자신에 대한 고찰

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "학교에서 알려주지 않는 17가지 실무 개발 기술" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 학교에서 알려주지 않는 17가지 실무 개발 기술 실무에 필요한 지식은 너무나 광범위해서 학교에서 배운 내용만으로는 부족하다. "학교에서 이런 것도 안 배웠어?"에 당황하는 주니어 개발자와 "아직도 이걸 몰라?"에 지친 실무자를 위해 17가 www.hanbit.co.kr 처음 회사에 입사하면 어떤 일을 할까 고민했던 적이 있었던 것 같다. 석사 전공이야 컴퓨터 구조와 관련된 내용을 했고, 그걸로 합격이 되었으니, 아마 이와 관련된 일을 하지 않을까 싶었는데, 사실 제일 처음 입사하자마자 한 일은 테스트 자동화를 위한 Shell Script 개발과 테스트 방법을 잘 이해할 수..

요새 듣고 있는 강의 중 하나가 MIT에서 강의하는 "Machine Learning for Healthcare"라는 것인데, 이 강의에서는 다양한 의학데이터(텍스트, 영상 등)을 활용해서 머신러닝/딥러닝 모델을 만드는 것을 다루고 있다. 단순히 모델을 만드는 코딩 스킬보다도 의학 데이터에 내재된 어려움과 이를 해결하기 위한 전처리 기법, 생각해볼만한 통계적 기법 등을 다루고 있어서, 재미있게 듣고 있다. 사실 의학쪽으로 domain expert가 아닌 이상에야 해당 데이터를 다룰 일은 없겠지만, 내가 잘 알지 못하는 분야에서 어떻게 활용되는지를 배우고 나면, 또다른 새로운 분야에 접목시킬 때는 어떻게 고민해봐야 할지 감이 올 것 같아서 듣는 이유가 있다. Machine Learning for Health..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "GAN 첫걸음" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) GAN 첫걸음 손 글씨부터 풀컬러 연예인 얼굴까지 GAN으로 이미지를 생성해보며 안락하게 GAN을 익힐 수 있게 구성했다. 수학 공식은 줄이고 친절한 그림과 문장으로 개념 원리를 알려준다. www.hanbit.co.kr 참 시간이 빠르다고 느끼는 것이 처음 GAN과 관련된 책을 리뷰했었던 것이 2019년 말이었는데, 이제 3권 정도 리뷰를 했다. 2014년 Ian Goodfellow가 NIPS 2014 tutorial에서 처음 소개한 Generative Adversarial Network(GAN)이란 기술이 다양한 분야에 접목되기도 하고, 이를 활용하려는 사람들이 많아지기에 이렇게 사람들에게 쉽게 기술의 ..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "진지한 파이썬" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 진지한 파이썬 파이썬 고수가 되고 싶은 개발자를 위한 실전 프로그래밍 지침서. 파이썬의 기능과 능력을 제대로 활용해 프로그램을 체계적으로 구축하는 방법을 소개한다. 문서화, 버전 관리, 시간대 설정 방 www.hanbit.co.kr 혹시 파이썬으로 개발 업무를 하다가 막 한계가 느껴진 경우가 있을지 궁금하다. 사실 나도 회사에서는 파이썬으로 작업을 많이 하지만, 일반적인 업무를 하는데 있어서는 그냥 여타 파이썬 입문책에 나와있는 문법이나 기법으로 해결되는 경우가 많다. 그런데 문제는 성능을 개선하려고, 다른 오픈소스 코드를 분석하다 보면, 앞에서 많이 봤던 그런 입문책에서는 소개되지 않는 문법이나 패키지들..

아마 강화학습을 공부하는 사람이라면 Introduction to Reinforcement Learning이란 책은 거의 다 접해봤을 것이다. (무료로 제공되기도 하고, 참고로 번역본도 있어서 워낙 읽기가 쉬워졌다.) 사실 요새 유행하는 심층 강화학습을 이해하기 위해서는 기본적인 강화학습 이론에 대한 이해가 선행되어야 하고, 그 관점에서 보면 해당 책은 이론의 전개나 증명이 자세하게 다뤄진 거의 유일한 강화학습 책이 아닐까 싶다. 그런데 그렇다고 뭔가 강화학습 이론을 실제로 적용해보고자 하는 사람은 이 책에서 언급된 SARSA나 Q-learning 이론을 구현해볼려고 딱 보면 난감하게 느낄 수 있다. 그도 그럴 것이 이 책은 프로그래밍 책이 아닌 엄연한 강화학습 이론서이기 때문에 자세한 알고리즘은 pseu..

