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[논문리뷰] DeepMind의 AlphaGO 논문 톺아보기 Nature 논문으로 살펴보는 AlphaGo 알고리즘 이 글은 최성준 박사님의 강의와 여러 자료들을 기반으로 AlphaGo 논문(다운로드)을 정리한 글입니다. 혹시 잘못된 내용이 있으면 말씀해 주세요! Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., ... & Chen, Y. (2017). Mastering the game of Go without human knowledge. Nature, 550(7676), 354. 딥마인드와 알파고 2011년에 설립한 딥마인드 테크놀로지(DeepMind Technologies)는 기계학습과 신경과학을 통해서 인공지능을 구현하고 개발하는 영국의 스타트업이다. 2014년 .. 2019. 2. 6.
[서비스리뷰] 다소 아쉬운 TOSS의 변화 톺아보기 TOSS의 세 번째 탈바꿈, 그 변화에 대한 주관적인 경험을 살펴보자 토스에는 크게 세 단계의 큰 변화가 있었다. 첫 번째 - 혁명적인 간편 송금 서비스의 등장 , 두 번째 - 다양한 금융 서비스와의 연동, 그리고 지금세 번째 탈바꿈에는 앞선 두 단계의 변화처럼 기능적으로 큰 혁신은 아니었지만, 시각적인 변화와 서비스 주요 기능의 컨셉에 대한 변화가 있었다.최근 변화에 대해서 살펴보고자 한다. 글을 시작하기에 앞서 토스의 간편한 송금 서비스에 반해서 가입 이후 쭉 애용하며, 주변에도 많이 극찬하며 추천했던 서비스이다.토스가 큰 투자를 받고 유니콘 기업이 되었을 때도 '역시...'라는 생각이 들었으며, 파격적인 연봉인상과 1억원 스톡옵션을 주었을 때도 응원하는 마음이 컸다. 물론 지금도 어떻게 성장할지 내.. 2019. 2. 3.
#01. 내게 작은 힘을 주는 글 (feat. 읽을만한 뉴스레터) 지금와 내일을 살아가는 월급쟁이이자 UX디자이너로서, 내게 생각할 힘과 영감을 주는 고마운 뉴스레터를 모아보았습니다. 일상과 관련된 뉴스레터 생각노트 리멤버 나우 (REMEMBER NOW) : 리멤버나우 앱 뉴닉 (NEWNNEK) 어피티 (UPPITY) 오디티 스테이션 (Space Oddity) Morning Brew 업무와 관련된 뉴스레터 디독 퍼블리 (PUBLLY) 일상과 관련된 뉴스레터 # 생각노트 # 리멤버 나우 (REMEMBER NOW) # 뉴닉 (NEWNNEK) # 업피티 (UPPITY) 머니레터 당신의 메일함에 돈에 대한 자신감을 전달합니다. 한창 $$$돈$$$에 관심은 많지만 어떻게 해야할지 모르는 사회초년생들에게 적극 추천하는 뉴스레터! 터부시 되지만 삶에서 빼놓을 수 없는 "돈" 이야기.. 2019. 2. 3.
[딥러닝개념] 딥러닝 효과적으로 학습하기(2) (ft. regularization) 이 글은 최성준 박사님의 의 'Overfitting을 막는 regularization' 강의에서 소개한 Ian Goodfellow의 Deep Learning 책에서 Regularization 챕터에서 나온 기법들을 소개합니다. 잘못된 부분이 있다면 알려주세요! 이전글 보기 Regularization for Deep LearningIan Goodfellow의 책의 Chp7. Regularization for deep learning에서 나온 기법들에 대해서 소개합니다. 머신러닝에서 주요 문제는 '학습셋뿐만 아니라 새로운 데이터(new input) 또한 어떻게 잘 맞추는가'이다. 이 문제에 답하기 위해서는 오버피팅을 해결해야 하며, 가장 효과적인 해결책은 정규화이다. 다양한 정규화 방법 중 하나는 모델의 복.. 2019. 1. 13.
