배경 최근 매칭을 업무에 오랜만에 써보는 일이 있었다. 오랜만에 써봐서 잊고 있었는데 매칭은 은근 분석에 도움이 되어, 가끔씩이라도 쓰게 되는 일이 있는 것 같다는 생각이 들었다. 향후 다시 매칭을 써먹을 나를 위해, 그리고 매칭을 적용해보고 싶은 사람들을 위해 정리할 겸 글을 남기게 되었다. 글은 매칭의 개념, 매칭의 한계, 매칭 방법에 대한 간단한 소개, 매칭에 사용하는 코드(R 위주) 순으로 진행하려 한다. 매칭의 개념 및 목적 매칭은 간단히 말하면 Treatment 그룹(처치군 ; 처치를 받은 대상)과 Control 그룹(대조군 ; 처치를 받지 않은 대상) 간 특성이 비슷한 사람을 짝지어주는 것을 의미한다. 이러한 짝짓기가 필요한 이유는 Selection Bias(선택 편향) 때문인데, 선..
AI 만들기 : 강화학습과 인공신경망 완전 정복 강의 링크 강의 소개 제목 그대로 강화학습과 인공신경망에 대해 다루는 강의다. 조금 더 설명을 보태면, AI 입문자도 해당 강의를 통해 인공지능과 강화학습의 최신 방법론을 익힐 수 있다고 한다. 인공지능과 강화학습에 대한 로망은 가득하지만, 정작 별로 아는 건 없는 초보 중에 초보라 강화학습에 대한 공부를 계속 미뤄왔는데, 아래의 강의 소개를 보고 용기를 내어 강의를 신청했다. 강의를 듣기 위해서는 기초 수학과 Python에 대한 기초 문법 숙지가 필요하다고 설명하지만... 강의를 들어본 결과, 더 높은 수준의 지식이 필요할 것 같다. 이 부분에 대해서는 아래에 좀 더 자세히 설명하려고 한다. 강의의 구성은 크게 이론과 실습코드를 설명하는 2가지 파트로 되..
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..
글또 9기 활동이 절반 가량 진행될 즈음, 글쓰기 세미나가 열려 참석하게 되었다. (혹시나 글또를 모르시는 분이 있다면 요 링크 참고) 글쓰기 세미나에서는 글쓰기를 방해하는 요소를 탐색하고, 이를 극복하기 위해 어떻게 나만의 글쓰기 프로세스를 만들어 나갈 수 있을까를 주로 다뤘다. 개인적으로는 여러 가지 찔리는 부분도 많았고, 이건 그래도 잘 하고 있지 않나 하면서 스스로를 칭찬했던 부분도 있었는데 세미나 과제 겸 글쓰기에 대한 회고를 진행해 볼 겸 정리를 해보려고 한다. 현재의 글쓰기 프로세스 (이상적인 건 아님..) 1. 아이디어 탐색 생각나는 게 있으면 엄청 간략한 수준으로 기록을 해 놓는데 그게 대개 아래 항목과 같다. 내가 궁금했던 것 개념을 직관적으로 정리하면 좋을 것 같은 개념 (어렵게 공부..
조금은 솔직하게 부끄러운 고백을 하자면, 나는 아이돌 노래에 진심이다. TMI지만 2010년도에 샤이니, 에프엑스를 시작으로 아이돌 노래에 입문하게 되었고, 요즘은 JYP 소속사의 스트레이키즈와 엔믹스에 조금 진심이다. 엔믹스(Nmixx)가 누구야? 엔믹스라는 그룹은 생소하더라도, 뉴진스라든가, 아이브라는 그룹은 익숙한 사람들이 많을 것 같기는 하다. 엔믹스는 뉴진스, 아이브, 르세라핌과 같은 아이돌 그룹과 데뷔 시기가 비슷해 4세대 여자 아이돌로 분류되고는 있지만, 국내에서의 대중성은 조금 낮은 편이다. 구글 검색어 트렌드로 4세대 걸그룹의 검색량을 비교해보면, 대중성의 차이를 조금 가늠할 수 있다. 보라색으로 표시되는 아이브가 검색량으로는 가히 압도적인데, 특히 4월 부근에 정규앨범 I've 을 내면..
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..
