기리이이이인

미국 생활이 너무 심심해서 7월에는 의식적으로 밖에서 놀러다닐만한걸 많이 찾아봤다.먼저 7월 4일은 미국 독립기념일이어서 곳곳에서 하는 불꽃놀이를 보러 갔다. 작년에는 혹시 사람들 몰려 있는 곳을 가면 위험하지 않을까라는 막연한 걱정에 안 갔고 대신 밤에 고속도로에서 운전하면서 양 옆으로 불꽃이 올라오는 것만 봤는데, 1년 반쯤 살아보니까 기우인 것 같다는 생각이 들어 올해는 사는 곳 근처로 구경을 갔다. 대부분 City 단위마다 행사를 진행하더라.혹시 주차 자리나 구경할 자리가 없을까 싶어서 좀 일찍 갔는데, 그냥 불꽃놀이 시작 20~30분 전에 도착하게 출발했어도 충분히 잘 구경할 수 있었을 것 같다. 폭죽 쏘기 전에는 한동안 로컬 밴드가 공연하고 있고, 사람들은 옆에 있는 푸드 트럭에서 간식 같은걸..

어느 날 지메일의 광고 탭을 눌렀더니 요아소비가 샌프란에서 콘서트를 한다는 내용의 광고 메일이 와 있었다! 난데없이 미국에 웬 요아소비? 라는 느낌으로 찾아보니까 LA 에서 하는 코첼라에 참가했다가 돌아가는 길에 샌프란을 찍고 가는 듯 했다. 문제는 콘서트를 4월 21일에 하는데 광고 메일은 4월 15일에 왔다는 점. 당연히 공식 티켓은 다 팔렸고 리세일만 남아 있는 상태였다... 미국 티켓 리셀 제발 없애줬으면!어쨌든 이 귀한 기회를 놓칠 수 없기 때문에 공연장 위치와 가격을 봤는데, The Warfield (https://g.co/kgs/GoJNrfd) 라는 3천석이 안되는 규모의 홀에서 하는데다 해당 홀은 샌프란에서 가장 위험한 블록인 텐더로인 초입에 위치한 곳이었다. 홀의 구성은 계단식인데 가장 ..

차를... 6월에 샀는데 귀찮아서 안쓰다가 해가 바뀌기 전에 후기를 쓰려고 한다. 일단 차 사려고 한국에서 들고 온 돈도 있었고, 타겟 보너스도 달러로! 받았기 때문에 맨 처음 생각한 예산은 4만달러였다. 신용점수를 쌓으려면 파이낸싱을 하라고도 하던데, 굳이 이자를 더 내면서 신용점수를 쌓을만큼 필요성을 느끼지 못했다. 모기지를 할 것도 아니구.. 어쨌든 사고 싶었던 후보가 볼보 XC40/60, 제네시스 GV70, 아니면 투싼/스포티지/싼타페/쏘렌토 이정도였는데 한국 기준 GV70 깡통이 5천만원이랬으니 4만 달러면 살 수 있겠지? 라는 안일한 예산 책정이었다. 당연하지만 집 구할 때와 마찬가지로 최종 예산은 4만 달러를 훌쩍 넘겼다 😢.집 구할 때는 3천달러로 구할거라고 하다가 결국 할인 다 적용해서 ..

주마다 다르지만 캘리포니아는 한국 면허증을 캘리포니아 면허증으로 바꿔주지 않기 때문에 면허를 새로 따야 했다. 국제면허증을 들고 오면 급한대로 운전을 할 수 있지만, 관광이 아니라 거주 목적으로 온 경우는 10일 이내까지만 국제 면허증으로 운전할 수 있고 그 이후에는 캘리포니아 면허증을 취득해야 한다고 들어서 면허는 최대한 빨리 따보려고 했다. 근데 사실 10일 이내까지만 된다는 공신력 있는 출처는 못 찾았고, 미준모 같은데서 본 내용이긴 하다. 그거랑 별개로 차를 렌트할 때는 10일이 지났어도 그냥 국제면허증+한국면허증(영문 뒷면)으로 가능했다. 물론 이렇게 했을 때 사고나면 어떻게 되는지는 모른다;; 심지어 차량 구매도 면허증 없어도 일단은 할 수 있다고 들었다. 여기도 한국처럼 필기 시험 이후 실기..

