속도 < 방향

3월부터 새로운 직장을 다니게 되었다. 이전 회사에서 했던 업무가 딥러닝과 데이터 분석에 초점이 맞춰져 있었다면, 이번 회사에서 맡게 된 업무는 내가 그동안 하고 싶었던 Ops 관련 및 백엔드 업무이다. 워낙 새로운 걸 도전하고 배우는 것을 좋아하는 나인지라 흥미를 느끼고 흔쾌히 시작하겠다고 패기 좋게 말했다. 해보지 않았던 업무이기 때문에 조금만 배우면 쉽게 적응하고 따라갈 수 있을거라 생각했지만 생각 외로 고난이 가득한 길이었다. 물론 회사에서도 나를 채용하며 어느정도 배움의 시간이 필요할 거라 생각했겠지만, 이정도로 내가 못 따라올 줄은 예상하지 못 했을 것 같다. 시간은 흐르고 성과물은 없으니 조급해지는 마음은 사람인지라 어쩔 수 없었다. 일등으로 출근해서 막차를 타고 퇴근하는 시간을 매일 보내도..

문제 dbeaver에서 한글 깨짐 현상 발생하여 인코딩 문제임을 알아차렸다. 해결방법 home에서 shift + cmd + G 키를 눌러 DBeaver를 검색한다. Applications > DBeaver > Contents 디렉터리로 들어가면 아래와 같이 나오고 이 중 Eclipse 폴더로 들어간다. dbeaver.ini 파일을 연다. vscode로 파일을 열면 아래와 같이 적혀있다. 마지막줄에 아래와 같이 추가해준다. -Dfile.encoding=utf8 정상적으로 한글이 보인다. 만약, 이렇게 해도 해결이 되지 않는다면 이는 인코딩 문제가 아닌 것이다. utf-8로 정상적으로 인코딩이 되어있지만, byte로 되어있는 문자열을 string 그대로 출력해줘서 그런 것이다. 이럴 때는 아래와 같은 SQL..

꾸준히 나를 기록하지 않으면 기간 중 최근의 기억에 치중되는 경향이 있다. 이를 방지하기 위하여 많이 기록하려 노력했는데 그리 쉽지는 않은 습관이다. 10월부터는 조금 더 분주하게 메모해야겠다. Work 업무를 위해 공부를 많이 하였다. 특히 이미지 데이터를 다루며 tensor 사이즈나 메모리 이슈를 많이 접하였다. 확실히 이론적으로 접하는 부분과 실무에서 접하는 에러가 다름을 많이 느꼈다. 이론을 익힌 후에는 레퍼런스만 보는 것보다 때로는 부딪혀 보는 것이 성장에 큰 도움이 되는 듯 하다. Health 8월부터 개인사정으로 힘들었던 몸과 마음을 달래기 위해 9월에는 공사다망한 와중에도 등산을 많이 갔다. 잡념이 많아지는 것을 정리하기 위해 몸을 움직이러 자연으로 여기저기 떠났는데, 덕분에 몸과 마음이 ..

실전 시계열 분석을 보며 정리했습니다. [Last updated : 2022-09-14] 정의 시계열 분석은 시간 순서대로 정렬된 데이터에서 의미있는 요약과 통계 정보를 추출하는 것이다. 과거 행동 진단뿐만 아니라 미래 행동 예측에도 사용된다. 1.1 다양한 응용 분야의 시계열 역사 '과거가 미래에 어떤 영향을 주는가?' 와 같은 인과관계를 다루는 질문으로 시계열 분석에 대해 일축할 수 있다. 1.1.1 시계열 문제로서의 의학 존 그란트(John Graunt)는 1500년대 초반부터 사망 기록 연구를 시작하여, 특정 연령대에 있는 사람이 다음 생일 전에 사망할 확률을 구했다. 그란트는 처음으로 사람의 건강을 문서에 기록한 통계학자이다. 하지만 당시에는 찬밥 신세를 받았다. 그 이유는 당시 생리학, 해부학..

Work 데이터 분석가와 머신러닝 엔지니어로서 필요한 자질은 어떠한 것들이 있을까? 도메인 지식이 있다는 가정 하에 , 리서치를 하며 데이터에 대한 직관력과 인사이트를 키울 수 있겠지만 도메인 지식이 없을 때는 리서치만으로 해결되지 않는다. 도메인 없이는 컬럼명부터 이해가 가지 않는 경우가 굉장히 많다. 이번 달은 도메인 지식이 없던 데이터를 다루며 직관력과 인사이트를 얻는 방법을 많이 배웠다. 또, 데이터 파이프라인과 서빙까지의 전반적인 flow 에 대한 학습도 필수적이라는 걸 알았다. 그저 파이프라인 구축에 관심이 있어요~ 라고 말하는 사람이 아니라 직접 구축하고 적재하고 모델까지 서빙할 줄 아는 사람이 되어야 한다. 이미지 데이터를 원천으로 수집하고 가공하고 라벨링하는 과정을 겪으며, 정제 데이터만..

