오랜만에 블로그 방명록을 통해서 들어온 질문에 대한 답변을 적어 봅니다. 질문을 대략 요약하면 다음과 같습니다. 인천에 있는 대학에서 경영학과 4학년으로, 산업경영공학을 복수전공해서 졸업할 예정이다. 제조업 물류 쪽에서 일하고 싶지만, (이런 쪽으로 진로를 정하기 위해서 컴공과보다는) 산업공학과 대학원에 진학해서 데이터마이닝을 전공하고 싶다. 실험계획이나 통계 관련 수업은 이미 들어서 기초적인 지식은 있지만, 겨우 MS SQL만 사용할 정도로프로그래밍 쪽은 기초가 거의 없다. 그래서, 대학원에서 다뤄야할 기본 프로그래밍 언어는 어떤 것이 있고, 빨리 배우려면 어떻게 해야 할까요? 질문을 대략 요약한 것이라서 제가 답글로 남긴 내용은 위의 요약만으로는 조금 이해하기 어려울 수도 있지만, 짧게 남긴 답글을 먼저 제시하겠습니..

최근 Deep Learning에 대한 관심이 뜨겁습니다. 딥러닝에 대한 얘기를 처음 들은 것은 작년 이맘 때였던 것같은데, 몇몇 기사들만 읽어볼 뿐 애써 외면했습니다. 처음에 딥러닝을 소개하는 두꺼운 논문을 한편 프린트해서 조금 읽어본 후에, 내가 관여해야할 것이 아니다라는 감을 잡고 깊이 파고 들지 않았습니다. 주변에서 공부를 시작하거나 실제 문제에 적용한 케이스도 봤지만 굳이 관여는 피했습니다. 그런데 차츰 내가 직면한 문제의 나름 해결책이 딥러닝이 아닐까?라는 생각을 하게 되면서 다시 관련된 논문을 찾아서 읽거나 온라인 강좌 비디오를 보기 시작했습니다. 이제 시작 단계지만 딥러닝에 대한 첫인상을 적어볼까 합니다. 처음 딥러닝을 알게된 시점에는 단순히 기존의 뉴럴네트워크의 단순 확장판, 즉 히든 레이어나 노드의 수를 적절히 ..

일전에 PR시리즈라는 타이틀로 20 차례에 걸쳐서 추천 시스템 및 알고리즘에 대한 다양한 글을 적었었습니다. 이후로도 계속 추천 관련 업무를 진행하고 있기 때문에 그 이후에 추천에 관한 생각을 정리할 필요가 있을 것같아서 글을 적습니다. 예전 글과 반복되는 내용도 있지만, 이 글을 처음 읽는 분들을 위해서 중복된 내용도 간략히 다시 적겠습니다.초기의 추천 시스템은 아이템 Item 자체 또는 그것의 메타데이터를 이용해서 관련성을 맺어서 추천해줬습니다. 그래서 이름도 CBF, 즉 Content-based Filtering입니다. 보통 추천 알고리즘에서는 Recommendation보다는 Filtering이라는 용어를 많이 사용하는데, 필요한 것만 걸러서 보여준다 정도로 이해하면 될 것같습니다. Filtering이라는 용어는 다음에 설명할 CF 이후로 사용된 듯합니다. CBF가 더 원초적인 방법이지..

주말에약속도 없고 날씨도 나쁘지 않으면 카메라를 들고 제주의 어느 곳이든 사진을 찍으러 나갑니다. 저의천성적인 게으름으로 인해서 아침 일찍 일어나서 사진 찍으러 가지 못합니다. 빠르면 10시, 늦으면 오후 1~2시에 고픈 배를 움켜쥐며 밖을 나갑니다. 그리고 또 천성적인 급함으로 하나의 사물이나 장소를 느긋하게 오래 관찰하면서 최고의 순간을 포착하지도 못합니다. 또 집을 나선지 서너시간이 지나면 지루해지고 새로 방문해보고 싶은 장소도 바로 생각나지 않아서 그냥 귀가를 하곤 합니다. 그러다 보니 보통 점시시간 전후로 집을 나서서 오후 4~5시 경이면 집으로 돌아옵니다. 그래서 제가 사진을 찍는 시간대는 늘 일정합니다. 사진을 잘 찍는 분들의 사진을 감상하거나 그런 분들의 얘기를 들어보면 (사진 및 피사체의 종류에 따라 다르지..

제목은 좀 거창하게 적었지만, 데이터 분석을 편하게 하기 위해서 원본 로그를 어떻게 적제할 것인가?에 대해서 간략히 글을 적으려 합니다. 오래 전부터 적고 싶었지만 기회가 나지 않아서 미루던 것인데, 완벽하지는 않겠지만 떠오르는대로 적겠습니다. 더 필요한 사항은 추후에 업데이트하겠습니다. 새로운 서비스를 오픈하면 다양한 시스템 히스토리나 사용자 사용 이력이 남습니다. 이를 로그 log라고 부릅니다. 그런데 이런 로그들은 대부분 그냥 시스템의 안정성/성능을 측정하거나 단순히 장애가 발생했을 때 어떤 원인으로 발생했는지 등과 같은 1차원적인 기록 및 대응을 위한 경우가 많습니다. 최근 데이터 분석이 주목을 받으면서 원본 데이터, 즉 로그에 대한 관심도 많습니다. 그런데 실상 로그를 분석해보려고 하면 당장 사용하기에 어려..