분류 전체보기 (45) 썸네일형 리스트형 Soft Skill 향상 시키기 Definition Hard Skill : 프로그래밍 능력, 소프트웨어 디자인 및 설계 등 실무에 직접적으로 필요한 능력 Soft Skill : 소통 능력, 실행력, 리더십 등의 대인관계와 관련된 능력 Soft Skill 향상 방법 1) 개발자 채용면접 쉐도잉 코딩 테스트나 코드 인터뷰 같은 기술적인 토론을 하는 경우 좋은 기회가 될 수 있음 면접관 옆에서 배우는 쉐도잉 과정을 해보는 것도 큰 도움이 된다 2) 사내 기술 Task Force Team(TFT)에 참여하기 회사에서 나의 업무영역은 상당히 좁기 때문에 내부 일에 근시적이게 되고, 만나는 사람도 한정될 수 밖에 없다 단기적인 목표로 여러팀이 협업을 위해 모였다가 헤어지는 TFT에 참여하자 사내 대인관계의 폭이 넓어지면서 다양한 팀의 구조, 업무.. 회사일 빠르게 하기 문제 정의 - 자료 확보 - 분석 - 대안 도출 - 공유 - 피드백 1) 문제 정의 고객으로부터 문제를 정확히 찾는 것이 핵심이다. 원하는 것이 무엇인지, 어디에 활용할지, 언제까지 해야하는지, 문제에 대한 고객의 생각은 무엇인지 등을 물어보면서 더 다양하고 많은 정보를 가져올수록 문제는 명확해진다. 일에 적응하는 것은 문제 정의에 대한 경험치가 많은 것이고, 문제 정의를 많이 했다는 것은 이후 단계들을 이미 머릿속으로 정리가능하다는 의미이다. 2) 자료 확보 자료는 많을수록 좋고, 이를 통해서 더 의미있는 정보를 창출할 수 있다. 요즘은 데이터가 중요시되면서 데이터를 어떻게 모으는지가 핵심이 되고있다. 그러므로, 평소에 내가 접근할 수 있는 데이터와 내가 권한만 받으면 접근 가능한 데이터들이 무엇이 있.. 관리자의 역할 팬데믹 이후 상황 1) 하이브리드 근무 유연성은 개인과 팀이 서로 함께 일하는 방식과 시간을 결정하는 것으로 생각할 수 있다. 조직 문화를 구축하고, 유지하려고 하다 보면 사람들이 함께 있게 되고, 유연성은 떨어지게 된다. 하지만 역설적으로 대부분의 사람들이 유연성을 원하면서도 협업을 위한 사람들 간의 연결도 원하고 있다. 또한, 집중할 수 있는 시간을 가지기 위해서 근무 공간으로 돌아오는 사람과 재택근무를 원하는 사람의 비율도 거의 차이가 나지 않는다. 이런 면에서, 관리자는 개인 모두가 팀에 도움이 되는 새로운 표준을 제시할 수 있는 권한을 주어야 한다. 모두의 참여를 통해서 유기적으로 표준을 만들어 나가는 것이 유연성을 제공하게 될 것이다. 2) 업무의 이유를 찾음 업무의 시간, 장소, 방식뿐 아니.. Nudge Effect Definition nudge는 '옆구리를 살짝 찌른다'라는 의미로 누군가의 강요가 아닌 자연스러운 상황을 만들어서 올바른 선택을 할 수 있도록 이끌어 주는 것을 의미한다. 자연스럽게 선택을 이끄는 힘은 큰 효과를 내고 있어 주목받고 있다. 그래서 정책뿐만 아니라 사회적인 공익 요소, 디자인, 마케팅, 광고 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. Example 1) 의사가 환자에게 수술로 살아날 확률이 90%라고 말할 때 vs 죽을 확률이 10%라고 말할 때 > 후자의 경우 대부분의 환자가 수술을 거부했다. 2) 남자 소변기 중앙에 파리 그림을 그려두니 밖으로 튀는 소변 양이 80% 줄어듬 3) 화장지를 절약하게 하는 케이스 디자인, 물 부족 사태 경각심을 일으키는 정수기 물통 디자인 4) 소리가 나는 계.. Data Analysis / DL / CNN ▷ 이미지 처리에 DNN을 사용하게 되면 공간정보가 유실된다. (데이터를 1차원으로 바꾸기 때문) ▷ Convolution & Pooling 과정을 통해서 이미지의 특징을 뽑아내고, 그 후에 DNN을 적용하면 공간정보가 소실되지 않고 학습할 수 있다는 개념 1. Convolution (합성곱) 연산 ▷ 배열에서 같은 위치에 있는 것들끼리 곱해서 합치는 연산 2. Channel ▷ 이미지에서는 2차원 데이터가 중첩된 갯수로 정의 ▷ 컬러사진의 경우, 각 pixel은 R,G,B 3개로 구성되므로 channel은 3 ▷ 흑백사진의 경우, channel은 1 3. Filter & Stride ▷ Filter : 이미지의 특징을 추출하기 위해 사용하는 공용 parameter로 일반적으로 정방형을 사.. Data Analysis / ML / SVM ▷ 데이터를 선형으로 분리하는 최적의 선형 Decision Boundary를 찾는 알고리즘 ▷ Support Vector : 데이터의 경계를 나타내는 데이터 ▷ Decision Boundary : 분류를 나누는 선으로 두 support vector의 평균(그림의 Hyperplane) ▷ Margin : support vector 간의 거리 ▷ Margin을 최대화 하는 것이 optimal한 Decision Boundary ※ SVM에서의 이상치 처리 ▷ 이상치 존재 → support vector 변경 → Margin 감소 → 모든 데이터를 다 포함하는 Decision Boundary 생성 → Overfitting 발생 → Hard margin ▷.. Data Analysis / DL / Basic(2) ▷ 미분을 사용해서 weight와 bias값을 전부 바꾸기에는 시간이 너무 오래걸린다. ▷ "paul"이라는 사람이 chain rule을 이용해서 미분을 행렬연산으로 대체하여 해결하는 방법을 찾음 ▷ 오차값을 이용하여 W를 역방향으로 행렬연산하여 갱신가능 ▷ Sigmoid 함수를 사용하므로 값이 0~1 사이로 줄여진다. ▷ W에 Sigmoid를 적용해 나가므로 오차 역전파를 진행할수록 점점 0에 수렴해나가고, 제일 처음 layer는 W의 변경이 거의 없게 되는 현상 ▷ layer 수가 많을 수록 Vanishing Gradient 현상이 심화된다. ▷ ReLU(Rectified Linear Unit - max(0.. Data Analysis / DL / Basic ▷ 사람의 뇌에는 뉴런(Neuron)이라는 신경세포가 있고, 이와 같은 동작을 하도록 프로그래밍 적으로 만든 것이 perceptron 이다. ▷ 소리, 냄새, 시각 등의 자극이 input으로 들어오고, 자극이 합쳐진 후 일정 수준을 넘으면 다음 뉴런으로 자극을 전파하는 구조 ▷ perceptron은 다수의 신호를 입력받아서 하나의 신호를 출력하는 구조 (logistic과 동일) ▷ Tensorflow 1.15 버전으로 기본적인 AND, OR GATE를 학습할 수 있는지 확인해보자 ▷ 데이터를 바꾸면 AND, OR, NAND, NOR 모두 잘 구현되는 것을 확인할 수 있다. ▷ 하지만, XOR 학습에서 문제가 발생 하나.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
