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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..

오늘은 인과추론 분석 도구 중 하나인 RD(Regression Discontinuity ; 회귀 불연속 설계)에 대한 글을 써 보려고 한다. "회귀 불연속"이라는 단어가 다소 어려워 보이지만, 개념 자체는 가장 직관적이다. 아슬아슬하게 막차를 탄 사람과 막차를 타지 못한 사람을 비교한다면, 이 두 집단은 정말 간발의 차이밖에 나지 않을테니 둘을 비교하면 인과효과를 파악할 수 있다는 뜻이다. 조금 더 구체적으로 예시를 들면 수능 등급을 생각해볼 수 있을 것 같다. 분명 국어(라떼는 언어 영역이었지만..), 수학, 영어 모두 점수는 1점 단위이지만 등급은 1점 차이로 짤없이 갈린다. 만약 96점이 1등급 컷이었다고 하면, 95점이랑 96점은 1점이라는 미미한 차이밖에 나지 않지만, 등급 기준으로는 95점은 ..

베이즈 통계를 얼마 전부터 찍먹하기 시작했다. 현재까지 코세라 인강 하나와 기본 책 한 권을 완독하는데 성공했다. 아직 많이 아는 것은 없지만, "베린이"로서 베이즈 통계를 공부하며 배운 것들을 정리하며, 이 글을 읽는 누군가가 베이즈 통계에 약간이라도 호기심을 가질 수 있도록 영업(?)을 해보려 한다. 1. 베이지안(Bayesian)이 빈도주의(Frequentist)와 다른 점 우리가 가장 기본적으로 배우는 것은 빈도주의(Frequentist)의 관점이다. 각 샘플이 독립적으로 추출된다는 가정 하에 샘플의 추정량/추정치(Estimator)를 기반으로(대표적으로는 평균) 우리가 알고자 하는 모수(Parameter)를 추정하고자 하는 게 빈도주의다. 대표적인 사례는 역시나 여론조사인데, 1. 성별, 연령 ..

글 작성에 대한 회고 어느덧 글또 8기 활동의 마지막 제출글을 작성한다. 이번에는 '또봇'이라고 글 제출을 도와주는 친구가 생겨서 따로 글을 몇 개나 썼는지, 무슨 글을 썼는지 내가 번번이 링크를 타고 확인하지 않아도 되어 매우 좋다! (글 제출 내역도 남아서 회고에도 큰 도움이 된다.) 이번에도 2개의 패스를 사용해서 총 10회의 글을 제출했다. 원래 이번 회차의 가장 큰 목표는 "인과추론 학습기"라는 시리즈 글을 완성짓는 것이었는데, 원래 계획은 회귀분석, 매칭, 도구변수, RD, RDD까지 정리하는 것이었다. 그렇지만 패스를 쓰고 난 다음에는 의욕을 충전하는 데 시간이 걸렸던 것 같다. 공교롭게도 계획과 다른 글을 쓴 게 다 패스 다음 시기였다....(빅쿼리와 통계학의 쓸모에 대한 단상에 대한 글이..

뜬금없이 TMI부터 털어놓으면.. 이전 시리즈의 넘버링을 잘못 붙였더랬다... 그래서 민망하긴 하지만 다시 5번(사실은 6번째) 글을 써본다. 오늘은 2SLS와 LATE에 대해 글을 쓰려고 하는데, 사실은 직전에 썼던 도구변수의 일종이다. 도구변수를 조금 더 세분화한 개념이라고 보면 좋을 것 같다! 도구변수에 대한 기본개념을 직전 글에 썼는데, 참고해서 보면 조금 도움이 될 지도??? https://blessedby-clt.tistory.com/52 인과추론 학습기 - 04. 도구변수의 기본 개념 오늘은 도구변수(Instrumental Variable, 이하 IV)에 대해 써보려고 한다. 해당 기법은 Tricky해서 잘 쓰면 정말 신박한 결과를 얻을 수 있지만 동시에 사용하기 까다로운 방법이기도 하다. ..

한 때, 빅데이터의 쌍두마차로 컴퓨터공학과 통계학이 언급되며, 둘 중 무엇을 배우는 것이 좋은지 의견이 분분했드랬다. 지금은 특수대학원 커리큘럼을 보든, 데이터 사이언티스트 국비 지원 교육 커리큘럼을 보든 통계학보다는 CS 위주로 구성되어 있어 어느 정도 정리(?)가 된 느낌이지만, 여전히 작게나마 소동극이 진행되고 있는 느낌이다. 혹자는 통계학을 배울 필요가 없다고 말하기도 하고, 혹자는 통계학이 데이터 사이언스의 기초 체력이라고 말한다. 여기에 통계학을 전공하고, 지금도 계속 공부하고 있는 사람으로서 의견을 정리해서 작성해보려고 한다. 1. 통계학에 대한 단상 결론부터 말하면 통계학은 도구로서의 학문이라고 생각한다. 이건 통계학을 공부하면, 공부할수록 절실히 느끼는 부분이다. 대학교 전공수업을 듣던 ..

오늘은 도구변수(Instrumental Variable, 이하 IV)에 대해 써보려고 한다. 해당 기법은 Tricky해서 잘 쓰면 정말 신박한 결과를 얻을 수 있지만 동시에 사용하기 까다로운 방법이기도 하다. 그렇지만 적절한 변수를 잘 찾는다면 인과추론의 내생성 문제를 해결하는데 도움이 되는 방법이라 간략히 정리해보려고 한다. 대리변수(Proxy Variable)과 어떻게 다른지 도구변수의 기본 개념이 무엇인지 사용 시 주의점이 무엇인지 의 단계로 글을 작성할 것이다. 1. 대리변수는 무엇인가? (사실 나만의 문제일 수 있지만...)도구변수가 주는 어감 때문에 대리변수와 헷갈릴 때가 있다. 마치 도구변수가 도라에몽의 도구같이 언제든 척척 꺼내쓰는 것처럼 느껴져서, 정량화하기 어려운 문제를 도구변수로 해결..