Kelvin Overflow

서론 우리는 많은 상황에서 최적화라는 말을 사용합니다. 네비게이션의 최단경로찾기나 프로젝트의 마감을 준수하면서 비용을 최소화, 혹은 인력을 최대로 활용하기위한 일정 계획, 혹은 여러 공장들을 가진 기업에서 물류창고를 짓기 위한 입지 선정 등 많은 최적화 문제들이 존재하고 이를 해결하고자 하는 수요는 항상 존재해왔습니다. 이런 문제들을 해결하기 위해 주어진 제약조건들 하에서 이익이나 비용등을 나타내는 목적함수를 최대/최소화 하는 해를 구하는 것을 수리 계획법, 혹은 수학적 최적화라고 합니다. 위에서 예시로 든 다양한 최적화 문제는 수리 최적화 모델로 나타낼 수 있고, 수학적인 속성이나 문제를 해결하기 위한 알고리즘 설계를 통해 최적, 혹은 최적에 가까운 해를 찾아낼 수 있습니다. 특히, 많은 분들이 딥러닝..

서론 정말 많은 딥러닝 기초 책들이 출간되고 있습니다. 딥러닝의 열풍에 따라 문이과 할 것 없이 시작하기에 초급자를 위한 책이 필요한 것은 맞지만, 나오는 책들의 수준이 사람들의 전반적인 수준이 올라가는 것을 따라가지 못하는 것 같은 느낌을 받았습니다. 입문 이후의 책들이 많이 나오지 않는다면 모든 사람들을 초보자에 머물게 되는 상황이 만들어질 것입니다. 당연히 비숍 교수님의 Pattern Recognition and Machine Learning이나 다른 유명한 바이블들이 존재하지만, 석박사급 연구가 아니라 가볍게 입문하고자 하는, 혹은 실무에서 사용하기 위한 분들은 그정도의 책을 원하지는 않을 것입니다. 심지어 그 책들은 코드조차 없기 때문에 코딩에 약하다면 이해는 하더라고 구현을 못하는 경우가 반드..

[Data Science with Python and Dask] 데이터 분석 강의를 수강할 때 하는 분석 과제의 수준과 현업에서의 분석 수준은 확연하게 다릅니다. 더 많은 Feature들이 존재하고, 결측치가 많고, (실무자가 아닌 경우에는) Feature가 의미하는 것이 무엇인지 정확하게 알지 못하는 등 교육용 데이터에는 존재하지 않는 많은 불확실성들이 분석 난이도를 높이게 됩니다. 결정적으로 데이터의 규모가 노트북 단위에서 처리하기 어려운 경우가 많습니다. 데이터셋 종류 크기 범위 RAM에 적당한가? 하드디스크에 적당한가? 작은 데이터셋 2GB-4GB 네 네 중간 데이터셋 2TB 이하 아니오 네 큰 데이터셋 2TB 이상 아니오 아니오 위의 표는 리뷰한 책에서 데이터셋에 대해 정의한 내용을 발췌한 것입..