내 커리어의 방향을 찾은 한 해: 2024년 회고
2024년, 나는 커리어의 방향을 찾았고, 내면적으로도 큰 변화를 겪었다. 이번 글에서는 내가 겪은 치열한 노력과 성장의 흔적을 돌아보려 한다.
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글또 마지막 기수의 시작, 다짐글
포스팅 개요
코딩테스트 준비. 코드트리로 정착!
Introduction
내면의 성장을 느낀 2023년 회고
벌써 2023년의 마지막 달이 끝나갑니다. 올해의 회고를 해보며 마무리를 잘 해보려고 합니다!
2023년 2분기 회고
벌써 7월도 중순을 지나고 있습니다. 회고를 할때마다 항상 느끼지만 시간이 점점 더 빨리가는 것 같아요. 올해 2분기는 정말 바쁘게 지나간 것 같아서 특히나 이번 회고가 특별하게 느껴집니다.
2023년 1분기 회고
벌써 2023년 1분기가 끝나고 4월이 왔습니다. 시간이 너무 빠르네요.. 올해는 분기별로 회고를 해보려고 합니다. 그동안 무엇을 했는지 또 앞으로 어떻게 계획을 수정해가야 할지 고민하기 좋을 것 같기 때문입니다.
2022년 회고 및 글또8기 시작글
1. 2022년 회고 정말 다사다난 했던 2022년이였던 것 같다. 글또8기를 시작하기 전에 작년에 대한 회고를 해보면 좋을 것 같아서 회고를 먼저 해본다.
Paper_Review
[Paper Review] Causal Discovery with Attention Based Convolutional Neural Network(TCDF)
이번 포스팅에서는 시계열 데이터의 인과그래프를 탐색하는 논문을 리서치하던 중 인용수가 많았던 Causal Discovery with Attention_Based Convolutional Neural Network를 리뷰해보고자 합니다. 최근 업무에서 IT서비스의 성능 표인 시계열 ...
[Paper Review] You Only Look Once(YOLO)
이번 포스팅에서는 지난 7월에 풀입스쿨 논문요약 스터디에서 다뤘던 YOLO에 대해 요약해보려 합니다. 제조 AI에 관심이 있는데 CV쪽을 알아두면 좋을 것 같아 참여하게 되었습니다.
[Paper Review] Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding
본 논문은 2018년 NASA에서 발표한 논문으로 이후 많은 시계열 이상치 탐지 논문들에서 인용한 유명한 논문입니다. 저도 업무 중 이상치 탐지 모델을 계발하는 데 이 논문의 방법을 사용했기 때문에 이 기회에 논문의 리뷰를 해보도록 하겠습니다.
[Paper Review] Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time Series Forcasting
Informer는 AAAI-21 Outstanding Paper Award에 선정된 논문으로 장기 시계열 예측에서 좋은 성능을 보인 논문입니다. 회사에서 informer로 시계열 예측을 하는 리서치 업무가 있었기 때문에 본 논문을 리뷰해보겠습니다. 본 리뷰는 DSBA 연구실 리뷰의...
[Paper Review] Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis and Guidelines
본 논문은 2021 IEEE 저널에 투고된 논문으로 딥러닝을 이용한 시계열 이상감지에 대한 풍부한 리뷰를 하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 본 논문의 간략한 요약을 해보겠습니다.
[Paper Review] FluxEV: A Fast and Effective Unsupervised Framework Time-series Anomaly Detection(WSDM, 2021)
본 논문은 실시간 이상탐지를 보다 효과적이고 빠르게 수행하는 방법론을 소개하고 있습니다. 본 포스팅은 본 논문의 요약 및 해석에 중점을 두고 있기 때문에 번역체가 빈번하게 나올 수 있으므로 양해바랍니다.
LLM
GPU 효율적인 학습
LLM을 다룰 때 필연적으로 맞이하는 문제가 GPU관련 문제입니다. 이번 포스팅에서는 GPU를 효율적으로 사용해 모델을 학습시키는 다양한 기술을 살펴보겠습니다.
사용자 선호를 학습하는 LLM 만들기
LLM은 다음 단어를 예측하는 방식으로 대량의 텍스트를 학습해서 뛰어난 텍스트 생성 능력을 보여줬습니다. 2020년 OpenAI가 GPT-3를 발표했을 때 생성 결과의 퀄리티는 좋았지만, 사용자의 요청에 적절히 응답하기보다는 사용자의 말에 이어질 법한 텍스트를 생성한다는 한계를 지...
LangGraph 튜토리얼 완벽 정리(2)
이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 LangGraph 튜토리얼에 대해 정리해보겠습니다. 이 포스팅은 공식 튜토리얼 문서를 참고했습니다.
LangGraph 튜토리얼 완벽 정리(1)
이번 포스팅에서는 최근 관심이 높아진 LangGraph 튜토리얼에 대해 정리해보겠습니다. 이 포스팅은 공식 튜토리얼 문서를 참고했습니다.
Causal_Inference
Session 7 인과 그래프
이번 포스팅에서는 지난 session2에 이어 session7 인과 그래프에 대한 강의를 정리해보도록 하겠습니다.
Session 2 인과추론을 위한 연구 디자인
본 포스팅은 인과추론 두번째 포스팅으로 인과추론을 위한 연구 디자인 방법에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.
Session 1 인과추론의 다양한 접근법
AIOps에서 중요한 부분 중 하나는 장애에 대한 원인이 무엇인지 찾는 것입니다. 이러한 연구분야를 Root Cause Analysis(RCA)라고 하는데 회사에서 최근에 이 연구에 대한 업무를 맡게 되었습니다.
AIOps
로그 이상감지에 대해 알아봅시다
이번 포스팅에서는 AIOps의 중요한 부분 중 하나인 로그 이상감지라는 분야에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다.
AIOps에 대해 들어보셨나요?
이번 포스팅에서는 데이터사이언티스트 관점에서 AIOps의 소개를 간단하게 다뤄보고자 합니다. 혹시라도 관심이 있으시거나 추가로 궁금한 점이 있는 독자분들께서는 댓글로 편하게 질문 주시면 좋을 것 같습니다!