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- Online Broken Link Checker: webarchive와 함께 사용하면...
- 개발/관리도구 소식
- Debugging Your Operating System: A Lesson In Memory Allocation
- 2016년에 자바스크립트를 배우는 기분
- netdata - Get control of your servers. Simple. Effective. Awesome.: 리눅스 관제에 특화됨
- Golang’s Real-time GC in Theory and Practice
- PyFilesystem 2.0 Released
- Java for Python Programmers
- Implementing python 3.6 print in < 3.6
- Node.JS error handling best practices
- Microsoft Azure Notebook: 파이썬 노트북 공유 플랫폼으로 훌륭함
- New installation issue missing requires of libmysqlclient.so: yum의 숨겨진 명령들...
- Technologies for the Future of Software Engineering
- Why does calloc exist?
- mux is a lightweight fast HTTP request router for Go 1.7
- gongular is an HTTP Server Framework for developing APIs easily.
- Studying the Internet Censorship in South Korea: 재미있고 신나는 내용(물론 네트워크와 보안 관련자들에게...)
- Design & Implementation of a Win32 Text Editor
- Disassembling Sublime Text
- Amazon Launches Lightsail Virtual Private Servers
- Chrome 55 uses ~30% less memory than Chrome 54
- A Crash Course in x86 Assembly for Reverse Engineers(PDF)
- jid: Json Incremental Digger
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- Introduction to strace
- InfluxDB, Telegraf, Grafana 를 활용한 Monitoring System 만들기(2)
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- Kubernetes resource graphing with Heapster, InfluxDB and Grafana
- pino: Extremely fast node.js logger, inspired by Bunyan. It also includes a shell utility to pretty-print its log files.
- Visualizing How Developers Rate Their Own Programming Skills
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- 고성능 서버/데이터베이스 소식
- Aiven is a next-generation managed cloud service hosting for your software infrastructure services.
- Popit 장애 보고서
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- [MicroService Architecture] SpringCloud를 이용한 상품 MSA적용을 시도한 경험을 공유합니다.
- AWS re:Invent 2016 총정리
- Using the InnoDB Buffer Pool Pre-Load Feature in MySQL 5.7
- "2017년, 1초 더 길다" 구글, NTS 서버 개방으로 대응책 마련
- Database Daily Ops Series: GTID Replication and Binary Logs Purge
- HOW GOOGLE IS CHALLENGING AWS
- The Container Landscape: Docker Alternatives, Orchestration, and Implications for Microservices
- 누군가에게는 빼빼로데이. 누군가에게는?
- 빅데이터/인공지능 소식
- 자율주행을 위한 인공지능 기술 동향(PDF)
- Open sourcing the Embedding Projector: a tool for visualizing high dimensional data
- The future is a place where we won’t have to talk to or hear from anyone we don’t want to
- Federal policy for self-driving cars pushes data sharing
- California DMV Creates First Public Data Set on Driverless Car Crashes
- Truckers think automation won’t take their jobs for 40 years. Silicon Valley strongly disagrees.
- The major advancements in Deep Learning in 2016
- The Right and Wrong Ways to Regulate Self-Driving Cars
- Amazon Rekognition: Deep learning-based image recognition Search, verify, and organize millions of images
- Yann LeCun NIPS 2016 Keynote slides
- DeepMind’s Mustafa Suleyman says general AI is still a long way off
- Machine Learning is Fun!: The world’s easiest introduction to Machine Learning
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- From Raw Data to Data Science: Adding Structure to Unstructured Data to Support Product Development
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- [HBR] 인공지능의 경제학
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- 튜링의 1935년: 앨런 튜링은 정말로 천재인가(PDF)
- 스페이스 투어리스트(Space Tourists, 2009)-천문학적인 삶
- How Stable Are Democracies? ‘Warning Signs Are Flashing Red’
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- “[책] 어리석은 뇌(Idiot Brain)”의 저자 딘 버넷과의 인터뷰
토요일, 12월 10, 2016
[B급 프로그래머] 12월 1주 소식 정리
토요일, 12월 03, 2016
[B급 프로그래머] DigitalOcean vs Amazon LightSail
이번 AWS re:ivent 행사에 소리소문없이 갑자기 등장한 서비스가 하나 있다. 바로 AWS의 VPC(가상 사설 호스팅) 서비스인 LightSail이다. 그런데 LightSail 홈페이지에 들어가자 마자 기시감이 느껴졌는데, 다름 아닌 평소에 잘 사용하고 있던 DigitalOcean이 떠올랐다.
개발자 전용 서비스를 표방한 디지털오션이 갑자기 만족도를 확인하는 사용자 설문조사 이메일을 보내왔는데, 그만큼 경쟁자 출현에 긴장하고 있다고 봐도 틀림이 없겠다. 두 서비스는 너무나도 비슷해서 치열한 경쟁이 필연적일 수 밖에 없는 상황이다. 특히 가격대를 한번 비교해보자(위: 라이트세일, 아래: 디지털오션).
아직 디지털오션이 일부 가격대에서 더 좋은 서비스를 제공하고 있긴 하지만 AWS 특성상 조만간 가격 인하 또는 성능 개선이 이뤄질 것 같다. 물론 디지털오션이 훨씬 더 큰 사양(최대로 1달에 1680불이면 224GB 메모리/32코어/500G SSD/10T 네트워크 전송 가능)까지 서비스하고 있고, 서비스 지역도 다양하므로 아직 북미 버지니아 리전에서만 서비스하는 라이트세일에 비해 우위에 있긴 하다.
가격 이외에 여러 가지 기능적인 측면을 살펴보면 디지털오션이 앞서있다. 추가 SSD 블록 스토리지 구매도 가능하고 지원하는 애플리케이션 유형도 훨씬 더 많고 네트워크 지원도 더 좋고 팀 지원도 뛰어나다. 하지만 AWS 정식 서비스 중에서 점차 라이트세일에 포함되는 범위가 넓어지게 된다면 디지털오션도 결코 방심하기 어렵다는 생각이 든다. 라이트세일은 VPC 피어링을 통해 AWS 서비스에 접근할 수 있는 통로를 열어 뒀기 때문에 완전 통합은 아니지만 AWS 서비스와 연결 고리는 이미 만들어진 셈이다. 그리고 AWS 계정으로 라이트세일에도 접근 가능하다는 장점도 무시할 수 없다. 반면에 디지털오션이 AWS에 비해 확실히 우위를 점하는 분야는 커뮤니티다. 상당히 오랜 기간 동안 개발자 친화적으로 이미지를 쌓아왔으며, 1500여 개에 이르는 다양한 튜토리얼이 개발자에게 많은 도움을 주고 있다.
강력한 경쟁자가 등장한 만큼 앞으로 개발자를 사로잡기 위한 불꽃튀는 전투가 예상된다. 이 와중에서 누가 살아남을지 정말 궁금해진다.
팁 하나 더!: 2시간 정도 짧게 무료(!)로 서버를 대여하고 싶다면 dply도 고려해보기 바란다.