[딥러닝개념] 딥러닝 효과적으로 학습하기(1) (ft. regularization) 이 글은 최성준 박사님의 강의 중 'Overfitting을 막는 regularization' 강의와 여러 자료들을 모아 정리했습니다. 잘못된 부분이 있다면 알려주세요! Overfitting을 막는 Regularization 딥러닝을 실제로 적용하는 데 초점을 둔다면 이번에 소개하는 기법들이 매우 중요하다!이 글에서는 오버피팅이 발생하는 이유와 이를 해결할 수 있는 기법인 정규화(regularization)에 대해 설명한다. Regularization이란?정규화(regularization)이란 오버피팅(overfitting)을 피하는 게 목적이다!오버피팅이란 학습 데이터를 너무 믿는 나머지, 테스트 데이터를 맞추지 못하는 문제이다.오버피팅이 발생한다는 건 간접적으로 밖에 알 수 없다. Overfitting.. 2019. 1. 13.
[논문리뷰] RNN :: LSTM(Long Short Term Memory) 톺아보기 이 블로그 글은 딥러닝 공부를 목적으로, 최성준 박사님 강의와 여러 자료들을 참고하여 LSTM의 개념에 대해 정리하였습니다. 기존의 인공 신경망의 은닉층에는 맥락이 고려되지 않은 단순한 뉴런만 배치되어 있는 구조이다. 과거의 은닉층(hidden layer)을 도입하여 시계열 데이터를 예측할 수 있지만 vanishing gradient 문제가 발생한다. 반면, 순환신경망(RNN)은 과거의 이벤트가 미래의 결과에 영향을 줄 수 있는 순환 구조(directed cycle)를 가지고 있다. 데이터 중에서도 연속적인 속성(sequence)을 띄고 있는 번역, 문자, 음성 인식 등 다양한 분야에서 RNN이 활용되고 있다. LSTM은 RNN의 주요 알고리즘으로 각광받고 있는 모델이다. LSTM(Long Short T.. 2019. 1. 5.
UX ISSUE :: 이메일 마케팅에 대한 단상(2) 서비스 이메일 효과적으로 보내는 방법 이메일을 더 효과적으로 보내는 방법 1. 맥락을 고려하여 이메일을 보내기이메일 발송에 있어서도 맥락(context)을 고려하는 것은 여전히 중요하다. 이메일은 주로 언제 확인할까?그렇다면 이메일 뉴스레터는 언제 보내는 게 가장 효과적일까? 업무와 관련된 메일이라면, 업무를 시작하기 전 또는 점심 식사를 한 후 등 이메일을 주로 확인하는 시간대에 보내는 게 오픈율에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 상황을 고려한 이메일 발송다양한 상황별 이메일 뉴스레터 사례 모음Really Googel Emails :: 베스트 이메일 사례 모음 2. MOBILE FIRST스마트폰이 등장하기 전에는 이메일을 확인하고 보내는 것이 PC의 전유물이였다면, 스마트폰이 일상화되면서 모바일에서도 이메일을 확인하는 빈도가 매우 높아지고 .. 2018. 12. 30.
[논문리뷰] CNN :: ResNet 톺아보기 ResNet 논문 리뷰 He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778). ResNet 논문 리뷰를 시작하며 ResNet은 ILSVRC 대회에서 오류율 3.6%를 기록하며 1위를 한 모델이다. 이미지 분류하는 작업에서 인간의 오류율이 5.1%인 것을 감안하면, ResNet의 3.6%의 오류율은 인간보다 더 뛰어난 성과를 기록한 것이다. (하지만 휴먼 에러의 기준의 top-1인지 top-5인지에 따라 이야기가 조금 달라질 거 .. 2018. 12. 2.
UX ISSUE :: 이메일 마케팅에 대한 단상(1) 이메일 마케팅은 아직도 효과적일까? 첫 번째 이야기. 효과적으로 이메일 마케팅하기이야기를 시작하기 전,매주 UX 디자이너들과 UX 이슈 중 주제를 정하여 자유롭게 대화를 나누는 스터디(a.k.a 445ml)를 진행하고 있는데요. 스터디 때 다뤘던 내용들을 정리할 겸 블로그에 공유하고자 합니다! 이번 주에 다뤘던 주제는 '이메일 마케팅'입니다. 최근 법적으로 고지를 해야하는 내용부터 사용자에게 알림을 주는 용도, 마케팅 수단 등으로 DM(Direct mail)을 기획하면서, 이메일 기획이 다소 어렵다고 느꼈습니다.이메일을 보내지 않는 웹/모바일 서비스가 없을 만큼, 이메일을 보내는 건 필수이면서도 이메일을 잘 활용하는 서비스는 쉽게 찾아보기 어려운데요.그래서 이번 주제는 '이메일 마케팅'으로, UX와 서비스 기획, 운영 관점에서 이야기를 나.. 2018. 11. 24.

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