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[독서 기록] 늦깎이 천재들의 비밀 늦깎이 천재들의 비밀두 살에 골프를 시작해 최고에 오른 타이거 우즈(조기 전문화), 다양한 운동을 폭넓게 접하고 뒤늦게 테니스로 진로를 결정한 로저 페더러(늦깎이 전문화). 우리의 삶을 성공으로 이끌어 줄 길은 어느 쪽일까? 우리는 오랫동안 뛰어난 성공을 거두는 인생 전략은 단 하나뿐이라고 믿어 왔다. 일찍 시작해서 일찍부터 전공을 정하고, 그 일에만 집중하고, 능률을 극대화하라고 말이다. 하지만 정말 그럴까? 논픽션 작가 데이비드 엡스타인은『늦깍이 천재들의 비밀』에서 조기 교육과 조기 전문화(협소하게 기술을 갈고닦으며 가능한 한 일찍 시작하는 전문화 교육)의 신화를 완벽히 깨뜨린다. 저자는 방대한 문헌과 대면 인터뷰를 통해 세계에서 가장 성공한 운동선수, 예술가, 발명가, 미래 예측가, 과학자를 조사했.. 2024. 7. 26.
1년차 백엔드 개발자의 퇴사 회고 a.k.a 이직 후기 인트로 앞선 이야기- 서른 살, 돈이 벌고 싶다가 개발이 하고 싶어진 이야기- 33살 문과 비전공자 국비지원 개발자 신입 취업 후기- 잘하기보다 자라기 - 0년 차 주니어 개발자의 2023년 회고 입사첫출발2023년 여름, 개발자로서 첫 커리어를 시작했다.어떤 회사누구나 알만한 회사는 아니었지만, 설명하면 대충 거의 다 아는, 그런 회사에 입사했다. 이 회사는 스프링 클라우드를 사용하는 MSA 구조를 가지고 있었고, 레디스와 카프카를 활용하고 있었다. 전체 시스템 TPS도 6-7만 가량으로 많은 트래픽도 발생하고 있었다. 신입 자바 개발자로서 이보다 더 좋은 기술 스택을 갖춘 곳으로 들어가기란 힘들 것 같았다. 신입으로서 첫 직장을 가질 때 가졌던 마음은 '뭐가 됐든 성장할 수 있는 곳에 가면 된다'라는 것이었.. 2024. 7. 26.
항해 플러스 백엔드 5기 1~5주차 현실 100% 회고 (1+1=N) 이 글에 대해서 - 요약팀스파르타에서 운영하는 항해 플러스 백엔드 5기 과정에 합류했습니다. 문제를 정의하고, 분석하며, 최적의 방식으로 해결하는 능력을 키우는 것이 개발자로서의 성장이라고 생각해요. 10주 동안 다양한 실무 과제를 경험하면서 문제 해결 능력을 강화했어요. 이 글은 과정 5주 차까지의 회고 글입니다. 들어가는 말10주 몰입으로, 기본기탄탄한 백엔드 주니어로. 성장하기 위한 항해 플러스 백엔드 과정에 5기로 합류했다. 총 10주 간의 과정 중 이제 절반을 지나가는 시점에서 1~5주 차까지의 회고를 남겨본다. 왜?시간과 비용을 쓴다는 것은 언제나 무언가를 포기하는 일이다. 그런 의미에서 늘 투자이다. 왜 항해 플러스에 내 미래를 투자했을까?개발자로서의 성장에 대해서질문을 던져본다. 개발자로서.. 2024. 7. 19.
신경회로망 및 심층학습 문제 풀이, 단층 퍼셉트론, 오차역전파, 자기조직화 지도, LVQ, 과적합 문제, 경사소멸 문제, 드롭아웃, 합성곱 신경망, ReLU 1. 신경회로망 1. 학습방법 중 준지도학습의 개념을 설명하라.지도학습은 입력 데이터에 라벨(그 입력에 기대되는 출력)을 붙인 학습 표본 집합을 사용하여 입력에 대한 시스템의 동작 결과가 기대되는 출력과 같은 출력을 낼 수 있도록 학습한다. 그러나 학습표본 집합의 규모가 매우 클 경우 각각의 학습표본에 일일이 라벨을 제공하는 것은 어려운 일이다. 준지도학습은 라벨이 지정되지 않은 큰 규모의 학습표본 집합과 비교적 작은 규모의 라벨이 지정된 학습표본 집합을 사용하여 학습한다.2. 다층 퍼셉트론으로 XOR 문제와 같이 단층 퍼셉트론으로 학습할 수 있는 1개의 선형 결정경계만으로 해결할 수 없는 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 설명하라.단층 퍼셉트론은 1개의 선형 결정경계를 학습할 수 있다. 그러나 XOR 문.. 2024. 5. 21.
기계학습 문제 풀이 - 결정 트리, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 소프트맥스 함수, 군집화, k-평균 알고리즘 기계학습  1. 지도학습, 자율학습, 강화학습의 개념을 설명하라.  지도학습은 학습표본이 입력과 그 입력에 대해 기대하는 출력(라벨)으로 구성된다. 학습 알고리즘은 입력에 대한 시스템의 출력이 기대하는 출력을 낼 수 있도록 시스템을 변화시키는 과정을 수행한다. 자율학습은 라벨이 지정되지 않고 입력값만으로 구성된 학습표본 집합을 대상으로 학습이 이루어진다. 자율학습은 학습 데이터 집합에 내재하는 구조를 알아내는 과정으로 볼 수 있다. 강화학습은 입력에 대한 출력정보를 제공하는 것이 아니라 선택한 행동에 대한 보상을 극대화하는 행동을 선택하는 방식의 학습을 수행한다.  2. 결정트리 학습의 개념을 설명하라.결정트리는 분할정복 방식으로 입력공간을 분할하여 입력된 대상을 분류하거나 회귀분석을 하는 용도로 사용된.. 2024. 5. 20.

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