EOB수요일, 11월 30, 2016
[B급 프로그래머] 11월 5주 소식 정리
- 웹/앱 소식
- 개발/관리도구 소식
- Modern C(PDF)
- Cycle-accurate NES emulator in ~1000 lines of code
- Base-122 Encoding
- Learning to Read x86 Assembly Language
- Quick Tip #12: Unicode Helper Apps
- 10 Articles Every Programmer Must Read
- dply: free cloud server(2hrs)
- A practical guide to securing macOS.
- 프로그래밍의 특급 비밀
- 리눅스 아재력 테스트
- What Test Engineers do at Google: Building Test Infrastructure
- Clean architectures in Python: a step-by-step example
- Visual Studio for Mac(Preview)
- Mastering Apache Spark 2.0
- What programming language should you learn first?
- Welcome to the KiTTY introduction web site(a fork of PuTTY)
- UEFI boot: how does that actually work, then?
- python-pptx
- Python Versions Used in Commercial Projects, 2016 Edition
- BLINK SHELL THE PRO TERMINAL FOR iOS
- Infographics: Operation Costs in CPU Clock Cycles
- 고성능 서버/데이터베이스 소식
- Microsoft Flow Reaches General Availability
- The AWS Well-Architected Framework Adds Operational Excellence
- quorum - A permissioned implementation of Ethereum supporting data privacy
- Tumblr가 가진 기술과 개발 문화
- The InfoQ eMag: The Current State of NoSQL Databases
- Distributed Denial of Service Attacks: Four Best Practices for Prevention and Response
- $15 Production Kubernetes Cluster on DigitalOcean
- MySQL Replication for High Availability - Tutorial
- 250k Containers In Production: A Real Test For The Real World
- Flyway - Evolve your Database Schema easily and reliably across all your instances
- Orchestrator(MySQL replication tool) Manual
- CockroachDB Stability Post-Mortem: From 1 Node to 100 Nodes
- Amazon doubles its public cloud lead, can anyone catch up?
- InfoQ eMag: Architectures You've Always Wondered About
- Thoughts About Column Compression, with Optional Predefined Dictionary
- Putting Google's Network to work for You
- How We Knew It Was Time to Leave the Cloud
- 빅데이터/인공지능 소식
- A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
- Meet ALVINN, the self-driving car from 1989
- How (not) to forecast an election
- 이론의 종말: 데이터 홍수가 과학적 연구방법을 구닥다리로 만든다
- CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
- 텐서플로우 백서
- Matrix Multiplication
- Graph Convolutional Networks
- Google’s AI translation tool seems to have invented its own secret internal language
- Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets
- 아마존이 MXNet을 딥러닝 플랫폼으로 선택한 이유
- MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS
- Machine Learning for Everyday Tasks
- 구글·네이버·MS 번역기에 영어소설 번역을 시켜봤다 (2,700 + 400자)
- Getting Started with Machine Learning
- 2017년에 걱정해야 할 10가지
- Reinforcement learning with unsupervised auxiliary tasks
- Tesla self-driving demo shows you what the car sees
- Minimal and clean examples of machine learning algorithms using python
- 우리는 하둡에 대해 아는 게 거의 없었다
- How Quid uses deep learning with small data
- Watch Roborace’s autonomous racecar drive 12 laps without crashing
- “클라우드 GPU 경쟁 본격화” 구글, 분 단위 요금체계와 신형 하드웨어로 차별화
- Peter Cnudde on How Yahoo Uses Hadoop, Deep Learning and Big Data Platform
- ANNOUNCING HORTONWORKS DATA CLOUD FOR AWS
- This Google-powered AI can identify your terrible doodles
- A complete daily plan for studying to become a machine learning engineer
- Self-Driving Cars Are Too Good at 3-Point Turns, So Google Dumbed Them Down
- 기타 읽을거리
- 마케팅의 역사: 3. 오길비, 브랜드 이미지의 탄생
- Dogs love to play, but they don’t do so for pleasure
- 12 Signs You’re Working in a Feature Factory
- [미디어 혁신가] 쿼츠, 기사 500단어 미만 짧게… 매출 4년만에 10배로
- Eric Schmidt struggled to answer a Google interview question
- Apple may have finally gotten too big for its unusual corporate structure
- 국가연구개발사업 참여제한 및 환수처분 분쟁사례 연구 세미나 발표자료
- An Ivy League professor explains chaos theory, the prisoner's dilemma, and why math isn't really boring
- Does Decision-Making Matter?
- The Running Conversation in Your Head
- The myth of self-control
- Want to Be More Creative? Take a Walk
- [교통안전 행복운전] 사고 43% 뚝·통행 속도 쑥…빙글빙글 돌면 안전은 ‘방긋’
- Why Some People Get Burned Out and Others Don’t
- “국내 엔터프라이즈 애플리케이션 시장, SaaS가 견인”
- Southwest's Herb Kelleher: Still crazy after all these years
- This glitch is the most likely reason the European Mars lander failed
- [View & Outlook] 최고의 직원은 반드시 좋은 상사가 될까?
- Quit Social Media. Your Career May Depend on it.
- The Stanford professor who pioneered praising kids for effort says we’ve totally missed the point
- The mystery of why you can't remember being a baby.
- Why good leaders make you feel safe
- Progress Isn't Natural
- South Korea's Testing Fixation
- Why is airline food so bad?
- 소련이 달 탐사 로켓 발사를 실패한 이유
- Miracle of the Hudson Plane Crash
- '일 잘하는 게 다가 아니다' PM을 위한 이력서 작성 팁
- 신은 디테일 안에 있다
- Implicit Bias and Stereotype Threat in Academia
- The Deadline Made Me Do It - A firm cutoff date is a surprisingly powerful motivator to finish what you've started
토요일, 11월 26, 2016
[독서광] 텐서플로 첫걸음
두 번에 걸쳐 조금은 감질나게 머신러닝 관련 책을 소개했는데, 오늘은 그냥 본론으로 팍팍 들어가서 텐서플로 관련 서적을 소개해드리려 한다. 오늘의 주인공은 얇지만 핵심은 비켜가지 않는 '텐서플로 첫걸음'이다. 부제인 "회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망까지 딥 러닝 제대로 입문하기"를 보면 알겠지만, 텐서플로를 사용해 머신러닝에 필요한 기초 지식을 실제 코드로 설명한다.
이 책은 초급자를 대상으로 만들어져 있기 때문에 장점과 단점이 너무나도 명확하다. 이 책은 복잡한 작업을 풀기 위한 참고 자료로 생각하면 안 되며, 복잡한 개념을 일단 직접해보고 나서 이해하기 위한 출발점으로 생각해야 한다. 다행히도 이 책과 관련해 여러 가지 자료들이 존재하므로 책을 읽으면서 부가적인 도움을 많이 얻을 수 있다.
- 텐서플로 첫걸음 정오표
- First Contact with TensorFlow Part 1: Basics(원서 저자가 직접 만든 강의 자료)
- 한국어판 온라인 책(내용이 좋으면 종이책도 구매하시길...)
- 책에 나오는 주피터노트북 예제(역자가 정리한 내용이며 RNN도 특별 부록으로 포함)
- 텐서플로우 백서
이 정도 자료면 이 책을 맛보기에 부족함이 없으리라는 생각이다.
결론: 코드를 사용해 머신러닝에 입문하고자 하는 초급자에게 추천한다!