기술블로그로 알아보는 테크니컬 라이팅 강의 링크 총평 강의 제목에 "기술 블로그"라고 나와 있기는 하지만, "어떻게 하면 조회수가 잘 나오도록 글을 쓸 수 있을까?" 라든지, "SEO에 유리한 글쓰기는 어떤 것일까?"라든지 기술 블로그 자체에 특화된 강의는 아니다. 일반적으로 글을 잘 쓰기 위한 방법, 글을 쓸 때 놓치기 쉬운 부분을 다루고 있다. 기술 블로그에 특화된 느낌이 아니라 조금 아쉬웠지만 놓치고 있던 기본기를 일깨워줘서 좋았다. 그러다보니 기술 블로그 운영을 시도해 본 적이 있는 사람에게 강의가 더 적합할 수 있겠다고 느꼈다. 블로그 글을 한 번도 안 써 본 사람이면, "이거 당연한 얘기 아냐?" 하고 넘어갈 수도 있겠지만, 글을 써 본 경험이 있다면 "아, 이건 내가 놓치고 있었구나" 하고 ..
들어가며 길드 콘텐츠는 게임에서 흔히 볼 수 있는 요소 중 하나이다. 특히 국내 온라인 게임에는 길드 콘텐츠가 거의 필수로 들어있는데 유저 간 협동, 경쟁이 두드러지게 드러나는 MMORPG 게임에는 기본이고, 싱글 플레이에 가까운 게임에서도 길드 콘텐츠가 포함된 경우가 많다. 길드(혈맹) 위주로 콘텐츠가 돌아가는 리니지는 물론이고, 길드원 캐릭터를 빌려오는 것 외에는 유저끼리 직접 매칭되지 않는 게임(Ex. 블루 아카이브, 가디언테일즈 등)에서도 길드 시스템을 제공하고 있다. 길드 콘텐츠를 통해 유저는 길드 구성원 간 네트워크를 맺으며 재미를 느낄 수 있다. 또한, 길드 간 경쟁 시스템을 통해 길드원끼리 결속하고 뭉치면서 끈끈해지는 재미도 느낄 수 있을 것이다. 그리고 길드원 간 네트워크를 유지하기 위..
언젠가 '단단한 삶'이라는 책을 읽은 적이 있다. 책 초반부를 빼면, 그다지 내 취향의 책도 아니었고 지금에 와서는 기억에 남는 부분도 많이 사라졌지만, 그럼에도 여전히 도입부의 메시지는 상당히 인상 깊다. 자립은 많은 사람에게 의존하는 것이다. 의존하는 사람이 늘어날 때 사람은 더욱 자립한다. 굉장히 모순적인 메시지로 보이지만, 작가의 부연설명을 읽고 어느 정도 납득을 하기는 했다. 사람은 혼자 존재할 수 없기에 자립을 위해 집착하다보면 오히려 돈, 물질과 같은 것에 종속되어 버리고, 그러면 돈을 버는 행위를 하지 못하게 될까봐 눈치를 보게 된다는 것이다. 조금 더 기술블로그처럼 보이기 위해, 모형 하나를 사용하는 것보다 여러 개의 모형을 조화롭게 사용하는 '앙상블'을 사용하는 것이 모형의 성능을 좋게..
긍정 심리학의 대가라고 손꼽히는 마틴 샐리그만의 "낙관성 학습"이라는 책을 읽었다. 아마도 이 책은 인문, 그 중에서도 심리학 카테고리에 분류되고 있겠지만, 개인적으로는 자기계발 카테고리에 들어가도 크게 무리가 없겠다는 생각이 들 정도였다. 그만큼 삶 전반에 걸쳐 유용하게 적용해서 읽을 만한 책이라는 뜻이다. 굉장히 두꺼운 책이지만, 간략하게 요약하면 책은 아래의 내용을 담고 있다. 사람들은 학습된 무기력(내가 통제할 수 없는 상황이 오래도록 반복될 때 느끼는 무기력한 감정), 그리고 그로 인해 파생되는 잘못된 설명방식(ex. 나는 안 될 거야, 나는 늘 그렇지 등)으로 인해 우울감을 느낀다. 학습된 무기력이 반복될 때 사람은 비관적이 되는데, 비관적인 사람은 낙관적인 사람보다 삶 전반에 걸쳐 큰 불이익..
