자신에 대한 고찰

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "행동 데이터 분석" 책은 한빛 미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 행동 데이터 분석 ‘정말 고객이 우리 광고 메일을 보고 서비스를 구독할까?’ ‘연령이 높은 고객이 구매하는 상품은 따로 있을까?’ ‘무엇이 고객의 행동을 유발하는지’에 대한 답을 주는 책! www.hanbit.co.kr 우리 주변에서 볼 수 있는 데이터의 유형은 다양하다. 어떤 센서로부터 나오는 데이터가 있을 것이고, 자연 현상의 어떤 특징을 담아놓은 데이터도 있을 것이고, 또는 사람의 행동 패턴을 담은 데이터도 있을 것이다. 이러한 데이터들은 어떻게 보면 어떤 현상의 순간적인 시점에서 쌓은 데이터일 수도 있고, 혹은 정해진 기간동안의 모든 관찰정보를 담고 있어서 약간의 시계열의 형태를 띌 수도 있다..

(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..

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "핸즈온 비지도 학습" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 흔히 머신러닝의 학습 방법을 크게 3가지로 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 나눠서 설명한다. 나도 전문가는 아니지만 내가 이해한 대로 간단히 설명하면, 지도 학습은 말그대로 학습시키고자 하는 모델에게 데이터와 답을 같이 알려줌으로써 데이터와 답간의 상관관계를 학습시키고, 이를 기반으로 접하지 못한 데이터에 대한 예측이나 분류 작업을 할 수 있게끔 하는 학습 방법이고, 강화학습은 아무 것도 정의되어 있지 않은 모델을 알지 못하는 환경에서 자유롭게 탐험도 하면서, 내면적으로 ..

SNS나 주변 뉴스만 보더라도 알겠지만, 최근의 기술 트렌드는 머신러닝, 딥러닝 이런 것들이다. 우리가 알고있는 세계적인 기업들의 기술의 발전 방향도 이런 부분을 중점적으로 다루고 있다. 사실 개인적으로 봤을 때도 정말 놀라운 기술 발전이 아닌가 싶다. 과거 같으면 사람이 수동적으로 했어야 했던 일들을 이런 기술을 적용시킴으로써 자동화할 경우, 노동력도 절약할 수 있고, 사람이 할 수 있는 일을 대체할 수 있다고 생각하면 정말 놀랍고 편한 세상이 될것 같다. 그래서 주변에서 보면 정말 많은 사람들이 이에 대해 관심을 가지고 공부하고 있는 것들이 보인다. 나도 주변에서 활용할 수 있는 강의나 자료들을 통해서 계속 공부하고 있다. 최근에 Udacity에서 진행하고 있는 Machine Learning Nano..