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Messages from Bahn

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면접과제의 기대와 현실 데이터 분석가 또는 과학자를 위한 인터뷰 면접 과제를 주제로 다룬 지 벌써 1년 정도 지났다. (참고. https://brunch.co.kr/@jejugrapher/239) 그 사이에 면접관이 아닌 면접자의 입장에 놓였고 S로 이직했다. (역시 현실은 상상과 달랐다.) 신입 때는 영어 성적을 요구하는 직장이 싫었고 지금은 — 나름 개발 직군이지만 — 코딩 테스트를 보는 직장이 싫다. 다행히 늙은이에게 코테나 면접과제를 요하지는 않았다. 이직 후에 몇 명의 이력서는 검토했지만 면접에 직접 참여하지는 않아서 이제 감이 많이 떨어졌다. 이전 직장의 경험을 바탕으로 글을 적지만 영업 비밀(?)을 적나라하게 밝히는 건 상도덕에 어긋나니 적당한 선을 지켜서 글을 적는다. 실 데이터를 기반으로 가공된 데이터를 지원자..
데이터감(感)을 갖자 대기업의 연말은 임원 인사와 조직 개편으로 언제나 분주하다. 대화도 몇 번 못했지만 수년간 팀을 이끌던 전무님이 갑작스럽게 퇴사하시고 옆 랩의 랩장은 외국 주재원으로 발령이 나면서 팀 소속 두 개의 랩 간의 경계를 허물고 — 원래 같은 팀이었지만 — 하나의 팀으로 합쳐졌다. 그리고 남은 랩장이 새로운 팀장으로 내정되는 과정이 순식간에 지나갔다. 어느 이른 저녁에 신규 팀장님이 지나가다가 — 신생 팀에 주니어 분석가들이 많아서 — ‘B님, 데이터 분석 역량을 강화하려면 어떻게 해야 해요?’라는 물음을 남겼다. 짧은 시간이지만 생각했던 것들과 나름 정리한 커리큘럼은 기회가 되면 다음에 공유하고 오늘은 그사이 고민 중에 계속 꼬리에 꼬리를 문 생각인 데이터감에 관해서 적는다. 비슷한 용어가 있는지 모르겠으나 ..
AI, 그래프를 배우다 (Mastering GNN) 이전 포스팅에서 BDL을 푸는 방법을 간략히 정리했는데, 사실 이직 후에 처음 공부한 것은 Graph Neural Network (GNN)이었다. GNN도 카카오에서 마지막까지 남겨놨던 주제인데 운명의 장난처럼 이직하자마자 공부하기 시작했다. BDL과는 달리 GNN은 이미 많은 Survey 논문들이 있어서 체계를 잡는 데는 다소 쉬웠으나 처음 GNN이 어떻게 구성, 학습되는지를 이해하기까진 시간이 필요했다. 다행히 오래전에 배웠던 Message Passing 메커니즘으로 현재의 대부분 GNN을 설명할 수 있다는 걸 익힌 후론 진도가 빨라졌다. Signal processing의 filter 개념으로 시작해서 여러 수식들이 나올 때는 방황했는데 MP로 정리된 후로는 다소 쉬워졌다. 물론 지금도 필터로 설명한..
비공식 베이지언 딥러닝 체계 **Unofficial** 이직 후로 아직 업무를 본격 시작하기 전이어서 몇 가지 공부하고 있다. 산학 과제 때문에 Bayesian Deep Learning (BDL)을 좀 공부했는데, 카카오에 있을 때부터 이걸 계속 뒤로 미룬 이유를 알 것 같다. 나는 기본적으로 Frequentist여서 Bayesian의 방식을 받아들이기가 너무 어렵다. 여러 강의 자료와 많은 논문을 읽으면서 나름 가장 기초적인 걸 깨우친 듯해서 정리하려 한다. 좀 이상한 점은 BDL이 꽤 많이 연구됐는데, 이를 다룬 Survey 논문을 찾기가 어렵다는 거다. 2~3편이 있긴 한데 분야의 폭과 깊이에 비해서 많이 부족하다. 보통 새로운 분야를 시작할 때 일단 여러 서베이 논문을 읽으면서 그 분야의 전체를 일단 조망하고 필요한 세부 기술을 익히는 방법을 주로 사..
