파이썬으로 코드를 짜다보면 반드시 예외, 즉 에러가 발생할 가능성을 염두에 두고 작업을 해야 한다. 초특급 개발자가 완벽한 코드를 짜더라도, 소위 말하는 코드의 “무결성”을 갖췄다고 자신하더라도 하드웨어 상에서 뜬금없는 오류가 생길 수도 있기 때문에. 보통 IDE(통합개발환경)에서 코딩을 하면 어느정도 문법을 자동으로 교정해주기 때문에 크게 걱정하지...

최근에 음악에 대한 재밌는 연구를 발견했다. UC 버클리 연구자들이 미국과 중국에서 2000명이 넘는 사람들에게 다양한 장르의 음악을 들려준 뒤 그에 대한 감정 반응을 분석했는데, 그 감정들이 결국엔 총 13가지로 분류된다는 결과를 발표한 것이다. 궁금해서 직접 찾아보니 〈What music makes us feel: At least 13 dimen...

개인적으로 해외 축구에 관심이 많아서 이런저런 유튜브 채널들도 좀 구독을 하는 편이다. 그 중 〈 독서축구〉라는 채널이 있는데, 주로 “독일”과 “스페인” 축구를 다루기 때문에 “독 & 서”이고, 축구를 읽어준다는 의미도 있다. 여기서 축구 통계에 대해 한 번 다룬 적이 있다. 참고로 이 채널을 운영하는 골닷컴 김현민 기자는 내가 전부터...

파이썬으로 코드를 짜다 보면 함수를 작성해서 사용할 일이 많아진다. 함수를 짜는 방법은 쉬우니 넘어가고, 그 외에 추가적으로 알고 있으면 좋은 내용들을 메모 차 남겨본다. 내용은 아래와 같다. return을 명시하지 않았을 때 기본값은 None이다. 함수는 인수(매개변수)를 선택적으로 받을 수 있고, 기본 값 설정이 가능하다. 함수의 ...

프로그래밍 입문 언어로 파이썬을 공부하게 되면 우선 여러가지 자료형, 조건문, 반복문, 함수를 익혀 어느정도 기초를 다지는 커리큘럼을 따른다. 그런데 그 다음에 클래스(Class)라는 개념을 접하고 여기서부터 뭔가 어려워서 이해를 포기하게 된다. 나도 그랬다. 그래서 이번 기회에 클래스에 대해 좀 공부한 걸 최대한 쉽게 남겨보려 한다. 본 포스팅의...

이전에 ”채용 인적성 검사의 비밀”이라는 글을 쓴 적이 있다. 사실 이건 전통적인 인성검사에 대한 이야기다. 이제 채용 시장에서는 AI 면접이 인기다. 그런데 사람들이 이 ✌AI 면접✌라는 단어를 사용하는 걸 보면 애초에 개념에 대한 오해가 좀 있는 것 같기도 하고, 정작 그 원리를 모른 채 용어만 남발하는 경우가 많은 것 같다. 유튜브에는 “AI...

자연어 처리(NLP: Natural Language Processing), 흔히 말하는 텍스트 마이닝을 할 때 Bag-of-Words(이하 BoW)는 정말 단순하지만 여전히 유효한 모델이다. 여러가지 장면에 쉽게 활용할 수 있기 때문이다. 예를 들면 글에서 키워드를 뽑아낸다거나 스팸 메일을 필터링 한다거나, 긍정 vs 부정과 같은 감성 분석을 하는 등...

서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)은 분류 과제에 사용할 수 있는 강력한 머신러닝 지도학습 모델이다. 일단 이 SVM의 개념만 최대한 쉽게 설명해본다. 중간중간 파이썬 라이브러리 scikit-learn을 사용한 아주 기초적인 실습을 통해 개념 이해를 돕는다. 서포트 벡터 머신이란 서포트 벡터 머신(이하 SVM)은 ...

그동안 심리학을 비롯한 사회과학 분야에서 연구할 때 가장 많이 쓰던 통계 프로그램은 SPSS였다. 최근에 회사에서 심리검사 결과를 가지고 이게 잘 만들어진 검사인지 검증하기 위한 통계분석, 구체적으로는 탐색적 요인분석(EFA: Exploratory Factor Analysis)과 신뢰도 계수(Cronbach’s alpha)를 확인하는 작업을 할 일이...

군집화(Clustering)란 무엇인가 만약 우리가 다루는 데이터에 “레이블”이 붙어 있다면 지도학습, 즉 미리 가지고 있는 데이터와 레이블을 기반으로 예측이나 분류를 수행하는 모델을 만들 수 있다. 그러나 실제로는 레이블(분류)이 없는 경우가 더 많다. 물론 이렇게 별도의 레이블이 없는 데이터 안에서 패턴과 구조를 발견하는 비지도 학습도 머신러닝의...