MIT openlearninglibrary에서 perceptron 관련 좋은 내용이 있어 공유해본다. 참고로 이전에도 한번 perceptron 관련 내용을 다룬 적이 있다. [Machine Learning] Perceptron Learning Algorithm (PLA) *잘못된 내용을 전달할 수도 있으므로 참고하시기 바랍니다. 가령 대출을 심사하는 은행원이라고 가정을 해보자. 이때 최종 목적은 돈을 잘 갚을 거 같은 사람한테 돈을 빌려주고, 그에 대한 이 talkingaboutme.tistory.com Linear separability \(x\)와 \(y\)로 이뤄진 어떤 dataset \(\mathcal{D}_n\)이 있는 상태에서 해당 dataset 전부를 통틀어 아래의 수식을 만족하는 param..

이전에 Linux에서 mujoco-py를 돌릴 때 발생할 수 있는 그래픽 라이브러리 관련 오류를 해결하는 방법에 대해서 공유한 적이 있다. 사실 그것도 그러려니와 Linux에서 할 수 있는게 많아, 집에서도 Windows 10이랑 Linux랑 듀얼부팅으로 설치해서 사용하고 있다. 그런데 아무래도 Windows 10에서 Linux로 넘어가려면 재부팅도 해야되고, 신경쓸게 많아져 Windows 10에서 할 수 있는 방법이 있지 않을까 찾아보다가, 마침 이와 관련된 글이 있어서 직접해보고 공유해보고자 한다. Install OpenAI Gym with Box2D and Mujoco in Windows 10 How to install OpenAI Gym[all] with Box2D v2.3.1 and Mujoco..

(해당 포스트는 Coursera의 Prediction and Control with Function Approximation의 강의 요약본입니다) - 관련된 책 내용 : 9.4 - Linear Methods : 9.5.3 - Coarse Coding : 9.5.4 - Tile Coding : 9.7 - Non-linear Function Approximation : ANN 이전 포스트에서 설명한 Linear Function Approximation은 일반적으로 표로 표현된 value function을 어느 유사한 function으로 근사함으로써 효율성을 가져오자는 취지에서 나온 것이고, 보통 이 function을 조절하는데 weight vector \(\mathbb{w}\)를 사용한다. 그래서 이에 대한..

아마 이전글을 본 사람들은 알겠지만, 나는 크라우드 펀딩을 즐겨한다. 이유는 간단하다. 저렴한 가격에 나름 사용자의 취향에 맞는 상품을 구매할 수 있기 때문이다. 물론 우리나라에서의 크라우드 펀딩처럼 중국산 물품을 들여온다던가 사기를 당할 위험도 어느정도 있기 때문에, 대부분 믿을만한 회사의 상품, 거기에 많이는 안하고 대략 $100 내외에서 투자는 해보고 있다. (아마 Udoo사에서 펀딩한 Udoo Bolt는 $500 정도에 구매했었는데, 나름 기존 프로젝트도 잘 이끌어나가서 믿고 투자했었고, 받은 성과물은 아직도 잘 쓰고 있다.) 아무튼 이번에도 kickstarter에서 펀딩한 상품이 왔다. 이번에 받은 것은 라즈베리파이 4용 케이스였다. 라즈베리파이 1이 처음 나왔을 때가 대략 8년전쯤이었을거 같은..

Kickstarter에서 작년 9월쯤 펀딩을 진행한게 있었다. OpenCV AI Kit A tiny, powerful, open source Spatial AI system www.kickstarter.com 아마 비전쪽으로 공부하거나 일하는 사람이라면 알듯한 OpenCV에서 AI 기능이 탑재된 카메라를 공개했었고, 이를 크라우드펀딩식으로 투자받았었다. 물론 펀딩이 제대로 될지 걱정도 되긴했지만, 워낙 페이지에서 소개한 기능이나 가격이 매력적이라 투자했었다. (참고로 20분만에 투자목표를 달성했었다.) 이 상품은 Intel Myriad X가 장착되어 AI 연산과 관련된 비전쪽 가속을 해주는 장치이다. 특히 Object Detection과 Object Tracking에서 효과가 잘 나타나는 것으로 소개되어..

