23.07.21 금

1. 추천시스템 강의 - ALS (랩미팅 발표 준비) O

2. 졸업 계획 짜기 -> colbert 자료 요청으로 대체 O

3. 커리어 계획 짜기 - 가고 싶은 회사 찾는 중 O

4. 사람에 대한 이해 O

5. 스트레칭 및 명상 10분 O

6. 밤산책 15분 X

7. pushup 125개 O

 

- 우리가 생각하는 (rating - U^tV)^2 이걸 optimize하는 것은 NP-Hard문제라서 해결하기가 어려운데, 잘 보니 linear regression인 (y - w^Tx)^2과 유사해보인다. 그런데 linear regression은 closed form solution이 존재하고 있어서 이를 통해 해결할 수 있으니 mf도 이를 통해서 해결할 수 있지 않을까? 생각해서 U와 V를 고정시켜두고 alternative하게 solution을 구할 수 있다. 이를 ALS라고 한다. 강의를 들어보니 도움이 정말 많이돼서 일단 기록하지 않고 강의를 전체적으로 조망하고자 한다.

 

- 생각보다 내가 원하는 회사에 들어가는 게 정말 어렵다는 것을 알았다. 확률, 통계, 머신러닝과 관련된 수학적 지식은 기본이고, 자료구조, 알고리즘, 일반적인 구현 능력, NLP, CV, RS, RANKING 등에 대한 연구 지식, 영어 소통 능력까지 이래서 다들 서울대 출신인가보다 하지만 모든 능력은 결국 오를테고 나는 입사하게 될 것이다. ㅎㅎ 입사하지 못하더라도 이를 위해 노력한 과정을 통해 나는 더욱 성장하게 된다는 것만큼은 믿어 의심치 않는다.

 

- 갑자기 colbert 자료 요청이 있으셔서 도와드렸다. colbert가 이제 rerank도 있지만 facebook의 approximate nearest neighbor인 faiss를 사용해서 indexing을 하고 candidates를 뽑으면 다시 rerank를 해서 full ranking을 하는데 그 자료가 필요하셨다.

 

- 사람에 대한 이해를 하면서 그동안 몰랐던 것들을 알게 됐다. 그리고 나의 치명적인 문제점도 알았다. 너무 수줍음이 많다는 것이다. 내가 수줍음이 많았던 이유는 그것이 남들에게 호감을 줄 것이라고 생각했다. 어떤 면에서는 그런 점이 호감이 될 수도 있겠지만 대체로 좋지 않은 인상을 줄 수 있다. 하지만 이제 알았으니 이를 개선할 수 있는 방법을 찾고 해결하면 좋겠다.

 

 

 

회사 -> 코테, 서류, 졸업 등 필요한 것 정리하고 그에 따른 플랜 세우기

전문연

논자시

논문평가

 

내일은 코테랑 연구 위주로 진행해야겠다. 검색 모델도 과제회의 하기 전에 잠깐 체크!