Reference : CS 공부 비서, 티스토리 Q&A Q. 컴파일러와 인터프리터의 차이가 무엇인가요? A. 나의 답변 * 컴파일러는 인풋언어(고급어)를 객체어(기계어)로 변환하고, 하드웨어에 종속적이다. 번역 진행 시 전체 코드를 검사한 뒤에 실행한다. 반면 인터프리터는 line by line으로 번역을 진행하고, 하드웨어에 종속되지 않는 특징이 있다. Best Answers ★ㅇ*님의 답변 컴파일러와 인터프린터는 사람이 작성한 코드(고급언어)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어(기계어)로 변환하는 작업을 수행해주는 역할을 한다. 컴파일의 경우 고급언어를 한 번에 번역한다. 인터프린터의 경우 고급언어를 한 줄씩 번역을 진행하기 때문에 컴파일 보다 실행시간이 빠르다는 장점이 있다. 그러나 번역을 할 때 실행..

많이 늦은 상반기 회고지만, 더 늦기 전에 작성해보려 한다. Work 커리어를 데이터 사이언스 분야로 전환하고 난 후 첫 취업을 하였고, 하루하루 배움의 연속이었다. 부족한 역량을 채우기 위해 추가적인 공부가 필요해서 업무도 공부도 열심히 하였다. 동료 연구원들과 선임, 책임연구원분들의 이야기를 들으며 데이터를 다룰 때 고려해야 하는 부분이 내 생각보다 훨씬 많다는 것도 배웠다. 넘겨 짚지 않아야 하는 건 당연하고, 다양한 경우의 수를 생각하며 플랜을 짤 수 있는 방법을 습득하였다. 리서치를 하며 모델에 대한 지식을 넓혔다. 혼자 paper를 읽으며 공부를 했을 때는 '아 여기서는 이 구조에서 이러한 특징을 살려 이러한 부분을 develop했고, 그래서 이러한 점이 개선되었구나' 이러한 플로우로 이해를 ..

[last updated Aug 05, 2022] reference book : 구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js 서문 그동안 대부분의 딥러닝 프레임워크(Tensorflow 등)들은 파이썬으로 쓰여있어서, 파이썬이 익숙치 않은 사람들이 프레임워크를 다루는 것에 어려움이 있었다. 구글 브레인 팀은 자바스크립트와 Tensorflow 를 연결하여 자바스크립트 개발자들도 머신 러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 하며, 새로운 종류의 on-device 컴퓨팅을 가능하게 만들었다. Tensorflow.js는 자바스크립트를 통해 신경망을 다루며 다양한 데이터 형태의 인풋이 가능하도록 하며 사전학습모델(pre-trained model)을 활용한 학습, fine-tuning, 더 나..

Reference : CS 공부 비서, midas님의 velog Q&A Q. 트랜잭션의 각 격리 수준에 대해서 설명하고, 각 수준에서 일어날 수 있는 문제에 대해 설명해주세요 A. 나의 답변 * 트랜잭션은 데이터베이스의 논리적 수행 단위라고 할 수 있는데, 가지고 있는 여러가지 특징 중 격리성에 대한 특징이 있다. 격리성이란 트랜잭션들이 동시에 실행될 때 서로 영향을 미치지 않도록 격리하는 성질을 의미한다. * 격리 수준은 4가지로 나눌 수 있는데, 하위 단계로 갈수록 격리 수준이 높아지지만 동시처리의 성능은 떨어진다. 1) Read Uncommitted 2) Read Committed 3) Repeatable Read 4) Serializable Best Answers ★김*님의 답변 격리성 관련 문제..

카카오톡 플러스 친구에 좋은 채널이 있어 추가하였다. 하루에 한 개씩 CS 공부를 할 수 있도록 질문을 보내주고 , 답변자에 한하여 그 날이 마무리될때쯤 베스트 답변을 취합하여 다시 알려주는 좋은 채널이라 덕분에 나도 틈날때마다 개념을 정리하려 한다. Reference : CS 공부 비서, 동기와 비동기의 개념, 동기와 비동기의 개념과 차이 Q&A Q. 동기(Synchronous)와 비동기(Asynchronous), 블로킹(Blocking)과 논-블로킹(Non-blocking)에 대해 설명해주세요 A. 나의 답변 * 동기는 요청을 보내는 동시에 결과값을 받을 수 있도록 동시에 일어나는 것에 초점을 맞춘 방식이다. 비동기는 반대로 요청과 결과가 동시에 일어나지 않는다. * 블로킹은 원래는 스포츠(농구)용어..