EOB토요일, 11월 19, 2016
[독서광] 설리 허드슨강의 기적
텐서플로우 책을 열심히 읽고 있는데, 중간에 잠시 다른 서평 하나 올려드리겠다. 오늘 소개드릴 책은 영화로도 개봉된 '설리: 허드슨강의 기적'이다.
영화를 보신 분도 많으시겠지만, 책 줄거리는 영화와 비슷하므로 영화 소개 영상으로 대신하기로 하고...
아주 인상 깊은 두 가지 내용을 정리해보겠다. 가장 먼저 "조종하라(Aviate), 확인하라(Navigate), 소통하라(Communicate)"라는 비상 상황에 대한 세 가지 법칙이 머리 속으로 쏙 들어왔다. 이 법칙은 비행기 조종사가 아니더라도 외워야 할 필요가 있다는 생각이다.
- 조종하라: 무슨 일이 발생하든 우선은 항공기를 조종해야 한다. 위기 상황이 닥칠 경우 사소한 곳에 신경을 쓰다 조종에 실패할 가능성이 높다. 살아 남으려면 무조건 조종간부터 잡고 비행 상태를 유지해야 한다.
- 확인하라: 비행 경로가 적절한지 주변 지형 지물은 어떤지 기상 조건은 어떤지 꼼꼼하게 점검해야 한다.
- 소통하라: 지상에 연락해 상황을 정확하게 알려주고 도움을 받는 동시에 조종사-부조종사 사이에 간결하면서도 정확하게 정보를 교환하고 승객들에게 살아남는 방법에 대해 알려줘야 한다.
중력의 법칙은 저주가 되기도 하지만(그림처럼 실속(stall)될 경우 기수를 든채로 급하강하게 된다), 기수를 조금 숙여서 중력의 힘을 거스르지 않으면서 무게가 수십 톤이 넘는 여객기의 운동에너지를 잘 이용하면 글라이더와 같은 효과를 얻을 수 있다. 일상에서도 위기가 닥칠 경우에 겁먹지 말고 관성의 법칙을 살리면서 상황에 휘말리지 않게 냉정하게 조종하라!
다음으로 "장기적 낙관주의자, 단기적 현실주의자"(7장)에 나온 내용이 마음에 들었다. 비행기 조종사에 있어 가장 중요한 사안은 상황인식(SA, Situation Awareness)이라고 한다. 자신의 실체에 대해 아주 정확한 실시간 정신 모형을 만들어 유지할 수 있어야 함을 의미한다. 특히 전투기 조종이라는 분야에 내재된 위험을 생각해보면 장기적으로는 낙천주의자가 되어야지만 단기적으로는 철저히 현실주의자가 될 필요가 있다. 자신이 아는 것과 모르는 것, 할 수 있는 것과 없는 것을 알아야 하며, 상황에 따라 판단이 얼마나 달라질 수 있는지도 이해하고 있어야 한다. 스톡데일 패러독스를 생각해보자.
영화와 책 내용이 다른 부분을 정리하며 마무리하겠다.
- 착수 전에 조종실 내부는 승무원들의 안내 목소리(Brace, Brace! Heads down! Stay down!) 이외에 상당히 조용한데, 실제로는 신형 지상접근 경보장치(EGPWS)의 경보(Pull up, Terrain!) 때문에 아주 소란스러웠을 것이다. --> 다시 한번 장면을 보니까, "PULL UP! TERRAIN!" EGPWS 알람 경보가 정상적으로 잘 울리고 있었다.)
- 영화에서는 사고 직후 바로 미 연방교통안전 위원회(NTSB)에 불려가서 조사를 받는다고 되어 있는데, 실제로는 4개월이 자나서 처음으로 조사가 시작되었다.
- 영화에서는 설리가 시물레이터 실험에서 35초 동안 기다리도록 제안했지만, 실제로는 연방교통안전 위원회에서 그렇게 실험 절차를 변경했다. Sully Is the Perfect Fantasy for Our Post-Fact Era를 보면 자초지종이 나온다.
- 가족 이야기부터 시작해서 공군 시절 경험담 등은 책을 읽어야 제대로 이해가 갈 것이다.
결론: 어려운 상황에서 힘이 되는 책이므로 강력 추천!
EOB토요일, 11월 12, 2016
[B급 프로그래머] 11월 2주 소식 정리
- 웹/앱 소식
- 개발/관리도구 소식
- 독학 개발자에게는 기회··· '코딩 챌린지' 대비하기
- C puzzles
- Seven years of Go
- 오픈소스 성능 모니터링 도구 Scouter 설정하기
- 오픈소스의 네이밍 특징들
- InfluxDB와 Grafana를 이용한 ES 모니터링
- Create virtual environments for python with conda
- JVMs Across the Data Center and Twitter's JDK
- So you think you know C?: 또 다른 C puzzles
- Benefits of using tmux - lessons from streamlining a development environment
- Vim에서 한글 입출력
- Best Android Libraries for Developers
- :syntax off
- Be on top of errors in your JavaScript applications
- How to contribute to an open source project on GitHub
- 고성능 서버/데이터베이스 소식
- 빅데이터/인공지능 소식
- How Data Failed Us in Calling an ElectionHow Data Failed Us in Calling an Election
- Introduction to Machine Learning for Developers
- Practical advice for analysis of large, complex data sets
- Solving Business Problems with Data Science
- 머신러닝 프로젝트를 망치는 '6가지 흔한 실수'
- What to Know Before You Get In a Self-driving Car
- Intersection over Union (IoU) for object detection
- Android Auto: now available in every car
- Solving Business Problems with Data Science
- Google DeepMind's next gaming challenge: can AI beat StarCraft II?
- 기타 읽을거리
- A Method I’ve Used to Eliminate Bad Tech Hires (mattermark.com)
- The One Method I’ve Used to Eliminate Bad Tech Hires (mattermark)
- Outlook: gloomy
- 제가 이 일을 왜 해야 합니까? – 오너십과 리더십
- WHY IS ELECTRICITY SO HARD TO UNDERSTAND?
- Job Interviews Are Useless
- The new 64-bit Orange Pi is a quad-core computer for $20
- 오렌지 파이 제로, “더 작고 더 저렴한 초소형 컴퓨터”…6.99달러에 와이파이까지 탑재
- About Time
- The Steve Jobs email that outlined Apple’s strategy a year before his death
- Negative Emotions Are Key to Well-Being
- Time to Dump Time Zones
- What Math Do You Need For Physics? It Depends
- How MSG Got A Bad Rap: Flawed Science And Xenophobia
- When It Comes to Success, Age Really Is Just a Number
- Fast Fibonacci algorithms
토요일, 11월 05, 2016
[독서광] 훌륭한 관리자의 평범한 습관들
오늘은 인공지능 책 소개 중간에 경영/경제 책 한 권을 끼어넣겠다. 파이낸셜 타임즈의 연재물을 묶어 만든 이 책은 '관리자'를 대상으로 이 험한 세상에서 살아남기 위한 몇 가지 힌트를 제공한다.
