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지난 6월 3~7일 WWDC 2019가 열렸다 그 중 Keynote에 대한 요약정리!! - WWDC 2019 Keynote 영상 보러가기 1. Apple Watch 새로운 워치 페이스 애플워치 전용 앱 개발 가능 App Store 추가 WatchOS 6 신규 앱 Activity Trends, 청력 보호 앱 (Noise), 생리 주기 추적 앱 (Cycle Tracking) 2. iOS iOS 13 iOS12의 사용자 만족도는 97%, 설치율은 85% iOS 13 30% 빨라진 Face ID 속도 50% 줄어든 앱 용량 (업데이트는 60%) 2배 빠른 앱 실행 속도 기능 다크모드 음악 앱 - 시간 동기 가사 출력 (일반 앱에서는 다 될텐데 너무 뿌듯뿌듯하게 말씀하셔서 내가 더 당황한..) 미리알림 앱 - 전..

오늘부터 Weekly Review 작성하기!! 매주 공부한 것, 본 것을 정리할 겸 매주 작성한다 기간: 20190602-20190608 한 주간 공부한 것 👩‍💻 지난 5월부터 TDD Study를 하게 되었다. 지난주부터는 각 언어 별로 만들어진 짝과 자판기 프로그램을 페어 프로그래밍하는 과제가 주어졌고 지난주 토요일엔 페어 프로그래밍을, 이번주는 각자 리팩토링하는 시간을 가졌다. TDD Study를 하면서 OOP도 공부하게 되면서 더 효율적인 코드 작성, 객체지향 적인 코드 작성에 대한 관심이 생긴다. 그러나 쉽진 않다. 열심히 해야겠다.. (객체지향 영상이 인프런에 있길래 바로 결제를 했다.) 한 주간 본 것 👀 WWDC 2019 Keynote 한 주간 내가 읽은 것 📖 여자 둘이 살고 있습니다. ..

시간표 및 행사정보 1. 버킷 리스트 죽기 전에 꼭 하고 싶은 일들 백엔드 개발자 회사가서 되게 지루했음 회사에서 무기력하게만 있으면 일의 노예가 아닐까 싶어서 자신이 맡고 있는 서버에서 로그를 모니터링 서버에서도 볼 수 있게 만듦, 결과는 사람들이 되게 좋아했음 술자리, 사람만나는 걸 좋아해서 회식부장이 되었음 회식도 재미없다고 생각할 수 있지만 회식 자리에서 나오는 이야기를 통해 얻는 것이 생긴다고 한다면 좋은 시간이 될 수 있음 결론 : 매 순간 의미를 찾아라 2. 개발은 하기 싫지만 코딩은 하고 싶어 2년차 백엔드 개발자 회사에서 멘토링 진행하는데 같은 코드에 대한 멘토링을 듣는데 조언이 달랐음 -> 전문가라도 서비스 이해도나 취향에 따라 각자 견해가 다를 수 잇음 주어진 시간과 상황에 적절한 코..

요즘 구글 머신러닝 스터디 잼을 하면서 코세라 강의를 듣고 있다 구글 머신러닝 스터디 잼은 페이스북에서 알게 되어 주변 친구를 모집해서 진행했다 입문반 때는 퀵랩 실습이라 크게 커리큘럼을 정하지 않았고 이번 중급반에는 할 것도 많고..해서 약간의 커리큘럼을 만들었다 커리큘럼이라도 크게 정한 건 아니었지만 필수로 배워야하는 코세라 강의 + 선택 강의를 각 과에 맞춰 강의를 들을 수 있게 정리했다 진행해보니 시간도 꽤 걸리고 ㅠ 무엇보다 내용이 너무 어려워서 공부를 하다가 오.. 이건 정말 내 길이 아니다^^! 라고 생각했던,, 그나마 한글 자료를 만들어주셔서 괜찮게 공부했지 없었으면 못할 뻔 했다;; 아무튼간에 구글에서 이런 스터디잼이라는 것도 만들고 (클라우드도 있음) 스터디를 수료하면 구글에서 주는 굿..