AI 네이티브 AlphaGo Kids 2006년에 처음 '딥러닝'이란 용어가 제프리 힌튼 교수의 논문에 등장했으니 벌써 15년이 지났다. 초기에는 당연히 이미지 처리 분야에서 회자됐을 테고, 이후 차츰 과학과 기술 전문 미디어에서 다루면서 내가 이 용어를 처음 접했던 것이 2012년으로 기억한다. 10년의 시간이 흘렀다. 본격적으로 개념과 방법론을 공부하고 트렌드를 팔로잉했던 때는 다음과 카카오가 합병한 직후인 2014년도 겨울이었다. 이때라도 좀 더 테크니컬 하게 깊게 파고 들어갔더라면 조금은 다른 길을 걷고 있었을 텐데란 생각도 든다. 어쨌든 대중들이 딥러닝 또는 인공지능을 각인한 것은 알파고가 등장한 2016년도다. 겨우 5년 전인데 까마득한 과거처럼 느껴진다. 내가 경험한 위의 타임라인이 현대의 인공지능 또는 딥러닝의 확산 과정과 크..
대체 데이터와 다크 데이터 ** 주의. 소개하는 대체 데이터와 다크 데이터를 제대로 공부해서 개념을 완벽히 이해한 상태로 글을 적는 것이 아니고, 이런 개념을 소개한 유튜브 영상과 책을 소개하기 위해서 적는다. 더 자세한 내용은 직접 찾아보고 익히길 바란다. 주식하는 분들에게 유명한 3프로TV에 11월 1일에 두 개의 영상이 올라왔다. 명지대학교 박정호 특임교수의 라이브 영상을 2 편으로 쪼갠 것인데, 대체 데이터를 이용한 투자 사례를 다룬 것이다. 부끄러운 고백인데, 데이터 과학자란 업에 오래 몸담고 있지만 대체 데이터 (alternative data)란 용어를 처음 접했다. 그동안 업무/서비스와 관련된 직접적인 데이터들이 많았기 때문에 굳이 불확실성이 높은 데이터, 즉 대체 데이터에 관한 생각을 할 필요가 없었는지도 모르지만,..
임의성의 활용 (On Randomness) 마지막 포스팅 이후로 꽤 시간이 지났다. K에서 S로 이직하면서 스스로 입단속한 것도 있고 새로운 환경에 적응하는 시간이 필요했다. 재택을 종료하고 출퇴근 시간이 길어졌고 퇴근 후에 밀린 유튜브를 보기에도 빡빡하다. 면접관의 입장에서 인터뷰가 어때야 한다는 여러 편의 글을 적었지만, 역으로 면접자의 입장에서 놓이니 글과는 미묘한 다름이 있었다. 기회가 되면 허용된 범위 내에서 K와 S의 장단점에 관한 글도 적을 수 있길 바란다. 그동안 적고 싶었던 몇 개 주제가 있었지만 이미 기억의 저편으로 지나갔고, 지난 주말에 적으려 했던 걸 짧게 적는다. 예를 들어, 랭킹 시스템을 만든다고 했을 때 가장 최악의 알고리즘은 뭘까? 내가 생각하기에 최악은 단순히 성능 (정확도)가 낮은 알고리즘이 아니라 기준이 없는 알..
알고리즘을 경배하라? 우리는 알고리즘의 시대를 살고 있다. '알고리즘'이란 단어가 흔해졌다. 예전에는 평생 들어보지도 못했을 사람들의 입에서 알고리즘이란 단어가 심심찮게 나온다. 제대로 이해하고 말했다고는 보지 않지만 그만큼 알고리즘이란 단어가 흔해졌고 일종의 알 수 없는 전지전능한 무엇을 총칭하는 용어가 됐다. 이글에서 알고리즘의 사전적 의미까지 뒤질 필요는 없을 거다. 그냥 일반인들이 느끼는 알고리즘의 느낌적 느낌에서 시작한 글이다. 어느 순간부터 '알고리즘'은 그저 마법의 단어가 됐다. '알고리즘이 알아서 해줘요'라고 하면 모든 상황이 종결된다. 알고리즘의 간택으로 벼락 유명인이 된 콘텐츠 제작자들의 간증을 유튜브에서 심심찮게 볼 수 있다. 그 단맛을 잊지 못해서 다시 간택을 받으려고 알고리즘 친화적인 콘텐츠를 제작해서..

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