이런 부류의 책들이 워낙 많이 나와서 아주 특별한 독창성을 보여주지는 못하지만, 연재 컬럼의 특성을 잘 살려 짧은 지면에 핵심적인 내용을 잘 정리해넣었다. 이미 아는 내용도 있었지만 몇몇 내용은 다시 한 번 생각할 거리를 던져준다(특히 직원 관리와 프로세스 관리). 우선 이 책이 다루는 내용을 살펴보자.
뭐니뭐니해도 자기 관리가 최우선, 그 다음에 직원 관리가 따라나온다. 기업 운영에 있어 사람은 늘 중요하다. 그리고 나서 프로세스 관리와 숫자 관리가 나온다. 마지막으로 변화 관리와 전략 관리로 마무리한다. 각 장마다 부제와 간단한 설명 문구가 있는데, 이게 재미있다. 간략하게 정리해드린다.
- 자기 관리: 나, 가장 중요한 자원의 관리 - 자기 자신을 ‘성공’이라는 결과물을 만드는 과정으로 여겨라
- 직원 관리: 사람을 관리하는 일 - 당신은 가치관, 의도, 행동이 일치하는 관리자인가
- 프로세스 관리: 성실한 계획과 우직한 실행 - 당신의 직원들은 지금 하고 있는 일을 이해하는가
- 숫자 관리: 비즈니스의 언어를 장악하라 - 회계는 측정, 해석, 판단 등이 관련된 과학과 같은 기술이며, 수학보다는 법률에 가깝다
- 변화 관리: 새로운 시대에 적응하는 조직 만들기 - 조직을 변화시키는 일은 집을 개축하는 과정과 같다
- 전략 관리: 당신은 전략가인가 - 규정의 변화, 기술의 변동, 고객의 니즈 등 명백한 기회를 볼 수 있는가
대충 이 책이 어떤 내용으로 전개될지 감이 잡히는가? 본문에 나오는 몇 가지 주목할만한 내용을 정리해드리겠다.
"관리의 핵심은 솔직함과 공정함입니다. 당신이 직원들의 잘못을 지적한다면 그들이 좋아하지는 않겠지요. 하지만 그렇게 해야 그 일이 당신에게 더 큰 문제가 되어 돌아오지 않는 겁니다."
리더십이란 변화에 대처하고, 조직이 준비를 갖추게 만들며, 구성원들이 모든 불확실성과 새로운 것들에 대한 충격을 극복할 수 있도록 관리하는 일이라고 기술했다.
변화에 신속히 적용하기 위해서는 자신의 강점이라고 여기는 부분을 어느 정도 포기할 수도 있어야 한다.
충분한 잠재력을 지니고도 훌륭한 경력을 쌓는 데 실패한 관리자들은 자신만의 강점, 즉 기술적 재능이나 다른 사람을 설득하는 능력 등에 지나치게 의존했기 때문에 그 강점들이 오히려 '치명적 결함'으로 작용한 경우가 많다고 한다.
자기를 어떻게 관리해야 하는지 이해하는 일은 다른 사람을 관리하는 일의 출발점이다.
가장 효과적으로 일하는 관리자들은 스스로 통제할 수 있는 일을 선택해서, 자신의 능력을 바탕으로 더 큰 성공을 거두기 위해 최선을 다한다.
이상적인 상사란 자신이 기대하는 바를 명확히 밝히고, 직원들이 업무에서 최고의 성과를 거둘 수 있게 지원하며, 직원들이 거둔 성공과 실패에 대해 공정하게 대응하는 사람이다.
대개 청중은 연설을 들을 때 강사에게 기대하는 수준이 극히 낮거나 아예 기대를 하지 않는다. 이유는 간단하다. 대부분의 연설이 지루하고 강사들의 능력이 부족하기 때문이다.
흔히 일어나는 또 다른 문제는 사람들이 어떤 중요한 순간에 놓이면 눈 앞의 할 일에 집중하기보다 그 상황이 어떤 의미를 지니는지에 지나치게 집착하게 된다는 것이다.
윈-윈 하려면 같은 사람이 두 번 이기면 되는 겁니다.
권력이란 단지 직책이나 급여의 문제가 아닌 매우 특별한 개념이다. 고위 임원과 가까운 곳에 근무하면서 그에게 인정받는 젊은 직원은 비록 직급도 낮고 급여도 변변치 않지만, 높은 연봉을 받으면서도 한직으로 발령난 부사장보다 훨씬 큰 권력을 발휘할 수 있다.
우리는 손님을 엘리베이터 앞에서 보내지 않는다. 반드시 길까지 배웅한다. - 데이비드 오길비
회사의 성공이 훌륭한 인재 덕분에 이뤄지는 비율은 50%에 달한다고 한다. 반면 전략이나 계획의 적절한 실행 때문에 성공하는 경우는 겨우 2%에 불과하다.
관리자들은 자신과 외모나 말투가 비슷한 사람을 채용하는 경우가 많다.
노련하면서도 전문적 기술을 지닌 직원일수록 조직의 의사결정 과정에 참여하거나 의견을 제시하고 싶어한다. 반대로 팀에 합류한지 오래되지 않은 직원들은 관리자가 자신에게 명확한 방향을 알려주기를 원한다.
관리자는 팀을 구성할 때 협업과 갈등 사이에서 균형을 유지할 방법을 모색해야 한다.
사실 어느 정도의 갈등은, 힘들지만 의미 있는 일을 달성하기 위해 처뤄야하는 비용과도 같다.
팀 전체에 올바른 습관을 정립하고 이를 수시로 상기시키는 일은 관리자에게 중요한 임무다.
가장 안전한 방법은 자신에게 주어진 모습대로 행동하는 것이다. 다른 사람처럼 되려고 앴는 일에는 폭로와 굴욕의 위험이 따른다.
인간의 삶에서 가장 중요한 3가지가 있다면, 첫째도 친절, 둘째도 친절, 셋째도 친절이다.
위기관리의 두 단계는 다음과 같다. 첫 번째 긴급 상황의 단계에서는 위기의 원인을 분석해서 새롭게 성장할 수 있는 능력을 쌓아야 한다. 두 번째 적응 단계에서는 위기의 원인을 분석해서 새롭게 성장할 수 있는 능력을 쌓아야 한다.
반복되는 위기는 사람을 황폐하게 만든다.
사실 직원들은 언제나 불평을 한다. 어떤 한 사람이 커다란 소리와 함께 증기를 폭발시키듯 다른 모든 직원들의 불만을 대신 터트려 준다면, 모든 사람들이 씩씩거리며 불만을 머금고 있는 상황보다 훨씬 긍정적이다.
성과를 평가하는 일은 특정 목표, 또는 목표 달성을 위한 업무의 진행 상황을 평가하는 데 초점을 맞춰야 한다.
연말에 전사적으로 진행될 직원들과의 일대일 평가 회의를 기다리지 말고 평소에도 그들과 소통해야 한다.
많은 사람들이 신뢰를 쌓는 일을 어려워한다. 그들은 신뢰를 구축하는 과정에서 자신의 본모습을 고스란히 드러내야 하기 때문에 불신의 장벽을 만들어 스스로를 보호하려고 한다.
복잡함은 조직의 약점이나 더 나쁜 뭔가를 덮기 위해 사용되는 경우가 많다.
