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[NFT Bank] 기술세미나 후기 - "대규모의 블록체인 데이터를 3000+개의 모델로 만드는 AIOps 여정" 정리 NFT Bank -3rd Mini Tech Seminar (22.04.30 2pm~4pm, Online) -강연자: 송호연 -주제: Session 1. 대규모의 블록체인 데이터를 3000+개의 모델로 만드는 AIOps 여정 NFT Bank의 테크세미나를 듣고 정리한다. 사실 그동안 테크세미나를 잘 안 들었는데 요즘 내가 모델링 하는 방식이 맞나? 그게 최선인가? 하는 생각이 들었고 다른 회사의 테크톡을 찾아봐야겠다는 생각이 들어서 하나둘씩 찾아보게 됐다. 이 회사/팀이 풀고자 하는 비즈니스 문제, 모델링 과정, AIOps 순으로 정리했다. 1. 비즈니스 문제 NFT Bank가 풀고자 하는 비즈니스 문제는, "NFT 가치 추정 즉, NFT 가격 예측" 이다. Q. 내가 산 NFT가 지금 얼마지? -Floo.. 2022. 4. 30.
(PyTorch) Missing keys & unexpected keys in state_dict when loading self trained model (Trouble) Missing keys & unexpected keys in state_dict when loading self trained model 에러 예시1) RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VGG: Missing key(s) in state_dict: "features.0.weight", "features.0.bias", "features.2.weight", "features.2.bias", "features.5.weight", "features.5.bias", "features.7.weight", "features.7.bias", "features.10.weight", "features.10.bias", "features.12.weig.. 2022. 4. 23.
길벗 "파이썬 매일 코딩" 후기 길벗 "파이썬 매일 코딩" 후기 직장인이 되고 나서 취업준비를 할 때보다 공부를 소홀히 하고 있어 "파이썬 매일 코딩"을 읽게 됐다. "파이썬 매일 코딩"은 총 50개의 연습 문제로 이루어진 책인데, 숫자 맞히기 게임, 식당 주문 프로그램, 강수량 계산, 글자 수 세기, 비밀번호 생성기 등의 문제들로 구성되어 있다. 사실 이 책을 처음 접했을 때는 알고리즘 공부도 병행할 수 있겠다 싶었는데, 이 책은 알고리즘 책과는 거리가 있다! 그 점은 좀 아쉬웠다. 이 책에 출제된 문제들은 정말 알고리즘 문제와는 거리가 먼, naive한 문제들이다. 그렇기 때문에 파이썬을 공부하고 실생활과 관련된, 재미난 간단한 무언가를 만들어보고 싶은 독자들에게는 좋은 책이지만, 알고리즘 공부용으로 본다면 안 좋을 수도 있을 것 .. 2022. 4. 10.
"개발자의 의도적 수련 활동" 항목들 (출처) https://www.facebook.com/100000557305988/posts/5465539236807932/ 개발자의 의도적 수련 활동 -새로운 도구, 기술, 코드, 기법을 시도해 보고 그 결과를 관찰, 분석해보기 -(회사 내외의) 다른 개발자나 도메인 전문가의 의견을 묻기, 남에게 배우기 위해 네트워킹하기, 새로운 도구, 기술 등에 대해 동료와 이야기하기 -나의 고객(내게 일을 주는 사람 -- 기획자, 운영자, 다른 개발자 등)에게 다가가서 피드백을 달라고 하기, 그 고객들의 니즈에 대해 묻기 등 -어디에 개선이 필요한지 다른 직원들과 브레인스토밍 하기 -사석에서 친구랑, 혹은 배우자나 다른 사람과 개발일에 대해 이야기하며 새 아이디어를 얻기 -개발 관련된 저널과 잡지, 책을 읽기, 개.. 2022. 4. 10.
Python 딕셔너리 정렬 (Key, Value 기준 sort) 예제 mydict = {'d': 50, 'a': 20, 'b': 30, 'e': 10, 'c': 30} 1. Key를 기준으로 정렬 (오름차순) mydict_sorted = sorted(mydict.items()) print(mydict_sorted) [('a', 20), ('b', 30), ('c', 30), ('d', 50), ('e', 10)] 2. Key를 기준으로 정렬 (내림차순) mydict_sorted = sorted(mydict.items(), key=lambda x:x[0], reverse=True) print(mydict_sorted) [('e', 10), ('d', 50), ('c', 30), ('b', 30), ('a', 20)] 3. Value를 기준으로 정렬 (오름차순) mydi.. 2022. 4. 9.
책 "BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리" 후기 - 한국어 언어모델 입문서적으로 최고인 책 책 "BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리" 몇 달 전에 대화요약 해커톤을 나가고 난 후, 언어 모델에 대한 공부가 필요하다고 느껴 신청하게 된 도서다. 운 좋게 서평이벤트에 당첨됐고 이 책을 읽으면서 내가 해커톤에서 주먹구구식으로 썼던 개념들에 대해 정리할 수 있게 됐다. 자연어처리가 처음이라면, 정말 추천하는 책이다. 사실 그동안 출간되어 있는 nlp 관련 서적들 중에 통계적인 언어모델을 다루거나, 기본적인 RNN, LSTM 정도 혹은 많이 나간다 해도 Transformers 논문 정도까지만 나온 책이 많았다. 즉, Transformers 논문 이후 나온 Transformers 기반의 여러 언어 모델에 대한 개념서가 없었고, 이에 대한 갈증을 늘 느끼고 있던 터였다. 근데 딱 이런 책이 Do it!.. 2022. 1. 10.