2024
- 09 Mar 과학적으로 문제를 해결하려면 (칼 포퍼)
- 01 Mar 솔루션 데모를 잘 하려면
- 05 Jan 범용적인 알림 시스템을 왜 만들어야 하냐면
2023
- 15 Oct 문제 정의를 잘 하려면
- 28 Sep 지속 가능한 탐지 알림 서비스를 만드려면
- 23 May 종합적인 판단을 내릴 수 있는 대시보드를 만드려면
- 01 May 지표 검색이 필요한 대시보드를 만든다면
- 25 Mar 제품 분석 / Palantir Foundry
- 12 Mar 독후감 / 인간관계론
- 04 Mar 서로 다른 수많은 ETL Task를 구분 짓는 Naming Convention 기획하기
- 19 Feb Pynecone으로 지표 검색 페이지 기획하기
- 15 Feb 독후감 / 행복한 이기주의자
- 15 Jan 독후감 / UX 디자인 입문
2022
- 31 Dec 독후감 / 질적 인터뷰 방법
- 26 Nov 독후감 / 사용자 스토리 맵 만들기
- 12 Nov 독후감 / 맥킨지 논리력 수업
- 04 Oct 상위 1%의 Product Manager
- 14 Aug Open Work를 위한 Confluence 문서 작성하기
- 05 Aug 만 3년, 커리어 회고
- 24 Jul 독후감 / LEAN ANALYTICS (린 분석)
- 16 Jul BERT / Pre-training of Deep Bidrectional Transformer (2019)
- 06 Jul Attention is all you need (2017)
- 10 Jun Matrix Factorization (행렬 분해)
- 04 Jun Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (2014)
- 22 Apr Outlier edge detection using random graph generation models and applications (2017)
- 12 Mar Spark, Cluster Computing with Working Sets (2010)
- 22 Jan Factory Method Pattern (python)
- 15 Jan 독후감 / Clean Agile (클린 애자일)
- 01 Jan 2022 KPI
2021
- 26 Sep 독후감 / KRAFTON WAY (크래프톤 웨이)
- 09 Jul Bootstrapping이 뭐지
- 16 May Power Analysis를 통한 적정 Sample Size 구하기
- 30 Apr PySpark에서 Scala UDF 사용하기
- 17 Apr Triplet Loss를 사용한 집단간 상이도 계산
- 10 Jan Automatic Differentitaion
2020
- 26 Sep ELECTRA (ICLR 2020)
- 08 Aug Attention is All You Need (Pytorch)
- 07 Aug Attention is All You Need (NIPS 2017)
- 21 Jul Lecture 5. Stochastic Process I (18.S096)
- 14 Jul Lecture 3. Probability (18.S096)
- 12 Jul Lecture 2. Linear Algebra (18.S096)
- 20 Jun Likelihood Ratio Methods (Change Point Detection)
- 30 May Pandas UDF for PySpark (PySpark)
- 24 Apr Model Agnostic Meta-Learning (Pytorch)
- 17 Apr Online ARIMA Algorithms for Time Series Prediction (AAAI 2016)
- 14 Apr Shiny on Databricks (Databricks)
- 10 Apr Databricks Utilities (Databricks)
- 29 Mar grpah2vec (MLG 2017)
- 28 Mar Deep Graph Library (Pytorch)
- 23 Mar Graph Attention Networks (Pytorch)
- 18 Mar Weisfeiler - Lehman Kernal (NIPS 2009)
- 08 Mar Learning Graph Representations for Deep Divergence Graph Kernels (WWW 2019)
- 28 Feb Graph Convolutional Networks (Pytorch)
- 22 Feb Auto Encoder (Pytorch)
- 12 Feb Modeling Extreme Events in Time Series Prediction (KDD 2019)
- 07 Feb Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks (ICML 2017)
- 02 Feb Improving regression performance with distributional losses(ICML 2018)