[리뷰] 다이내믹 프로그래밍 완전정복
개요
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한빛미디어출판사"다이내믹 프로그래밍 완전정복(미나크시, 카말 라와트 저)"을 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
무서운 재귀, 더 무서운 Dynamic Programming(DP)
프로그래머 혹은 컴퓨터 공학도라면 누구나 이 무서운 단어들을 들어봤을 것이다. 대부분의 프로그래머는 이런 용어가 세상에 존재하는구나 하는 정도로 넘어가고 잊어버린다. 이 단어들은 프로그래머에게 왜 무서운 단어가 되었을까? 먼저, 본 도서의 장점을 전달하기 위해 필자가 겪었던 다이내믹 프로그래밍 경험을 말씀드리고자 한다.
[리뷰] 파이썬과 NumPy로 배우는 선형대수
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비제이퍼블릭출판사"파이썬과 NumPy로 배우는 선형대수(이정주 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
[리뷰] 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북
in Review on Review, Book, Machine, Learning, Python, Cookbook, Preprocessing
개요
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한빛미디어출판사"파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북(크리스 알본 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
데이터사이언스의 8할은 전처리
자! 이제 난 제법 보스턴 주택가격 예측도 돌려봤고, MNIST 데이터셋 손글씨 인식도 해봤고, 또 Iris 붓꽃 분류도 능히 해냈다. 근데 왜 현실로 돌아오면 난 아무것도 할 수가 없지? 이 책에 관심있는 독자분이라면 다들 비슷한 고민을 한번쯤 해보셨거나 마주하고 있는 중일 것이다. 필자 역시 마찬가지였고 지금은 나아가긴 했지만 새로운 유형의 데이터 셋을 만날 때마다 비슷한 고민에 빠진다.
[부동산] 부(富)와 재테크를 위한 유용한 사이트 모음(부동산, 경제, 법률 등)
in Favorites on Favorites, Land, Economy, Favorite, Law, Site
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돈은 수단이지 목적이 아니다.,사람의 그릇보다 넘치는 돈은 그릇을 깨뜨리게 마련이다.흔한 돈과 관련된 명언들이지만 그 말들 안에는 분명 뼈가 있습니다. 제게 돈은 시간적인 자유를 가져다주는(즉, 직장을 다니지 않아도 내 시간을 온전히 의미있게 쓸 수 있는) 도구 그 이상 이하도 아닙니다만 여러분은 어떠신가요?
내집마련 Site
데이터 사이언스는 귀족 학문입니다. 입력층에 투입된 시간과 장비빨이 실력이라는 출력층까지 도달하는데 엄청난 가중치를 차지합니다. 시간과 장비빨을 최대로 얻기 위해선 돈이 무시못할 요소이기에 재테크에 유용한 사이트를 모아봅니다.
[리뷰] 파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝
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한빛미디어출판사"파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝(윤덕호 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
논문을 구현하는 방법
데이터 사이언티스트는 비록 하나의 단어이지만 업무 특성에 따라 필요한 핵심 역량이 매우 다양하다. 통계, Quantitive, 금융분석 등의 분야에서는 주로 Tabular 형태의 데이터를 바탕으로 수리통계학 기반의 모델링 설계가 핵심 역량이다. 반면, 딥러닝의 경우 주로 영상, 음성, 텍스트 위주의 데이터를 다루며 예측, 설명에 있어 가급적 사람이 개입하지 않고 머신에게 맡긴다. 그러다보니 수리통계학도 중요하지만 엔지니어로서의 역량 즉, 플랫폼 설계, 최적화, 프로그래밍 스킬 또한 중요시된다.
최근 스프트웨어 2.0과 같은 트렌드가 이슈가 되고 있는 것은 그만큼 딥러닝 기술을 다룰 줄 아는 프로그래머에 대한 수요가 증가하고 있음을 반증하는 예이다. 덕분에 TensorFlow, Keras와 같은 플랫폼이 생겨나고, 범용 프로그래밍 언어인 Python의 점유율이 증가하고 있으며, 직관적인 통계 해석에 강점을 둔 R 진영에서 조차 Tidyverse가 등장하게 된다. 이것도 부족한것인지 보다 속도를 높이고자 Julia가 조명받고 있고, 나아가 구글에서는 Swift와 같은 데이터 사이언스에 최적화 된 언어를 개발하고 있다. 심지어 여전히 C언어로 딥러닝 개발을 고수하는 업체도 많다.
타 산업 및 학문 분야는 논문을 기본으로 한 연구분야와 개발분야가 전통적으로 명확한 경계선을 갖는 편이었으나, 데이터 사이언스 분야의 경우 그 경계가 굉장히 옅어졌다고 생각한다. 워낙 신생 학문이기에 논문 등 연구업적의 축적은 부족한데 반해 산업분야엔 엄청나게 핫한 인기를 끌고 있어 논문에 등장하는 아이디어가 빠른 속도로 구현되고 있다. 이런 연구업적의 소모는 타 분야에 비해 분명 기현상이다.