이번 달의 What are you reading! Batch size vs Learning rate Effect of batch size on neural net training https://medium.com/deep-learning-experiments/effect-of-batch-size-on-neural-net-training-c5ae8516e57 요약 배치 사이즈를 K배로 키우고 다른걸 안 건드리면 한 배치내 example들의 Sum of gradient norm 은 K배보다 작다. 사실 당연한 부분 (모든 example의 그래디언트가 같은 방향이어야 겨우 K배랑 같아지니까). 즉 AVG(gradient) 가 아니라 SUM(gradient)를 학습에 사용해도 학습한 데이터의 총량이 같으면 업데..

슬슬 업무에 시스템 쪽 내용도 필요해지는 것 같은데 따로 시간내서 공부해두는게 나을 것 같아 http://www.yes24.com/Product/Goods/102819435 이 책이랑 CKA를 보려구 한다. 공부하면서 생기는 궁금점이랑 중요한 내용 같은걸 짧게 짧게 정리해두려고 함. https://designgurus.org/course/grokking-the-system-design-interview 이거랑 https://github.com/donnemartin/system-design-primer 이거도 유명하댔는데 얘네는 다음 스텝으로 봐야지 1. 웹서버의 부하는 로드밸런서로 나누는데, 만약 트래픽이 너무 커져서 로드밸런서에도 부하가 걸리면 그건 어떻게 나누는가? 2. 들어오는 리퀘스트의 내용에 따..

대학생을 대상으로 열리는 알고리즘 대회는 icpc를 제외하면 주로 여름 방학 시즌에 맞춰서 열리는 것 같다. 학부생이 된 시점부터 따지면 벌써 6년째 학부생이긴 한데, 어쨌든 휴학생도 대회는 참여할 수 있으니 이번 시즌에도 가벼운 마음으로 참가했다. 시간순으로 나열하면, 8월 01일: UCPC 본선 8월 21일: SCPC 1차 예선 8월 23일: 구글 코드잼 킥스타트 라운드 E 8월 29일: 브랜디 코드네임B 1차대회(예선) 8월 30일: 코드포스 라운드 #666 (Div1) 9월 05일: SCPC 2차 예선, 브랜디 코드네임B 2차대회(본선) 9월 08일: 코드포스 라운드 #669 (Div2) 적고 보니 꽤 많이 참가했다. 코드포스야 뭐 정기적으로 열리는 거지만...아무튼 짧게 짧게 감상을 써보자 UC..

2020 SCPC 2차 예선 3번 문제에서 삽질한 기록을 정리하려고 한다. 문제는 다음과 같다. 먼저 N

ACER: Sample Efficient Actor-Critic With Experience Replay제목에서도 볼 수 있듯이, 딥마인드에서 나온 Sample Efficient Actor-Critic With Experience Replay 는 Actor-Critic method에 Experience Replay를 접목시켜 데이터 효율성을 높인 새로운 강화학습 알고리즘을 제안하는 논문입니다. A3C의 off-policy 버전이라고 생각하셔도 됩니다. 논문 내용을 요약하면 다음과 같습니다. Experience Replay를 도입해서 Sample efficiency를 향상시켰다.Experience Replay를 사용하기 위해 그래디언트 계산에 off-policy correction을 추가했다. Import..

loss - 복사본 Pairwise ranking loss친구한테 영화를 추천해야 하는 상황을 생각해보자. 친구가 이때까지 본 영화에 대해 매긴 평점이나 영화평을 통해, 많은 새로운 영화 후보 중 친구가 볼 법한 영화를 순위를 매겨 제공해주는 것이다. 이런 종류의 문제를 딥러닝으로 풀고 싶으면 어떤 모델을 사용하는게 좋을까?물론 Recommendation system 같은 내용이 있겠지만, 여기서는 문제를 다음과 같이 단순화해보자."여러 개의 입력 이 주어질 때 입력 간의 상대적인 순위 를 구하기"만약 랑 관련된 일종의 점수 가 제공된다면 가장 쉬운 방법은 를 입력으로 받아서 를 예측하는 regression model을 만드는 것이다. 위의 예시의 경우 친구가 본 영화들에 대해 평점을 매겨준다면 영화 정..