데이터 탐험노트

들어가며 요즘 내가 가장 열심히 하는 게임을 말하자면, 뭐니 뭐니 해도 피크민 블룸(Pikmin Bloom)이다. 간단히 게임에 대해 소개하자면, 나이앤틱(Niantic)과 닌텐도가 협업해서 만든 위치 기반 모바일 게임이다. 나이앤틱의 전작인 포켓몬고와 비슷하게 "걷기"에 게이미피케이션을 입힌 그런 게임이라 할 수 있는데, 유저는 걷기라는 행위를 통해 피크민을 수집하고, 피크민과 함께 꽃을 심으며 여러 가지 성장에 필요한 혜택을 얻을 수 있다. 이렇게 시간이 지나면 피크민과의 친밀도가 높아지면서 다양한 장식을 가진 피크민을 얻으며 수집의 즐거움을 누릴 수 있다. 처음에는 이 게임을 반신반의하며 시작했다. 포켓몬 고가 출시되었을 때 게임을 해 본 경험이 있는데, 약 1,000 시간의 포켓몬 플레이 경..
· Statistics
들어가며통계학과를 졸업했지만 참으로 부끄럽게도 베이즈 통계를 제대로 공부하지 않아 어쩔 수 없이 역량의 부족으로 빈도주의자(frequentist)로 살아왔다. 빈도주의자든, 베이지안이든 어찌 됐든 결과만 나오면 어떻게든 괜찮다고 생각했는데 인과추론을 공부하든, 머신러닝을 공부하든 알음알음 베이지안 개념이 나오고, 그걸 대충 넘어가야만 하는 일들이 반복되면서 이대로는 안 되겠다는 생각이 들었다.   1분기에는 베이즈 통계학을 공부하며, (매우 얕고도 얕은) 통계 저변을 조금이나마 확장해보려고 한다. First Course in Bayesian Statistical Methods 라는 베이즈 통계학 기초 책을 보며 공부 중인데, 수식을 최소화하여 나만의 언어로 풀어서 글쓰기를 해 보는 것이 목표다!  통계학..
· Statistics
들어가며 요즘은 시계열 공부 위주로 진행하고 있다. 당장 "어디다 써먹을거야"라는 목표는 없지만, 시계열 개념을 알아야만 이해할 수 있는 영역들이 있어서 최근에는 시계열 개념을 다시 복습하고 있는 중이다. 일단 전통적인 통계 기반의 시계열(이라고 쓰고 ARIMA라고 읽는다.) 개념 공부를 마무리하는 차원에서 기록을 남긴다. Stationary(정상성), AR, MA, ACF, PACF, Unit Root Test, VAR, Cointegration의 개념 순서대로 정리했다. 개념을 직관적으로 풀어쓰려고 나름대로 노력했지만, 일단은 시계열에 대한 개념이 어느 정도 있는 사람이 한 번 가볍게 개념을 정리하면 좋을 것 같다는 의도로 글을 썼다. 만약 시계열 개념이 없더라도, 이런 개념들이 시계열 공부를 할 때..
· ML,DL
글을 쓰게 된 배경 막연하게 강화학습을 배워두면 "기획자 분들이 밸런스를 잡는데 도움을 줄 수 있지 않을까, 조직에 도움이 되지 않을까?"라는 마음으로, 강화학습을 마음에 품어 두고 있었다. 그러던 중, 우연히 포켓몬 레드버전을 강화학습을 시켜 플레이하는 과정의 영상을 보게 되었다. 인간의 개입 없이 적절하게 보상을 설계하는 것만으로 AI가 혼자서 태초마을에서 회색시티를 거쳐 달맞이산으로 가는 이 엄청난 여정의 영상을 보고 난 이후 강화학습은 어느덧 로망이 되어버렸다. 흥미로운 영상이다. 강화학습에 관심이 있다면 한 번쯤 보는 것도 추천한다. 그렇지만 섣불리 공부할 용기는 못내고, 강화학습 관련 책만 야금야금 모아오고 있었는데.... 글또에서 유데미 인강을 무료로 들을 수 있는 이벤트를 통해 "AI 만들..
· Statistics
시계열 공부를 하면서 'SARIMA (Seasonal ARIMA)'는 ARIMA 모형에 계절성 부분만 추가한 버전이다.' 하고 넘어가기 일쑤였는데, 이렇게 넘어가는 게 아니라 한 번쯤은 ARIMA와 함께 SARIMA를 짚고 가면 좋을 것 같아 글을 써 봅니다. 최대한 시계열 개념을 직관적으로 설명하는 것이 목표지만, ARIMA에 대해 어느 정도 지식이 있거나,차분 / Moving Average 등의 용어에 익숙한 경우에글을 이해하기에 더 편할 것 같습니다.  ARIMA란? ARIMA 라는 용어는 크게 AR + I + MA 3등분으로 나눠서 이해하면 편합니다.ARIMA 모형은 AR(AutoRegressive) + I (Integrated) + MA(Moving Average) 각각 3파트로 분리가 됩니다...
오리duck
데이터 탐험 노트