변화의 양 = (불만족 * 현재 운영 모델 * 현재 프로세스) > 변화의 비용
어떤 변화도 한 차례의 연설이나 한 장의 메모만으로 이뤄지지는 않는다. 아무리 멋진 말이나 글이라도 말이다.
"가장 수행하기 어렵고, 가장 성공 여부가 의심스러우며, 가장 다루기 위험한 일은 새로운 질서의 창조다." - 군주론
당신의 주도하는 가장 작은 변화라도 이에 대한 저항의 크기는 최대치로 예상하는 편이 좋다.
당신이 직원에게 의견을 물었을 때 그들이 놀라거나 당황하게 만들면 안 된다.
위대한 운동선수들은 경기를 여유있게 진행한다고 말한다.
직원들은 관리자인 당신에게 문제를 떠넘기려 한다. 당신의 역할은 그 문제를 그들에게 다시 돌려보내고 스스로 해결할 수 있도록 적절한 수단과 지식, 그리고 용기를 불어넣는 일이다.
훌륭한 리더들은 두려움 때문에 아무것도 하지 않기보다, 차라리 뭔가를 시도해서 실패하는 길을 택한다.
결론: 머리가 복잡한 관리자라면 이 책을 한 번 읽어보면 몇 가지 힌트를 얻을 수 있을 것이다. 추천.
EOB화요일, 11월 01, 2016
[B급 프로그래머] 11월 1주 소식 정리
The illusion of life from cento lodigiani on Vimeo.
- 웹/앱 소식
- 개발/관리도구 소식
- 10 Linux super-hacks for Linux Administrator
- An interactive continuous Python profiler.
- Bandwidth, Latency, and the “Size of your Pipe”
- I don't understand Python's Asyncio
- AtomBombing: A Code Injection that Bypasses Current Security Solutions
- 서비스 모니터링 구현 사례 공유 - Realtime log monitoring platform-PMon을 지탱하는 기술
- DTrace for Linux 2016
- Parsing JSON is a Minefield
- Memory Leaks and Java Code
- 파이썬 생존 안내서 (자막)
- The Baidu File System
- Overview of JavaScript ES6 features (a.k.a ECMAScript 6 and ES2015+)
- PurpleJS is a JavaScript application framework running on the Java Virtual Machine.
- Python Sympy 모듈 이해하기
- Hack The Kernel
- Twenty years later I wrote a Tetris... again!
- LibVMI is a C library with Python bindings that makes it easy to monitor the low-level details of a running virtual machine
- Dictionary of Algorithms and Data Structures
- 개발자가 사랑한 최고의 개발 도우미는?··· 기트허브 평점 베스트 7
- Tech planet 2016 강의자료입니다.
- python 수학이해하기
- Spectacle - Move and resize windows with ease
- HOW BREAKPOINTS ARE SET
- vtop 5.7
- Typefaces for source code beautification
- 10 Modern Software Over-Engineering Mistakes
- Java vs Python - Which Programming Language Should Learn First
- Windowing Systems by Example: 9 - Coup de Grace
- 고성능 서버/데이터베이스 소식
- DDoS 대응을 위한 AWS 모범사례
- What PostgreSQL has over other open source SQL databases: Part I
- hashcorp's Best Practices AWS Ops
- 성능 어디까지 쥐어짜봤니 Linux Kernel - perf
- A funny expression inside Amazon shows why it's beating Google and Microsoft in the cloud: "경험에는 압축 알고리즘이 없다."
- Capturing Packets in Linux at a Speed of Millions of Packets per Second without Using Third Party Libraries
- The Myth of the Root Cause: How Complex Web Systems Fail
- MySQL 5.7 Performance Tuning Immediately After Installation
- Google: We look forward to running non-Intel processors in our cloud
- noms: The versioned, forkable, syncable database
- sanic - Python 3.5+ web server that's written to go fast
- 빅데이터/인공지능 소식
- Google's self-driving car design boss speaks on her strategy
- 우버 오토 사업부, 자율주행으로 맥주 배송 '성공'
- This Bud's For The Robot: Otto, Anheuser-Busch Claim First Automated Truck Shipment
- 우버 자율주행트럭, 5만 캔맥주 실어나르기 성공
- The Pentagon’s ‘Terminator Conundrum’: Robots That Could Kill on Their Own
- 테슬라와 엘론 머스크, 그리고 오토파일럿
- Self-Driving Mercedes Will Be Programmed To Sacrifice Pedestrians To Save The Driver
- 딥러닝과 강화 학습으로 나보다 잘하는 쿠키런 AI 구현하기 DEVIEW 2016
- Nvidia sees government as its next A.I. goldmine
- Steal-ML: Model extraction attacks on Machine-Learning-as-a-Service platforms.
- The Cure for Cancer Is Data—Mountains of Data
- 도둑 잡는 기술로 신선식품 온도 잡는다
- Driverless cars will change everything
- 한국·중국·일본인 얼굴 어떻게 구분할까..AI는 알고 있다
- 테슬라 '완전 자율주행' 기능 가격은 900만원
- 2017년에 버려질 빅데이터 도구 7가지
- Crash: how computers are setting us up for disaster
- Tesla won’t let you use your self-driving Model X to drive for Uber
- Watch this autonomous Tesla drive from home to work on its own
- 테슬라, 모든 차에 완전자율주행 장치 탑재
- All Tesla Cars Being Produced Now Have Full Self-Driving Hardware
- Upgrading Autopilot: Seeing the World in Radar
- A Visual Introduction to Machine Learning
- Self-Driving Cars: Disruptive or Incremental?
- Where to? A History of Autonomous Vehicles
- Historic Achievement: Microsoft researchers reach human parity in conversational speech recognition
- 데이터과학자들이 자주 겪는 고민 3가지는?
- How to Run Text Summarization with TensorFlow
- Convolutional Neural Networks (CNN) slide
- Speeding Through NYC: The Billion+ Row NYC Taxi Dataset
- 기타 읽을거리
- How Liars Create the Illusion of Truth
- Why It Took So Long to Invent the Wheel
- Total Nightmare: USB-C and Thunderbolt 3
- A graphic history of sex: ‘There is no gene that drives sexuality. All sexuality is learned’
- 무엇이 전열함을 죽였는가? - 나폴레옹 시대 군함의 수명 이야기
- 최고의 직원은 반드시 좋은 상사가 될까?
- Amazon misses, stock falls
- Qualcomm to buy NXP for $38 billion in biggest chip deal
- To Beat Burnout, Be Good at Ignoring Things
- Dyn Analysis Summary Of Friday October 21 Attack
- Dyn을 침몰시킨 DDoS 공격의 전개 방법…서브도메인 공격이 결정타
- Parallel worlds
- New Interview Questions for Senior Software Engineers
- A list of helpful front-end related questions you can use to interview potential candidates.
- After years of intensive analysis, Google discovers the key to good teamwork is being nice
- 네이버 번역기(인공지능 도입)
- Poor kids who do everything right don’t do better than rich kids who do everything wrong
- Why Big Liars Often Start Out as Small Ones
- 지루함의 과학
- What it took for Elon Musk’s SpaceX to disrupt Boeing, leapfrog NASA, and become a serious space company
- Scientists explain how happiness makes us less creative
- Canadian pilots no longer have to fly real aircraft to keep valid licences
- iOS 10 팁 & 트릭
- 유명대학 SW특기자, 논리 사고력과 창의력 평가한다
- '퍼블릭 vs. 프라이빗' 어느 클라우드가 더 저렴할까?
