투자와 독서

책이라기보다는 짧은 에세이집. 그렇지만 꽤 인상적인 구절들도 담겨 있다. 스타트업이 명쾌하게 답해야 할 질문 무엇을 만들고 있으며 그걸 왜 만드나?. 이걸 명확하고 쉽게 설명할 수 있어야 투자를 받을 수 있다. 어떤 제품을 만들어야 하나 많은 사람들에게 조금 사랑받는 제품보다 소수의 광팬을 만들 수 있는 제품을 만들어라. 그게 확장성이 더 좋은 전략이다. 어떤 산업에 들어가야 하나 중요한 기술변화가 막 시작되었지만, 사람들이 이를 깨닫지 못하고 있는 시기의 산업 스타트업은 위험한가 스타트업의 경험은 힘들지만 좋은 경력이다. 관성에 빠진 직장생활, 나태한 시간들이 진정한 위험이다. 어떤 사람을 뽑아야 하나 날 것 그대로의 우수한 지능. 그리고 그 업무 자체를 좋아하는 사람

무경계를 읽고 켄윌버의 다른 책들에도 관심이 생겨 읽어보게 되었다. 책 제목만 보고 명상법을 기대했으나, 의식의 수준들을 설명하는 내용의 책이다. 왜 과거의 깨달은 성인들은 남녀차별이라든지 신분제/노예제를 강력히 비판하지 않았을까? 보통 우리는 당시 사회의 수준을 고려하여 이를 묵인했다고 생각하고 싶어한다. 켄 윌버의 생각은 다르다. 깨달음의 수준과는 다른 영역의 의식수준이 존재하며, 설사 위대한 각성을 얻었다고 해도 이 수준은 낮을 수 있다. 근본적인 깨달음을 얻었다 해도 그 시대와 사회의 수준을 벗어나기 어려운 영역이 있으며, 통합적인 깨달음에 이르기 위해서는 이 '숨겨진 지도'를 알아채고 넘어서야 한다. 아래는 켄윌버가 말하는 발달의 숨겨진 지도다. 우리 안에 체화된 낮은 의식의 수준들을 명상속에서..

쏘쏘였던 책. 한권의 책이라는 측면에서는 같지만 책마다 그 가치는 천차만별이다. 이 책은 책이라기보다는 몇개의 에세이를 모아놓은 수준의 글(하지만 가격은 14000원 ㅋㅋ) 공짜가 아니었다면 볼 책은 아니지만 그렇다고 아주 나쁘지도 않다. 만화를 섞어주는 방식이 지루함을 많이 덜어준다. 이 책에서 배운 것 1. 로직 트리 0.회사가 손실이 난다 1.1매출을 늘려라 1.1.1 기존제품을 더 팔아 1.1.2 신상품을 만들어라 1.2비용을 줄여라 1.2.1 사람을 잘라라 1.2.2 간접비를 줄여라... ..... 2. 이슈트리 로직 트리와 비슷하지만 분류별로 접근하는 방식 3. 감정 털어내기 너저분한 감정들을 글로 써내려간다 일정 시간이 지난 후, 그 글을 다시 읽어보면서 치우친 감정들을 객관화한다. 4. 업..

2주에 걸쳐서 생각보다 빨리 읽었다. 케라스는 현시점에서는 점점 묻혀가는 툴이 되어가고 있지만, 케라스를 만든 프랑소와 슐레의 이 책은 충분히 가치가 있다. 모든 것을 설명하려는 과욕을 부리지 않으며, 필요한 부분은 직관을 사용하여 명쾌하게 설명한다. 너무 지나치듯 설명하고 넘어가는 텍스트 모델들은 조금 아쉬움이 남지만 전체적으로 너무 좋았던 책이다. 이 책을 통해서 배운 것은 1.딥러닝은 표현(representation)을 바꾸는 일 2. 메니폴드 가설 -딥러닝이 효과 있는 이유 :고차원의 세계는 저차원의 합 3. 딥러닝 학습과정 :과소적합 ->파라미터 늘리기 ->과적합->적합 :hold out/k fold/drop out 등 학습테크닉 4.시계열에 주로 사용되는 lstm, transformer 등의 ..

