What I've done to be a good engineer.
201031 Halloween Git 짠내나지만, 너무 귀여운 할로윈버전 깃 잔디라서 박제해보았다. 8-9월은 졸작, 9-10월은 프로젝트로 불태우는 중. 인 것치고 생각보다 듬성듬성이네. 머쓱,,
201021 암스틸영 We are young - glee Cast. 내용은 참 .. 할많하않이지만, 뮤지컬영화를 사랑하는 내게 하루죙일 노래하는 미드는 사랑이다. 몇번째 보는 건지 모르겠지만, 이 부분은 볼 때마다 눈물 줄줄. 오늘도 외친다 암스틸영~~~~~@&&₩&~~~'!!!
201011 내게 2020년은 `첫 해`라고 부를 수 있을 것 같다. 하는 일 마다 첫 도전인 것들 투성이. 욕심 많고, 자존심도 세어 잘 해내고 싶은 마음에 교수님께 조언 플리즈 굽신굽신 했다. 교수님왈 잘하고싶으면 망해봐야해요~! 🤣 허 - 탈. 이번 주 강의에도ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ작성하셨길래 웃겨서 모셔온.. 내 최대한의 노력을 했을 때, 부족한 점을 누군가 지적해준다면, 너무 감사할테지만.. 그 지적과 피드백이 내 능력 안의 일이라면 내 스스로를 너무 비참하게 만들 것 같다. 그래서 내려놓지를 못한다. 망해보지를 못하겠다. 와장창 깨지지를 못하겠다. 오늘도 스트레스로 승모근을 무럭무럭 키운다.
node2vec: Scalable feature learning for networks 논문 리뷰를 해보고자 함. graph를 알아보고자.. [논문 해석] 더보기 section 1. introduction 1. 네트워크 분석에서 많은 task들은 nodes와 edges에 대한 예측을 포함. 일반적인 node 분류 작업에서, 우리는 네트워크에서 node에의 가장 가능성있는 레이블을 배정하고자 함. (ex. 소셜네트워크에서, 사용자의 흥미 예측에 관심) link 예측에서, 우리는 네트워크의 한 쌍의 노드가 그들을 연결하는 edge로 연결되는지를 예측하고자함. 다양한 도메인에 활용됨. 유전학에서는 유전자들 간 새로운 상호작용발견, 소셜네트워크에서는 실제 친구를 식별. --> 네트워크분석: a pair of nodes가 edge로 connect되어있는지 여부를 판단하고자 함. 2. 모든 super..
201005 돌파 너무 바빠서, 책에 손도 못댄지 7개월째(변명 맞음). 그나마 가장 최근에 읽었던 책, 내가 정말 좋아하는 책 '아침에는 죽음을 생각하는 것이 좋다'에서 밑줄도 치고 폰 메모장에도 적어둔 문장이 있다. 당시에는 이런 표현을 해낸 필력에 감탄하며 적어두었는데, 지금은 저자가 나를 사찰했나 싶다.(ㅋㅋㅋ) "그 시공간이 일상적으로 떠먹여주는 무기력을 더는 삼킬 수가 없을 것 같아서" 바쁜 일상의 여부를 묻는다면, 매우 바쁘다. 2020년이 내가 살아왔던 해 중, 가장 바쁘다고 말할 수 있다. 그런데 왜일까. 여름이 지나고, 무기력함을 떨쳐낼 수 가 없다. 사실, 나는 그 이유를 알고있다. 다만 떨쳐낼 방법을 모를 뿐. 방법은 모르겠고, 오늘 그냥 정면 돌파 해버렸다. 너무 두려웠는데, 생각보다 아무렇지않았다..
201003 노드 큰일났어. 논문이 하나도 이해가 가지않아. 읽고 이해시켜줘! 라는 말에 출동한 건우. 첫문장은 Prediction tasks over nodes and edges in networks require careful effort in engineering features used by learning algorithms. 건우: 노드가 뭐야? 엣지가 뭐야? 혜승: .... 그래프에서...노드...엣지... 아냐 그냥 내가 읽을게... ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 우리.. 각자의 분야, 각자의 공부에 충실하도록 하자....! 척척박사는 아니어도, 척척학사, 척척석사가 되어보자. . ..
200930 요즘 나를 괴롭히던 일들이 마무리되었다. 교수님 답장도 받았고, 졸작 제출도 완료. (수정이 유튜브에 올라갔닼ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ창피..) - 이제 새로운 일들이 다시 시작된다. 이혜승 일벌리기 대마왕. 연정과 희원이는 내 건강 지킴이들이라서, 극구 반대했지만... 수정이는 극한에 부딪히면 언니는 또 해낼 수 있다고... 결론은 해보고 후회하자!
추천시스템에의 고민 최근 추천시스템을 공부하면서, 나름 관심을 가졌던 부분이 바로 '타이밍'이었다. 추천에의 타이밍. 내가 검색을 한다거나, 쇼핑을 할 때, 굳이 굳이 10년전의 정보나 아이템을 보고싶진않을테니.. 특히나 내가 공부하면서, 다뤄봤던 데이터가 카카오 아레나의 브런치 데이터였기때문에, user가 좋아할 만한 item이라고 판단한다 해도, 이미 시간이 지나서 잘 보지않는, 이미 old-fashion의 것이 되어버린 것들을 추천하는 것이 과연 올바른 일일까? 라는 고민을 계속 했었다. 특히 cold-start, long-tailed item 해결, 즉 unbiasing문제에 관심을 갖고 바라보았던 터라, 가장 손쉽게 접근할 수 있는 content-based recommender system을 활용했다. 당연히 생길..
200911 정말 좋아하는 미드, 에이전트 카터. 원래도 좋아했던 대사였는데, 최근에 다시 보다가 눈물 줄줄 흘려버린 부분이다. 내 자신의 가치를 믿는 건 나 하나로 충분하니까💪🏻

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