- 급성장하는 스타트업은 미친 아이디어야만 한다.
- The Professor Who Was Right About Index Funds All Along
- Microsoft shares surge past 1999 high
- The Power of the Marginal: 왜 스포츠와 예술 분야에서 비리가 만연하는가?
- Can I Train My Cat to Be Less Annoying?
- Bookish fools
- 용 후보자를 놓치게 만드는 7가지 속설
- 사람의 마음을 사로잡는 20가지 플롯
- Increase Learning with 10% Autonomy Time
- 밀레니얼 세대에게 필요한 동기부여 방식
- THE IT ERA AND THE INTERNET REVOLUTION
- In Refrigerators, Tomatoes Lose Flavor at the Genetic Level
- 지금 일자리에서 살아남기 위한 3가지 팁
- Mysterious algorithms, black-box AI recruiters are binning our résumés
- Four Nations Are Winning the Global War for Talent
- Superclass: 15 of the world’s best living programmers
- Want college to pay off? These are the 50 majors with the highest earnings.
- How Cats Evolved to Win the Internet
- ㅈ까라 스타트업 세상아
- How a chunk of the web disappeared this week: GlobalSign's global HTTPS snafu explained - Buggy code pulled plug on wrong certificates, basically
토요일, 10월 22, 2016
[독서광] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문
지난 번에 마스터 알고리즘을 소개드렸는데, 실제로 머신러닝과 딥러닝에서 사용되는 구체적인 방법과 수식이 빠져있어 아쉬웠을지도 모르겠다. 오늘은 이런 부족함에 목마름을 느낀 독자들을 위해 '인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문'이라는 책을 하나 소개해드리겠다. 제목을 딱 보면 감이 오겠지만, 이 책은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 입문하려는 개발자를 위한 책이지만 '입문'이라는 단어에 속으면 안 된다. 수학(응?) 기호를 알아야 제대로 읽을 수 있다.
인공지능과 머신러닝과 개요를 다루는 3장까지는 룰루랄라 읽을 수 있지만, 4장 통계와 확률부터는 수식이 대거 등장하면서 본격적인 험로가 펼쳐진다. 분류, 군집, 강화학습에 이어 딥러닝으로 넘어가게 되는데, 인공신경망과 컨볼루션 신경망에 이르면 평상시에 응용선형대수 공부를 열심히 할 걸 그랬어라는 후회감이 밀려올지도 모르겠다.
이 책의 장점은 머신러닝을 배우기 위해 필요한 최소의 지식을 체계적으로 잘 정리해놓은 데 있다. 프로그래밍 언어로 쓰인 코드는 단 한 줄도 없지만, 라이브러리나 프레임워크를 사용하기 위해 필요한 개념과 절차에 대해 차근차근 설명하고 있기 때문에 텐서플로우 책으로 직행하기 앞서 미리 읽어두면 나중에 큰 도움을 받을 수 있을 것이다. 이 책을 읽고 나서 scikit 페이지를 방문해 일반 예제를 보면 갑자기 뭔가를 알고 있는 자신의 모습을 발견할지도 모르겠다.
결론: 수학에 조금 자신이 있는 머신러닝과 딥러닝에 관심이 있는 개발자들에 추천한다. 후다다닥 읽는 대신 차근차근 정독해야 한다.
EOB토요일, 10월 15, 2016
[B급 프로그래머] 10월 2주 소식 정리
(오늘의 짤방) 중간에 건물 안 보이는 분? (via @Remini_scence)
- 웹/앱 소식
- 개발/관리도구 소식
- Google Interview University
- The Ops Identity Crisis
- Project delays: why good software estimates are impossible
- Books Programmers Don't Really Read
- GitHub's 7 top productivity tools for programmers
- 내가 추천하는 프로그래머 필독서 50선
- Taking PHP Seriously
- Pure Javascript OCR for 62 Languages
- An Introduction to Chart.js 2.0 — Six Simple Examples
- A beginner's guide to setting up a development environment on Mac OS X
- Java 8 - Journey of for loop in Java, for(index) to forEach()
- The Open Guide to Amazon Web Services
- Hello, Yarn!
- Network requests can always fail
- Algorithms for making more interesting mazes
- 리누스 토발즈 "ARM보다 x86을 더 선호한다 왜냐면..."
- [번역] x64 어셈블리 소개
- 20 Java and Programming Quotes to Motivate Yourself
- Latency numbers every programmer should know
- Heap 영역에서 발생하는 취약점을 알아보자!
- Art of README
- 리드미 파일 핵심
- Amlogic S905 SoC: bypassing the (not so) Secure Boot to dump the BootROM
- 해외 개발자 코딩 면접에 관해
- 개발자 불평 2.5만건 분석해보니...
- Understanding /proc
- TOO MANY TOOLS AND FRAMEWORKS
- A curated list of awesome CMake scripts, modules, examples and others.
- How to Program an NES game in C
- Karabiner (KeyRemap4MacBook) is a powerful utility for keyboard customization.
- Ahead-of-Time (AOT) Compilation May Come to OpenJDK HotSpot in Java 9
- Ways to Make Code Reviews More Effective
- 고성능 서버/데이터베이스 소식
- 신한은행, 인터넷뱅킹에 클라우드 도입하기까지
- Twitter는 어떻게 1초에 3,000개의 이미지를 처리하고 있나?
- Scaling in Bitbucket Cloud: new features and reliability numbers
- Azure App Service improves Node.js and PHP developer experience
- SQL Server DB 메모리 사용률이 계속 높아요.. 메모리 사용률 98%의 오해
- A parallel recommendation engine in Julia
- Designing your SaaS Database for Scale with Postgres
- Netflix Zuul Gets a Makeover to a Asynchronous and Non-Blocking Architecture
- Twitter Open Sources Stream Processing Engine Heron
- 빅데이터/인공지능 소식
- Intel will add deep-learning instructions to its processors
- PREPARING FOR THE FUTURE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
- LSTM 네트워크 이해하기
- Scikit-Learn Tutorial Series
- 현실 속으로 확장하고 있는 인공지능
- Connected car report 2016: Opportunities, risk, and turmoil on the road to autonomous vehicles
- As DNA reveals its secrets, scientists are assembling a new picture of humanity
- 8 Best Machine Learning Cheat Sheets
- WHERE IS APACHE HIVE GOING? TO IN-MEMORY COMPUTING.
- Autumn Lecture by Demis Hassabis
- The Genius of Learning: MacArthur Fellow Danielle Bassett says learning works best when you don’t overthink it.
- Graph-powered Machine Learning at Google
- TensorFlow in a Nutshell — Part One: Basics
- Udacity open sources an additional 183GB of driving data
- Face Recognition with Custom Dataset
- Uber’s self-driving cars are already getting into scrapes on the streets of Pittsburgh
- Deep Learning Tutorial
- Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python and OpenCV
- The Programs That Become the Programmers
- (Quora) 10 more lessons learned from building Machine Learning systems
- WHY DEEP LEARNING IS SUDDENLY CHANGING YOUR LIFE
- LEARNING REINFORCEMENT LEARNING (WITH CODE, EXERCISES AND SOLUTIONS)
- The Berkeley Document Summarizer is a learning-based, single-document summarization system that extracts source document content, exploits syntactic information to compress it, and uses coreference constraints to ensure clarity.
