갈아넣는다고 돈을 더 버나요?

1. 신에게 권한을 부여받아 인간은 최대한 근면하게 일을 해야 한다고 배워온 청교도 이민자 가정의 자녀인 프레데릭 테일러. 오늘날로 치면 생산관리 컨설턴트와 같은 역할을 공장에서 담당하고 있던 그는, 막상 현장이 자신의 관점과는 다르게 움직이자 문제 의식을 가지기 시작했다. 왜 같은 시간 동안 일을 했는데 누구는 더 많은 작업을 하고 누구는 더 적은 작업을 할까. 그는 노동자의 등 뒤에서 초시계를 들고 작업 시간을 ‘측정’하기 시작했다. 이 행동은 곧

DeepL Pro가 멎었던 11시간

갑자기 찾아온 장애 이미 DeepL Pro에 대해서는 간단한 사용기를 올렸습니다. 그 글이 올라가고 나서 얼마 되지 않아서 30일 체험이 끝나기 며칠 전, 아주 난감한 일이 벌어졌습니다. 갑자기 유료 플랜의 모든 기능이 해제되고 이런 메시지만 덩그러니 나타났습니다. 문장 번역 쿼터를 다썼다는 말과 함께 말이죠. 물론 자랑인 웹페이지 번역은 쓸 수가 없었습니다. 매우 난감하게 되었습니다. 하루에 수십개의 영어, 수십개의 일본어 기사를 읽고, 그것보다는

애플워치와 심장 건강 (2) 심박수, 심전도, 심방세동 측정

애플워치와 심장 건강 (2) 심박수, 심전도, 심방세동 측정 애플워치와 심장 건강이라는 주제를 2회의 포스팅으로 정리하였습니다. 애플워치는 심박수와 심전도 뿐만아니라 심방세동까지 측정할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 이 포스팅에서는 애플워치와 심장 건강의 두 번째로 애플워치의 심박수, 심전도, 심방세동 측정 기능에 대해 알아보겠습니다. 가끔 심장이 두근거린다는 것을 느끼시는 분들이나 심장질환 진단을 받으신 분들은 애플워치를 어떻게 활용할 수 있는지

합성곱 신경망: 딥러닝 기초 시리즈 8

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지와 같은 공간적 데이터의 특징을 효과적으로 학습하기 위한 신경망 아키텍처입니다. CNN은 주로 이미지 처리 작업에서 사용되며, 이를 위해 입력 데이터의 지역적 특성을 추출하고, 이를 통해 객체 인식, 분류, 얼굴 인식 등의 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행합니다. 이 글에서는 합성곱 신경망(CNN)에 대해 알아보고 파이썬 코드로 예제로 실험해 보겠습니다. 목차 합성곱

애플워치와 심장 건강 (1) 심장 작동원리, 부정맥, 심전도

애플워치와 심장 건강 (1) 심장 작동 원리, 부정맥과 심전도 애플워치로 심장 건강을 관찰할 수 있는 방법을 2회의 포스팅으로 정리하였습니다. 애플워치는 심박수와 심전도 뿐만아니라 심방세동까지 측정할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 이 포스팅은 그 첫 번째로 우리가 관심을 가져야 할 심장질환과 심장의 작동원리, 그리고 부정맥과 심전도까지 살펴보겠습니다. 글의 순서 심장 질환과 심장의 작동원리 이해 부정맥과 심전도 병원에서 이용중인 심전도 측정방법

데이터를 다루는 분들에게 추천하는 책, 신호와 소음

0/ 왜 어떤 예측은 빗나가는데 그의 예측은 적중하는가 《패스트컴퍼니》 선정 ‘가장 창조적인 인물 1위’ 《타임스》 선정 ‘전 세계에서 가장 영향력 있는 100인’ 네이트 실버는 시카고대학교에서 경제학을 전공한 뒤 2002년 회계컨설팅회사 KPMG에 입사했다. 그는 곧 엉뚱한 일을 벌이기 시작했는데, 자신이 좋아하는 메이저리그 야구선수의 성적을 예측하는 시스템인 페코타PECOTA를 개발한 것이다. 놀라운 적중률로 명성을 얻은 실버는 카지노에서 통계 확률

아메리카노 커피 놀라운 효능 8가지 총정리

커피는 커피나무 열매의 씨앗을 볶아 만든 원두를 원료로 해 만든 음료입니다. 최근 우리나라는 커피 공화국 이라는 표현이 무색할 정도로 우리나 커피 소비는 세계 최고 수준이라고 하는데 그 중 가장 인기가 있는 커피는 아메리카노 입니다. 커피는 많이 마시면 카페인 중독에 이를 수 있지만 적당히 마시는 것은 몸에 도움이 된다고 알려져 있습니다. 이번에는 아메리카노의 효능 8가지를 알려드리겠습니다. 심혈관 질환 예방 커피에는 폴리페놀 성분이 풍부하게 함유되어

배치 정규화: 딥러닝 기초 시리즈 7

배치 정규화(Batch Normalization)는 딥 러닝에서 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. 이 기술은 2015년 Sergey Ioffe와 Christian Szegedy에 의해 처음 소개되었으며, 딥 러닝 모델의 훈련을 더 빠르고 안정적으로 만들기 위한 목적으로 개발되었습니다. 이 문서에서는 배치 정규화의 이론적 배경과 원리에 대해 깊이 이해하고, 파이썬 코드로 구현해 보겠습니다. 목차 배치 정규화의 기본 아이디어 배치 정규화 공식 배치 정규화