Chase the rabbit

도서 리뷰: 인사이드 머신러닝 인터뷰

머신 러닝과 관련된 서적은 도처에 편재하지만, 머신 러닝 인터뷰에 대해 안내하는 책은 전무한 실정이다. ML과 관련된 지식과 스킬을 함양하고 다양한 경험을 쌓더라도, 실제 인터뷰에서 합격에 이르는 길은 결코 순탄하지만은 않다. ML 자체의 특수성에서 기인한 문제이기도 하지만 ML 이론과 지식을 인터뷰 현장에서 온전히 드러내기 위해선 좀 더 전략적이고 현실적인 방법이 필요하다. 오늘 소개하는 이 책이 바로 ML 인터뷰를 준비하는 이들에게 최고의 무기가 될 수 있지 않을까 생각한다.  이 책은 ML 면접에 대한 다양한 유형의 평가 방법을 먼저 설명한다. 테크니컬 폰 스크린을 비롯해서 ML 시스템 설계 면접까지 각각의 세부 유형을 구체적으로 다루면서 놓치지 말아야 할 핵심과 중요 평가 고려 항목에 대해 ..

파이썬 패키지 매니저인 Pip에서 더이상 search 서브커맨드를 지원하지 않기 때문에 특정 패키지에 대한 조회가 필요할 경우 일일이 PyPI 공식 웹사이트에 접근해야하는 불편함이 있었다. 그런데 pypi-search 패키지를 통해 더이상 그런 수고스러움을 덜 수 있게 되었다.  아래는 pypi-search 패키지를 설치 후 특정 패키지에 대한 조회 결과이다.# pypi-search 패키지 설치pip install pypi-search Collecting pypi-search Downloading pypi_search-2.0-py3-none-any.whl (7.1 kB)Collecting html2text>=2020.1.16 Downloading html2text-2024.2.2..

오늘날 웹 개발 생태계에있어 API의 중요성은 나날이 커져만 가고 있다. 웹 기반의 비즈니스를 영위하는 기업 또는 특정 서비스를 제공하는 조직은 풍부한 API를 수요자에게 제공함으써 수요자의 요구와 기대를 충족할 수 있으며, 다양한 수요자의 참여를 통해 생태계는 더욱 확장되고 이는 곧 서비스의 발전을 제고하는 선순환을 촉진한다. 그런데 양질의 API를 빠른 시간 내에 다양한 수요자에게 제공하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 보안, 성능, 효율성, 유지 보수성등의 다양한 요소를 고려해야 하고, 무엇보다 프로그래밍 언어와 짝을 이루는 웹 프레임워크가 개발자를 충분히 지원하지 못한다면 빠르고 안정적인 개발은 허상에 불과할 뿐이다. 파이썬 기반의 웹 프레임워크인 FastAPI는 바로 앞서 언급했던 다양한 요구 ..

Windows 환경에서 CLI 기반의 파이썬 인터프리터를 사용할 때 Tab을 이용한 자동 완성 기능이 제공되지 않아 여간 불편하지 않을 수가 없다. 다행히 이를 해결해 주는 라이브러리가 존재하는 걸 이제서야 알게 되었다-.- pyreadline3 라이브러리를 설치 후 Tab을 통해 자동 완성이 가능하다! C:\>python -m pip install pyreadline3 Collecting pyreadline3 Downloading pyreadline3-3.4.1-py3-none-any.whl.metadata (2.0 kB) Downloading pyreadline3-3.4.1-py3-none-any.whl (95 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 95.2/..

sorted 함수와 리스트의 sort 메서드 사용 시, 매개변수로 key 함수를 별도로 지정하면 key 함수에서 리턴되는 값을 기준으로 정렬이 적용된다. >>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] >>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2], reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] >>> student_tuples = [ ... ('john', 'A', 15), ... ('jane', 'B', ..

클래스나 메서드, 함수 내부에 Docstring을 정의 후, help 함수 또는 __doc__ 변수를 통해 해당 정보에 대한 출력이 가능하다. >>> class Test_Class: ... """ This is Test Class """ ... def test_method(self): ... """ This is Test Method """ ... return True ... >>> help(Test_Class) Help on class Test_Class in module __main__: class Test_Class(builtins.object) | This is Test Class | | Methods defined here: | | test_method(self) | This is Test Me..

파이썬에서 더블 언더스코어(__)로 명명되는 메서드가 무수히 존재하는데, 이를 '매직 메서드'라고 칭하고 '던더 메서드'라고 표현되기도 한다. * 참고 Python Magic methods are the methods starting and ending with double underscores ‘__’. They are defined by built-in classes in Python and commonly used for operator overloading. They are also called Dunder methods, Dunder here means “Double Under (Underscores)”. Python Magic Methods Built in classes define many ..

Dicionary의 특정 키에 대한 값이 List 타입일 때, List 타입에서 제공하는 Append 메서드를 활용하여 요소를 추가할 수 있다. >>> test_dict = {"a":[], "b":[]} >>> test_dict["a"].append(10,20,30) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: list.append() takes exactly one argument (3 given) >>> test_dict["a"].append(10) >>> test_dict["a"].append(20) >>> test_dict["a"].append(30) >>> test_dict {'a': [10, 20, 30], 'b': []..

세상에는 다양한 DBMS가 존재한다. 그중 Oracle DB의 아성은 아직까지 철옹성으로 굳건히 존재하고 있으나, 오픈 소스 세계에서 MySQL 다음으로 유명한 DBMS인 PostgresQL의 명성은 시간이 흐를 수록 점점 높아지고 있고, 사용률 역시 꾸준히 점증하고 있는 추세다. 그만큼 PostgreSQL은 다양한 사용자와 커뮤니티에 의해 사랑받고 있고 지지를 확보하고 있으며, 어디에 내놓아도 손색없을 정도로 뛰어난 퍼포먼스와 여러 기능을 제공하며 연신 변화를 거듭하고 발전 중이다. 그런데 국내 출판 시장에서는 PostgreSQL을 다루는 서적이 거의 없기 때문에 PostgreSQL을 배울 수 있는 기회 역시 흔치 않은 실정이다. 이러한 와중에 PostgreSQL 기반의 SQL을 학습할 수 있는 서적이..

우리가 사용하고 있는 모든 제품과 서비스는 프로덕트 매니저에 의해 탄생하고 관리된다. 그만큼 프로덕트 매니저의 역할은 굉장히 중요하고, 프로덕트 매니징에 요구되는 능력과 역량의 수준이 프로덕트의 품질을 좌우하게 된다. 그런데 진정한 프로덕트 매니저가 되기 위해선 무엇을 준비해야 하고, 어떤 과정을 거쳐야만 하는 것인지 그리고 프로덕트 매니지먼트의 세계에서 온전히 살아남기 위해선 어떻게 해야만 하는 것인지, 이에 대한 명쾌한 답을 찾는 여정은 결코 녹록지 않다. 수많은 프로덕트 매니저가 이 세상에 존재하지만, 각자 저마다의 생존 방식이 존하고 그들이 프로덕트 매니저가 되기까지의 과정은 결코 동일하지 않으며 정해진 답이 없기 때문에 프로덕트 매니지먼트를 둘러싼 다양한 담론과 논의는 언제나 진행 중이다. 그럼..