- How deep learning allowed computers to see: 이미지넷 TED 재미있음.
- Introducing the Open Images Dataset by Google
- subpixel: A subpixel convnet for super resolution with Tensorflow
- 기타 읽을거리
- Creating a Pastry Chef From Scratch
- We aren’t meant to be happy all the time—and that’s a good thing
- Analyzing the Patterns of Numbers in 10 Million Passwords
- Barack Obama, Neural Nets, Self-Driving Cars, and the Future of the World
- RSA ANIMATE: Economics is for Everyone!
- Return to the Teenage Brain
- 지식 노동자와 직장 민주화
- 별★을 따고 싶나요? 대작 만들어야 대박 난다
- Historically speaking, the Tesla deaths are not out of the norm
- Why is TV 29.97 frames per second?
- A Nonlinear History of Time Travel
(보너스 짤방) 프로그래머 3 유형 (via @InfoQ)
토요일, 10월 08, 2016
[독서광] 마스터 알고리즘
가을은 독서의 계절이라고 하지만 여전히 더워서 독서량을 늘이지 못하고 있다. 반성하면서 머신러닝 관련 서적 몇 권을 소개드리려 한다. 오늘은 1번 타자인 '마스터 알고리즘'이다.
알파고 사건 이후 요즘 여기저기서 인공지능과 머신러닝이 열풍을 불러일으키고 있다. 며칠 전에 KSC 2016 튜토리얼에 참석했는데, 많은 개발자들이 텐서플로우를 사용한 머신러닝 기법을 열공하는 모습을 보면서 머신러닝이 더 이상 흑마법을 부리는 신기술이 아니라 일반화된 문제 해법의 영역으로 접어들고 있다는 생각이 들었다. 하지만 머신러닝을 제대로 활용하려면 난관이 한두개가 아니다. 가장 먼서 머신러닝에 대한 일반적인 지식을 갖춰야 한다. 다음으로 (프로그램만 잘하면 되므로 불필요하다고 말하는 사람도 있긴 하지만...) 선형대수, 미분, 통계(특히 조건부 확률) 부문에 대한 기초 지식이 필요하다. 그 다음으로 파이썬이나 자바와 같은 프로그래밍 언어 지식이 필요하며, 텐서플로우나 카페와 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 지식이 필요하다. 이 모든 조건을 갖췄다고 완성되는 것이 아니다. T_T 엄청나게 노동집약적인 노력을 투입해 학습시킬 데이터를 만들어야 한다(보통 이 부분을 간과하는데, 한 때는 아마존의 mechanical turk 파워의 50% 이상을 이미지넷을 위한 영상 분류에 투입했다는 일화를 기억하기 바란다). '마스터 알고리즘'은 가장 첫 단계인 머신러닝에 대한 일반적인 지식을 소개한다.
마스터 알고리즘이라는 단어가 특이한데, 저자에 따르면 마스터 알고리즘의 정의는 다음과 같다.
세상의 모든 지식, 즉 과거, 현재, 미래의 모든 지식은 단 하나의 보편적 학습 알고리즘으로 데이터에서 얻어낼 수 있다. 나는 이 머신러닝을 마스터 알고리즘(master algorithm)이라 부른다.
즉, 맥락에 맞춰 알고리즘을 매번 새로 개발하는 대신 데이터와 정보만 넣으면 우리가 원하는 통찰을 얻을 수 있는 어떤 절대적이고 궁극적인 알고리즘을 개발한다면 궁극적인 프로그램의 완성을 볼 수 있다고 주장한다. 물론 아직까지는 일부 분야에서만 성공을 거두고 있으며, 정말로 보편타당한 수준에 이를 수 있을지는 여전히 의문이기는 하다.
이 책은 머신러닝 실현을 위한 여러 가지 방법을 기호주의자, 연결주의자, 진화주의자, 베이즈주의자, 유추주의자라는 다섯 종족으로 나눠 설명하고 최종적으로는 이를 통합해 마스터 알고리즘으로 만드는 가능성에 대해 소개한다. The Programs That Become the Programmers에 소개된 그림 한 장이 이 책의 주제를 아주 잘 드러낸다.
각 종족별로 출발점, 기반 이론, 발전해온 경로를 다루며 장단점에 대해 짚어주기 때문에 현재까지 연구된 여러 가지 머신러닝 기법을 비교해가면서 익힐 수 있는 장점이 있다. 수식은 거의 나오지 않으며(베이지안은 예외다!), 코드도 없기 때문에 이 책을 읽고서 수학적인 관점에서 머신러닝을 이해한다거나 프로그램을 바로 만들 수 있으리라 기대해서는 곤란하겠다. (구체적인 사안을 이해하려면 다음 번에 소개하는 책을 읽어야 한다.)
책에서 다루는 내용을 맛보려면 다음 영상을 보면 되겠다. 영어 자막도 있으므로 천천히 시청하면 책에서 어떤 내용을 다루는지 감이 올 것이다.
그리고 보너스로 Quora에서 머신러닝을 어떻게 적용하는지 소개하는 자료도 올려드리겠다. 이 책을 읽고서 다음 자료를 읽어보면 머신러닝에 대해 한층 이해도가 높아진 자신을 발견할 것이다. :)
결론: 머신러닝에 대한 기초를 쌓고 싶다면 이 책을 읽어보면 되겠다. 하지만 번역상태가 좋지 않고(중간중간 오역도 보인다), 추상적인 내용이 많아서 읽기가 쉽지는 않을 것이다.
EOB토요일, 10월 01, 2016
[B급 프로그래머] 9월 4주 소식 정리
오늘의 짤방: IT 관계자(특히 시스템 관리자)의 비애 (via @pigori)
애독자 여러분들을 위해, 연휴 기간 동안 충분할만큼 읽을거리를 넉넉하게 챙겨드리겠다.
- 웹/앱 소식
- 개발/관리도구 소식
- DZone's Guide to Modern Java
- gosl - Go scientific library
- Introducing osquery for Windows
- MarkeyJester’s Motorola 68000 Beginner’s Tutorial
- How git stash works
- Be on top of errors in your JavaScript applications(free ebook)
- Introducing .NET Standard
- WHAT EVERY CODER SHOULD KNOW ABOUT GAMMA
- Teaching Concurrency by Leslie Lamport
- How Dropbox securely stores your passwords
- node-playbook - Get started fast with Node.js
- ChangeLog 를 지탱하는 영어
- Shared Libraries: Understanding Dynamic Loading
- ON DRY AND THE COST OF WRONGFUL ABSTRACTIONS
- MAC의 한글파일이 자모 분리가 되는 현상 해결
- Designing with Exceptions in .NET
- cmder - Portable console emulator for Windows
- UNPKG - a fast, global content delivery network for stuff that is published to npm.
- A Guide to REST and API Design(free ebook)
- Large-Scale Refactoring at Google
- Targeting Linux Made Easier in Visual Studio 2015
- GitHub Universe
- Python Memory Management
- osquery, 어떻게 활용할 것인가?