어느덧, 2020년을 마무리하는 시간까지 왔다. 나름 새해를 준비한답시고, 다이어리도 바꾸고, 내년에 해야 할 일들을 쭉 정리하고는 있지만, 올해만큼 시간이 참 빠르게 간 해도 처음이었던 것 같다. 그래도 나름 뭔가에 집중해서 일을 했던 한해였었고, 그만큼 보람도 있었다. 생각치도 못한데서, 재미있는 것을 찾는 것도 많았던 한해였다. 내년에도 올해의 나보다는 더 발전할 수 있도록, 조금더 노력을 해야겠다. 한해동안 블로그를 많이 찾아와주셔서 감사합니다. 올해는 지식 공유를 많이 하지 못하고, 읽었던 책의 느낌만 공유했었는데, 그래도 이전에 정리해둔 글을 보고 많이 찾아와주셨네요. 덕분에 하루하루 열심히 공부하고, 새로운 것을 찾을 의욕을 얻어갑니다. 내년에도 오시는 분들께 도움이 될만한 글들을 공유할 수..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3 밑바닥부터 만들며 배우는 딥러닝, 이번에는 프레임워크입니다. 3편의 목표는 딥러닝 프레임워크 안의 놀라운 기술과 재미있는 장치들을 밖으로 꺼내보고 제대로 이해하는 것입니다. 현대적이 www.hanbit.co.kr 아마 인공지능과 관련된 연구나 업무를 하고 있는 사람이라면 누구나 Tensorflow나 PyTorch, MXNet같은 딥러닝 프레임워크를 사용할 것이다. (몇몇 프레임워크는 C++이나 java같은 언어로 포팅이 되어 있겠지만) 대부분 이 프레임워크를 다루기 위해서는 파이썬을 잘 다루고, 뭔가의 수학 공식을 코드로 옮길 줄 알고 있을 것이다. 말이 쉬워..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "안전한 인공지능 시스템을 위한 심층 신경망 강화" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 우리 삶속을 살펴보면 인공지능 기술들이 접목된 것들이 많이 보인다. 길을 지나가다 봐도, 다 인공지능과 관련 기술들을 선전하고, 사람들은 거기에 매력을 느끼는 것 같다. 문제는 너무 이런 경향이 심해져서, 심지어는 인공지능 기술에 맹신하는 의견들도 있다는 것이다. 위의 예시는 Berkeley BAIR에서 제시한, physical adversarial example의 예시다. 단순하게만 보면 그냥 표지판을 병이라고 잘못 인식한 것이라고 생각할 수 있겠지만, 만약 자율주행을 목적으로 학습된 인공지능 모델이 이런 표지판을 위와 같이 잘못 인식했다면 어떤 결과가 나올까? 대부분이..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "데이터 전처리 대전" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 회사에서 인공지능 관련 업무를 하다보면, (물론 사람마다 나누는 기준은 다를 수 있겠지만...) 여러 부류의 일들이 있다. 당연히 모델 개발이나 이를 실제 프레임워크에 반영해서 넣는 일이 주 업무이겠지만, 이런 일 외적으로 개인적으로 중요하다고 생각하는 일이 하나가 있다. (이것도 기준이 다르겠지만) 내 기준에서는 Data Preprocessing, 다르게 표현하면 데이터 전처리이다. 뭐 다른 업무 처럼 딥러닝/머신러닝 모델을 만든다거나 그런 기술을 집어넣는 일이 아니기에 전체 업무에서는 그렇게 부각이 되는 건 아니지만, 어차피 그런 모델을 개발할 때 다 필요한게 모델에 집어넣고 학습시킬 데이터이고,..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "GAN 인 액션" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 1년전 쯤에 동일 출판사에서 번역된 "미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트" 에 대한 리뷰를 한적이 있다. 사실 원서로 따지면, 그때의 책(Generative Deep Learning)이나 이번에 리뷰할 책(GANs in Action)이나 거의 비슷한 시점에 나왔는데, 후자의 책은 이번에 번역되어 오늘 이 포스트를 통해서 리뷰하게 되었다. 그래서 아마 리뷰 내용도 이전에 나왔던 책과 어떤 차이가 있는지에 초점을 맞추게 될거 같다, 앞에서 설명한 것처럼 GAN 인 액션은 여타 인공지능 책 중에서도 보통 적대적 생성 네트워크(Generative Adversarial Network, GAN)이라는 딥러닝 모델..