데이터 사이언티스트의 정의에서 보둣이 이들은 초특급 인재들이다. 수리통계학을 필두로 한 학문의 깊이가 남다르고, 전문가 수준의 프로그래밍 스킬도 보유하고 있으며, 데이터 분석능력 및 비지니스 감각도 탁월하다. 이런 천재들이 연구결과의 소비 속도를 더욱 가속시키고 있다. 그리고 이 현상의 중심에 논문의 아이디어를 구현할 수 있는 능력이 있다.
한때 나프다(나는 프로그래머다)라는 프로그래머들에게 굉장히 인기가 많았던 팟캐스트가 있었다. 애청자로써 나프다가 종료될 때 그렇게 슬플 수 없었는데 다행히도 당시 데이터 사이언스 중심의 싸이채널을 담당하신 김진영 님께서 데이터 지능 팟캐스트를 운영하시면서 당시 필자에게 나프다의 대체제로 큰 위안이 되었다.
[Paper] 논문 읽는법, 쓰는법, 투고하는법
in Dev on PaperToMath, Data, Science, Insight, Analysis, Basics, Modeling, Practice
개요
논문과 연구에 거리가 멀어진 셀러던트 직장인이 저처럼
늦깍이 나이에 연구에 철이 들어 논문에 관심이 많아지셨다면본 포스팅을 꼭 읽어주세요. 학사출신 실무자가 논문을 잙읽고, 잘쓰고, 잘투고할 수 있도록 보고 배운 노하우를 공유합니다.
[Data Science] 인사이트(Insight)! 다시 기본으로
in Dev on ML, Data, Science, Insight, Analysis, Basics, Modeling, Practice
개요
본 포스팅은 시리즈로 계획되어 있으며, 인사이트와 기본의 중요성을 다시금 새기고 긴 여정의 출발에 대한 각오를 다지는 글입니다. 차후 EDA, CDA 등 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 모델링을 거쳐 예측 및 설명의 자동화에 이르기까지 전체 과정을 실무에 즉시 적용할 수 있도록 기술해 나갈 예정입니다.
[Colab] Google Colab (코랩) 환경설정 및 사용법
개요
파이썬을 활용한 머신러닝의 첫 관문! 구글
Colab(코랩)의 환경구성 및 기본 사용법을 다룬 포스트입니다.
Colab이란 무엇인가?
구글 코랩(Colab)은 클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 개발 환경이다. 내부적으로는 코랩 + 구글드라이브 + 도커 + 리눅스 + 구글클라우드의 기술스택으로 이루어진 것으로 알려져있다.
[리뷰] 페이스북 퍼포먼스 마케팅 with 구글 애널리틱스
in Review on Review, Book, Marketing, Facebook, Ga, Google, Analytics
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본 리뷰는
비제이퍼블릭출판사"페이스북 퍼포먼스 마케팅 with 구글 애널리틱스(전민우,유성민 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
[리뷰] 자연어처리 딥러닝 캠프
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본 리뷰는
한빛미디어출판사"자연어처리 딥러닝 캠프(김기현 저)"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
[Paper] 데이터 사이언스 관련 해외학회 모음
in Dev on PaperToMath, Academy, List
개요
데이터 사이언스 관련 해외학회목록을 정리해 보았습니다.
[리뷰] 게임으로 익히는 코딩 알고리즘
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본 리뷰는
한빛미디어출판사"게임으로 익히는 코딩 알고리즘"을 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
종합 예술영역 Data Science와 딥러닝에 대한 소고(小考)
개요
종합 예술영역이라 일컬어질 정도로 다양한 학문이 융합된 데이터 사이언스, 딥러닝에 대해 그동안의 경험, 감(感)을 바탕으로 몇자 주절거려 봅니다.
[Competition] 데이터 과학 경진대회 사이트 모음
in Dev on Competition, List
개요
국내/외
데이터 과학 경진대회목록을 정리해 보았습니다.
[리뷰] 혼자 공부하는 자바
개요
본 리뷰는
한빛미디어출판사"혼자 공부하는 자바"를 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
[리뷰] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝
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본 리뷰는
한빛미디어출판사"파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)"을 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.
[Jekyll Blog] 마크다운(Markdown) 사용법 및 예제
in EnvOps on Envops, Blog, Github, Pages, Jekyll, Markdown
개요
지금 당장 필요한
마크다운(Markdown)문법부터 단계적으로 배워봅시다.
- 목차
Markdown이란?
Markdown은 문서 작성을 지원하는 태그(Tag) 형식의 문법이다.
What is Markdown? (출처 - 위키백과)
마크다운(markdown)은 일반 텍스트 문서의 양식을 편집하는 문법이다. README 파일이나 온라인 문서, 혹은 일반 텍스트 편집기로 문서 양식을 편집할 때 쓰인다. 마크다운을 이용해 작성된 문서는 쉽게 HTML 등 다른 문서형태로 변환이 가능하다.