모델의 적합성 1) 희소적합 (Underfit) - 전혀 똥오줌 못 가리는 상태 (모델 자체가 잘못 설계되었거나, 학습 초기단계) 2) 적합 (Fit) - 아주 일반화가 잘 된 케이스 (적절하게 학습 되었다) 3) 과적합 (Overfit) - 너무 암기를 많이 한 케이스 (많은 파라메터를 써서, 너무 오랫동안 학습을 시킴) -> 모든 데이터를 그냥 외우게 되는 것, 응용능력이 없음 과적합을 피하기 위해 전체 데이터셋을 학습(Training)과 검증(Validation)용으로 분리 학습용 : 모델의 학습에만 사용 검증용 : 모델의 성능 및 손실 등을 검증하는 데 사용 과적합이 발생했다고 판단되는 순간 정지해야 함

ML - Generation - 출생률(natality)에 대한 데이터셋의 소개 완벽히 제어되는 세상이라면 모든 신생아/영아들은 건강 상태에 따라 적절한 의료 케어를 받을 수 있을 것 하지만 태어난 직후, 의료진의 부족 및 확인에 따른 대처 시간 소요 등 어려운 점이 있다 만일 태어나기 전 건강 상태를 예측한다면? 적절한 조치가 수월하게 이뤄질 것이다 Q. 아기들의 건강 상태를 태어나기 전에 예측할 수 있을까? 모델에 사용될 법한 Feature 산모의 나이 아기의 몸무게 -> 특정 문제의 해결은 특정 분야에 대한 지식 필요 - BigQuery 플랫폼에서는 출생률 데이터셋을 개방하여 제공함 https://cloud.google.com/bigquery/docs/bigqueryml-natality 아래 링크의..

* 머신러닝 모델 정의 머신러닝 모델 -> 수학적인 함수 구성요소 - 파라메터, 하이퍼-파라메터 1) 파라메터 -> 모델의 학습이 진행되는 과정에서 학습한 내용을 저장하는 변수 2) 하이퍼 파라메터 -> 모델의 학습을 시작하기 전 설정해주는 고정된 값

WTM 2019 Homepage 스탭 후기 이번 wtm은 스탭으로 참가했다 처음 wtm을 알게된 건 2017년 구글 캠퍼스 서울에서 열렸을 때 참가했다. 그때 IT업계에서 일하는 여성들의 이야기를 듣고 또 그땐 잘 몰랐지만 '양파'님의 세션도 기억에 남는다. 18년에는 페이스북을 안하고 있어서 행사 하는 걸 몰랐다 😭😭 아무튼 19년 올해는 꼭 참가하리라, 그리고 가능하다면 스태프를!!! 이번 스태프 경쟁률은 무려 3:1 이었다고 한다. 다들 열정이 넘치는 구나 생각하며 나는 떨어지겠다 ㅠㅠ 했는데 붙었다 👏 발표자 관리를 담당했다 8시 코엑스 도착, 다들 기계가 되어 굿즈 포장을 진행하고 책상을 다르고 에코백을 날랐다 다들 잘 받으셨나요? via GIPHY 기계가 되어라 wtm이 진행되는..

지난 3월 29일 Developer Circles Seoul과 Innovation Lab Korea가 함께하는 We're just ordinary IT people 행사에 다녀왔다 그저 보통 사람들이 모이고, 이야기를 나누는 것 그것에 끌렸다. 다들 열심히 발표해주셨는데 그 중 기억에 남고 있는 건 김준영 님의 "개발 정글에 떨어진 고슴도치는 어떻게 살고 있을까" 이다. 해당 발표의 주제는 회복 프로토콜에 대한 이야기다. (발표 슬라이드 : https://www.slideshare.net/junekim5030927/ss-138682097) 상처받는 세상 속에서 상처를 회복하기 위한 방법을 찾기 위해 노력 1. 나를 관찰하고 내가 어떤 사람인지 알아 가는 시간을 가짐 - 나는 어떤 사람인가?를 관찰 - 우..

1. Short History of ML: Perceptron 퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 이것은 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기- 으로도 볼 수 있다. 퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 출처 https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8D%B..