고동진 (전)삼성전자 대표이사가 쓴 책이다. 꼭 책을 읽지 않아도 말도 안되는 노력을 했을 이 분의 인생을 상상할 수 있다. 이 사람만큼 노력하며 인내와 끈기로 살 수는 없겠지만, 이 책은 범인들의 현실을 받아들이고, 최대한 평범한 사람들의 관점에서 쓰여진 좋은 책이다. 엄청난 노력과 성취를 이뤄낸 사람에게 조언을 받는 간접경험. 누구든 한번 읽어볼 만하다. 인상적이었던 내용 1. 어학의 중요성 :영어능력과 한문독해력이 커리어에 엄청난 이득을 주었음을 말한다. 2. 독서의 중요성 :독서광인 듯하다. 특히 역사, 전쟁사에 대한 이해를 강조한다. 3.직장이 아닌 직업 :안정성을 걱정한다면 이미 진 것이다. 회사가 내가 떠날 것을 걱정하게 해야 한다.

무려 한달동안 읽은 책이다. 완독하였음이 감개무량하지만, 13장 이후 일부 제대로 이해 못한 부분도 있어서 개운한 느낌은 아니다. 컴퓨터 용량과 성능의 한계로 100GB 이상의 데이터, GPU연산 테스트를 충분히 하지 못했다(이 책의 github 소스코드에 문제가 있었을 가능성도 있다) 이책을 통해 배운 점은 1. 파트1을 통해 파이토치와 딥러닝 모델에 대해 이해도를 높힐 수 있었다. 파이토치의 실제 주요 개발자 중 하나인 저자 루카 안티가(파트1만 루카가 썼다)의 내공을 느낄 수 있다. 이 책의 진가이다. 2.파트2를 통해서 실제 머신러닝 개발자들이 업무를 진행하는 방식을 간접체험할 수 있었다. 머신러닝 실무의 진입장벽은 생각보다 높지 않은 것 같다. 3.파이썬 문법들 이 책의 아쉬운 점은 1. 이 책..

2주에 걸쳐서 힘들게 읽었다. 책 중반까지는 이렇게 직관적이고 친절한 책이 없었으나... 그 이후(아마도 8장)에는 탐정처럼 빈곳을 채워나가는 느낌으로 읽었다. 이책을 가로막는 장벽은 다음과 같다. 1.numpy 배열, 행렬연산에 대한 이해도 2.지나친 생략(다른 자료들 참고 필요) 3.코드오류(ch8 211 page indent 오류) 하지만 배운 것도 매우 많고 저자에게 진심으로 고마움을 느끼기도 했다. 특히 이 책의 정수라고 한다면 딥러닝 프레임워크들이 결국은 자동미분기라는 것을 직관적으로 그리고 코드를 통해 이해시켜준다는 점이다. *역전파의 직관적 이해 *CNN의 레이어 이해 *RNN, LSTM에 대한 이해 *pytorch framework에 대한 이해 *딥러닝에 대한 자신감

머신러닝에 사용되는 알고리즘들을 5개 종족으로 나누어서 설명한다. 머신러닝의 학습을 식물의 성장에 비유하는 표현이 멋졌다. 데이터(햇빛과 토양, 물)를 주면 딥러닝 모형은 스스로 성장한다. 유머러스한 설명도 좋았고.. 모가 되건 머신러닝의 해야한다는 결론이 더욱 커지고 있다.

GPT의 문제점인 환각현상과 계산능력의 한계를 울프람의 언어-수학기호 연계모델로 넘어선다. *GPT의 기본 알고리즘에 대한 설명 GPT는 수억개의 문장을 학습하여 늘 이 단어 다음에 올 확률이 높은 단어의 목록을 작성하여 최상단 그리고 가끔은 조금 낮은 순위의 단어를 선택한다. 랜덤한 선택은 답변의 다양성을 늘리고 늘 새로운 대답을 가능하게 한다. 앞선 단어에 대한 경로의존성 하이퍼파라미터 선택에 따라서 문장의 뒤로 갈수록 선택가능한 단어 목록은 축소된다(앞의 단어들에 의존적이 되므로). 매우 단순한 알고리즘이며, 이 단순한 알고리즘은 우리 두뇌의 언어모형일 가능성이 높다.

제목이 곧 내용인 책. 몰랐는데 이 책을 베끼고 베낀 책들이 무수히 많다고 한다. 영성 혹은 불교에 익숙한 사람이라면 다 한 번쯤은 들어봤을 내용이지만 독자를 움직이는 힘, 울림이 있는 책이다. 책에 나오는 나와 다른 이들을 영체로써 인지하는 명상법을 몇달 동안 일상에서 해본 결과, 큰 도움이 되었다. 나 뿐만 아니라 타인도 영체로 둘러싸여 있다고 상상하면, 인간관계를 가질 때 몬가 미묘하게 분위기가 바뀌는 것 같았다. 기분 탓도 크겠지만 사람을 도구화하여 바라보지 않도록 도와주는 것 같다.