- 코딩 인터뷰 꼭 해야 하나?
- Switching Costs in Software Developmen
- How I spent two weeks hunting a memory leak in Ruby
- GitLab Master Plan
- 소프트웨어 팀을 위한 컨플루언스 가이드
- setup.py와 requirements.txt의 차이점과 사용 방법
- A tale of an impossible bug: big.LITTLE and caching
- Golang concepts from an OOP point of view
- 유한 상태 기반의 한국어 형태소 분석기
- List of JavaScript ES6 snippets and syntax highlighting for vim.
- Oh shit, git!
- Reverse engineering the 1989 original: the quest for accuracy
- Artillery를 이용한 스트레스 테스트
- A Whirlwind Tour of Python
- awesome-devblog: 개발 블로그 모음
- python multiprocessing vs. threading programing on multicore – simple example
- 고성능 서버/데이터베이스 소식
- New P2 Instance Type for Amazon EC2 – Up to 16 GPUs
- Redis vs Hazelcast
- 카카오의 전사 리소스 모니터링 시스템 - KEMI(Kakao Event Metering & monItoring)
- Exploding public cloud just getting bigger, will be worth $200bn in 2016 – Gartner
- How GitHub Designed its New Load Balancer
- A Rare Tour Of Microsoft’s Hyperscale Datacenters
- Node.js web frameworks are slow
- BDR is coming to PostgreSQL 9.6
- wal-e - Continuous Archiving for Postgres
- ORACLE’S CLOUDY FUTURE
- GpuScan + SSD-to-GPU Direct DMA
- From Kafka to ZeroMQ for real-time log aggregation
- MySQL Default Configuration Changes between 5.6 and 5.7
- Next Gen Web: Scaling Progressive Web Apps
- Percona Monitoring and Management
- Announcing Envoy: C++ L7 proxy and communication bus
- BlazingDB uses GPUs to manipulate huge databases in no time
- Yandex.Mail success story (from Oracle to PostgreSQL)
- MySQL CDC, Streaming Binary Logs and Asynchronous Triggers
- DHCPLB: An open source load balancer
- Yahoo! Open Sources Pulsar, a Pub/Sub Messaging Platform
- 10 Things I Hate About PostgreSQL
- Asana: Yesterday’s outage
- 빅데이터/인공지능 소식
- Driverless, Electric Shuttles Now Operating in Lyon, France
- Open Sourcing a Deep Learning Solution for Detecting NSFW Images: NSFW = Not suitable/sale for work
- Image Compression with Neural Networks
- Learning - New lessons (Nautilus issue 40)
- Announcing YouTube-8M: A Large and Diverse Labeled Video Dataset for Video Understanding Research
- Google says its new AI-powered translation tool scores nearly identically to human translators
- ‘정밀도로지도’ 자율주행차 상용화 앞당긴다
- Pigeons Resist Misguided Leaders
- Deep Learning Part 3: Combining Deep Convolutional Neural Network with Recurrent Neural Network
- How do Convolutional Neural Networks work?
- 모두를 위한 머신러닝과 딥러닝의 강의
- Lossless Stream Processing SKT
- 빅 데이터, 2026년 101조원 시장… 쇼핑·의료 등 전 산업으로 '빅뱅'
- In Backing Autonomous Cars, U.S. Tells Automakers to Figure It Out
- Self-Driving Cars Must Meet 15 Benchmarks in U.S. Guidance
- The Difference Between Rationality and Intelligence
- AI Can Recognize Your Face Even If You’re Pixelated
- Neural Network diagram via @VVG_____
- Mobileye says Tesla was 'pushing the envelope in terms of safety'
- Tesla responds to Mobileye’s comments on Autopilot, confirms new in-house ‘Tesla Vision’ product
- wavenet - Keras WaveNet implementation
- "2021년 M2M 트래픽의 98%는 자동차에서 발생" 주니퍼 리서치
- How Did G.M. Create Tesla’s Dream Car First?
- Microsoft researchers achieve speech recognition milestone
- [바이오토픽] 미국 통계학회, P값의 오용(誤用)을 경고하는 성명서 발표
- Apple, Google auto auto woe
- 테슬라, “한국서 자율주행 인증 작업 진행 중”
- 테슬라 사고와 자율주행: 가능성과 보편성은 다르다
- AlphaGo 대국 - 한국어
- Google's Self-Driving Car Project Is Losing Out to Rivalss
- Tesla's Musk says new Autopilot likely would have prevented death
- Upgrading Autopilot: Seeing the World in Radar
- Machine Learning in a Year
- Command-line tools can be 235x faster than your Hadoop cluster
- The Open Source Data Science Masters: Curriculum for Data Science
- How to Teach Computational Thinking
- 기타 읽을거리
- “칼퇴를 부르는” 필수 윈도우 단축키 완전 정복
- 세계 드론시장 70% 장악…기술제일 DNA와 '선전밸리'의 힘
- How to choose?: 선택이 어려우면 주사위를...
- PRACTICE DOESN’T MAKE PERFECT
- Stupefied - How organisations enshrine collective stupidity and employees are rewarded for checking their brains at the office door
- 부하 직원과 '어려운 대화' 나누기··· 4가지 원칙
- How Elon Musk Plans to Go to Mars
- 40년 동안 보이저 호를 관리하고 있는 이들(1/2)
- Australia isn’t where you think it is
- An Important Message About Yahoo User Security
- Psychologists say the secret to dealing with conflict at work is to think like Dirty Harry
- “제2 마화텅 되겠다” 선전에만 110만 명
- 왜 친한 사람에게 짜증을 낼까? - 자신의 존재 가치에 대한 증명
- 한국기업의 조직건강도와 기업문화 진단 보고서
- The Story Behind ‘Meridian’: Why Netflix Is Helping Competitors With Content and Code (EXCLUSIVE)
- 업그레이드를 부르는 Hadoop 3.0 신규 기능 살펴보기
- The most perplexing optical illusions on the Internet this year
- THE BASIC NEUROBIOLOGY BEHIND THE RECENTLY FAMOUS 12-DOT ILLUSION.
- 신기술이 이끄는 신뢰 사회와 경제 성장
- Why do cats love olives?
- 당신의 의지력은 왜 소멸되고 마는가?
- Why ‘Don’t Worry About Money, Just Travel’ Is the Worst Advice of All Time
- A philosopher’s 350-year-old trick to get people to change their minds is now backed up by psychologists
- How to insure something that blows up once every twenty times you use it
- The Top 16 VC Buzzwords of 2016
- Bob Farrell's (Illustrated) 10-Investment Rules
- happy people don’t leave jobs they love - Shields Down
- Jewel in the crown: Rolls-Royce’s single-crystal turbine blade casting foundry
- 더 나은 내가 되는 15가지 방법
- It’s Tough Being Over 40 in Silicon Valley
- Can computers read through a book page by page without opening it?
- Alan Kay: A powerful idea about ideas
- Why GitHub Finally Abandoned Its Bossless Workplace
(마무리 그림: Today’s Venn Diagram. Programming != Computer Science via @jsshauma)


















