밤 늦게까지 여는 카페

1. 평소와는 다른 안건매주 수요일 진행되는 주간 회의에 색다른 내용이 있었습니다.바로 인프라 사용량 최적화 안건이 추가된 것입니다.다른 분들께는 별 거 아닐수도 있지만 저에게는 3가지가 인상적이었습니다. 2. 인상 깊었던 점2.1.인프라팀이 관리하는 대시보드가 엄청났습니다최근 사용량을 기반으로 런웨이를 자동으로 계산해주고계열사/도메인/팀 별로 사용량을 모니터링 할 수 있더라고요.2.2.발표자분이 저희 팀의 사용량을 설명해주실 때 저는 '오... 사용량 줄여야겠네' 하면서 듣고 있었는데PO님이 '리소스 사용량을 줄이고자 하는 목표치가 있을까요?'라는 질문이 저를 때리더라고요.저도 AWS 인프라 사용량 최적화 작업을 한 경험이 있지만 이렇게 목표를 구체적으로 가지고 간 적은 없었거든요.분기 별로 2주 정..

안녕하세요. 오늘은 Precision과 Recall에 대해서 다시 정리하려고 합니다.이전에 검색, AI 엔지니어링에 대해 공부했을 때 짚고 넘어간 개념이었는데도 잘 모르더라고요 ㅋㅋ쿠ㅠ이번에 완벽히 이해하면서 다시 정리해보려고 합니다.1. 헷갈리는(?) 정의정의 자체는 단순하지만 두 정의가 비슷해서 조금 헷갈립니다.Precision: 모델 혹은 알고리즘이 예측한 양성이 실제로 양성인 확률Recall: 실제 양성을 모델 혹은 알고리즘이 양성으로 예측한 확률 '똑같은 말인 거 아니야?' 싶지만 엄연히 다릅니다.각 정의를 풀어서 식으로 표현해보면 아래와 같습니다. Precision= 모델이 양성으로 예측한 것 중 진짜 양성인 수 / 모델이 양성으로 예측한 수= 모델이 양성으로 예측한 것 중 진짜 양성인 수 /..

안녕하세요. 추석을 쇠고 오니 몸도(?) 마음도 풍족해진 것 같습니다. 그런데 정신 차려보니 2026년이 100일도 안 남았더라고요 ㄷㄷㄷ12월에는 올 한해를 어떻게 기억하고 있을지 기대되네요 :) 이번에는 Rank Fusion에서 많이 사용되는 Reciprocal Rank Fusion(RRF) 알고리즘에 대해 공부한 내용을 정리하려고 합니다.CORMACK, Gordon V.; CLARKE, Charles LA; BUETTCHER, Stefan. Reciprocal rank fusion outperforms condorcet and individual rank learning methods. In: Proceedings of the 32nd international ACM SIGIR conference ..

1. 트위니 관제 알고리즘을 golang 언어의 goroutine에서 실행시킴2. golang의 goroutine은 go runtime에 의해서 제어되는 유저 레벨 스레드임3. 그런데 go routine이 실행되는 커널 레벨 스레드 풀을 지정할 수 없고, go routine 간 우선순위를 지정할 수 없음4. 알고리즘 실행 중 파악하기 어려운 지연 시간이 생길 수 있음5. 대안으로는 C++, rust가 있음 6. 그렇지만 go-routine으로도 필요한 실시간성을 지킬 수 있어서 심각한 문제는 아님

안녕하세요. 정말 찜통 같았던 여름인데 잘 지내고 있으신지요?저는 더위 때문에 정말 고생했다가 이제 조금 괜찮아진 것 같습니다.(여전히 덥지만요 ㅜㅠ) 이번에는 토스에서의 1년을 회고하려고 합니다.6개월, 9개월 회고를 남긴지 얼마 안된 것 같은데 벌써 1년이 되었네요 ㄷㄷㄷ1. 벌써 1년! 토스에는 입사 근속 주년마다 축하하는 문화가 있습니다. 지금은 근속 연수를 바로 확인할 수 있는 전등인데요.참고 링크: https://toss.tech/article/layers-of-your-time입사 초기에는 사무실을 지나다니면서 층수 높은 조명이 보일 때마다 '나는 언제 받을까?' 설레곤 했습니다. 그런데 드디어... 저도 1년을 채우면서 1층짜리 조명을 받게 되었습니다 👏👏👏 그리구 취지에 맞게 집에..

안녕하세요. 이번에는 기본적인 통계 개념을 정리해보려고 합니다.분명 고등학생 때도 대학생 때도 공부했던 내용들인데 왜 이렇게 생소한지 모르겠네요... ㅋㅋ쿠ㅠ1. 기술통계 (Descriptive statistics)데이터를 요약하여 전체적인 특징과 분포 형태를 쉽게 파악할 수 있는 통계적 기법입니다. 대표적으로 중심 경향성과 산포도 지표가 있습니다. 1.1. 중심 경향성평균모든 데이터를 더한 뒤 데이터 개수로 나눈 값입니다.mean = sum(data) / len(data) 중앙값데이터를 크기 순으로 정렬했을 때 중앙에 있는 값입니다.데이터 개수가홀수일 때: median = sorted(data)[len(data) // 2]짝수일 때: median = ( sorted(data)[len(data) // 2..