지독한 자기 혐오자였던 미키, 그리고 나 미키는 평생 자신을 사랑한 적이 없다. 미키는 엑스펜더블에 지원할 때 계약서를 자세히 보지도 않았다. 자신을 이용하는 티모를 친구라 감싸기도 하고, 자신에게 음식 테스트를 한 마샬에게는 식사 초대해줘서 고맙다고 인사까지 한다. 그는 왜 이렇게 됐을까? 어릴 적 자기 때문에 어머니가 죽었다고 생각하여 내면에 뿌리 깊은 자기 혐오가 자리 잡았기 때문이다. 또한 고아원에서 자라며 아무도 그의 존재 자체에 대한 존중과 사랑을 주지 않았을 것이다. 고통스럽게 계속 죽어야하는 상황조차도 그는 자신을 탓하며 벌 받는 것이라 생각한다. 자기 혐오로 자기 합리화를 오지게 한다. 이렇게 지독한 자기혐오자였던 미키에게서 어떻게 미키18이 나오게 된 걸까? 처음엔 이 설정이 조금은 억지스럽다 생각했다. 17번의 죽음 동안 한.. 2025. 3. 26. 국가 폭력의 비극, 제주 4.3사건을 돌아보다 일본군이 물러나자 미군이 들어왔다.2차 대전이 끝날 무렵, 1945년 8월 15일 일본이 항복하며 우리나라는 갑작스런 해방을 맞이했다. 1910년 강제 한일합병 조약 이후로 35년 간 일제의 탄압을 받았던 조선인에게 해방의 기쁨은 고작 한 달도 가지 못했다. 그 해 9월 7일, 미군정이 시작됐기 때문이다. 미국과 소련은 조선땅을 반으로 갈라 자기들끼리 신탁 통치를 구상하고 있었고, 결국 미군이 38선 이남 지역을 '점령(occupy)'하는 포고문을 발표했다. 그러나 '통일 독립 국가'를 소망했던 당시 조선인은 신탁 통치가 또다른 식민이며, 국토의 분단을 야기한다고 생각했다. 경찰이 6명을 쏴 죽였다.1947년, 3.1절을 맞이하여 전국에서는 "통일독립 전취"을 주창하며 기념식에서 시위를 열었다... 2025. 3. 2. [독후감] 이반 일리치의 죽음 - 죽음 앞에 나는 어떻게 살 것인가? 이반 일리치의 죽음 소식을 들은 친구 이바노비치는 죽음의 대상이 자기가 아닌 다른 사람인 것에 기쁨을 느낀다. 그의 태도에 환멸을 느꼈지만 한편으로는 죽음을 나와 동떨어진 주제로 여긴다는 점이 비슷했다. 하지만 이 책을 다 읽고 나니 죽음이 누구에게나 평등하다는 사실을 상기하게 되었다. 또한 죽음은 특별한 이벤트가 아닌 자연스러운 수순임을 인지하게 되었다. 우리는 삶이 당연하고 죽음이 특별하다 생각하지만, 사실은 삶이 특별하고 죽음이 당연한 것이다. 삼단논법의 예시처럼 모든 사람은 언젠가 죽기 때문이다. 그러나 인생의 대부분 우리는 이 사실을 잊고 살아간다. 죽음에 직면한 때가 되어서야 인생을 돌아본다. 그리고 죽음 직전에야 무의미한 일에 집착했던 과거를 후회한다. 이반 일리치는 권력욕과 완벽해 보이는 .. 2023. 4. 21. [머신러닝] 원핫인코딩이 트리 기반 모델의 성능을 저하시키는 이유 본 포스팅은 범주형 독립변수가 있을 때 원핫인코딩이 트리 기반 모델의 성능에 어떠한 악영향을 미치는지에 대한 칼럼을 번역한 글입니다. 현재 많이 사용하는 Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 트리 기반 모델을 사용할 때는 범주형 변수를 반드시 원핫인코딩 해줘야 합니다. 하지만 원핫인코딩은 트리 기반 모델의 성능을 저하시킵니다. 이에 대한 실험 내용을 잘 정리한 칼럼을 번역하여 소개합니다. 원본 포스팅은 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다. Are categorical variables getting lost in your random forests? https://deepnote.com/workspace/first-deepnote-workspace-0bca-0bbbab26-2537-4dc3-a.. 2023. 4. 5. [독후감] 수저 계급론, 우생학은 아직 존재한다. 데이비드 스타 조던은 어류의 2,500종 이상을 식별해 목록화하는 엄청난 업적을 남긴 생물 분류학자이자 스탠포드 대학의 초대 총장이었다. 그가 생물 분류학자가 된 이유는 자연으로부터 세상의 질서를 알아내고 싶었기 때문이다. 정면을 뚫어지게 응시하는 사진 속 두 눈을 보면 마치 그 진리를 찾은 것 같은 강렬한 자기 확신이 느껴진다. 그는 평생 "생명의 나무"를 완성하는 데 몰두했으며, 이를 통해 우월성을 척도로 지구 상 생물을 정렬하기 원했다. 그의 궁극적인 목적은 인류가 더 우월한 종으로 발전하는 방법을 찾는 것이었다. 그의 연구는 우생학과 만나며 빛을 발했다. 프랜시스 골턴이 주창한 우생학을 처음 미국에 들여온 것이 바로 그였다. 1898년 우생학을 지지하는 첫 논문을 발표했다. 히틀러가 고작 10살 .. 2023. 1. 27. [머신러닝] 프로젝트 전략 (3): Train / Dev / Test set [Andrew Ng 교수님의 머신러닝 전략 시리즈] 2022.01.23 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization 2022.01.24 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric 2022.02.09 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (3): Train / Dev / Test set 본 포스팅에서는 앤드류 응 교수님의 세번째 머신러닝 전략을 소개한다. 이번에는 Train/Dev/Test set을 어떻게 효과적으로 나눌 것인가에 대해 다룬다. 하나씩 살펴보자. 1. Dev / Test Distribution Dev set과 Test set의 분포가 같아야 한다. Dev set과 Test set의 분포가 .. 2022. 2. 9. [머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric [Andrew Ng 교수님의 머신러닝 전략 시리즈] 2022.01.23 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization 2022.01.24 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric 2022.02.09 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (3): Train / Dev / Test set 본 포스팅에서는 앤드류 응 교수님의 두번째 머신러닝 전략을 소개한다. 이번에는 평가 지표를 어떻게 설정할 것인가에 대해 다룬다. 여러 모델을 만든 다음, 그들 중 어떤 모델이 가장 성능이 좋은지를 판단하려면 비교할 수 있는 평가 지표가 있어야 한다. 이때 평가 지표는 단 하나의 수치값이어야 한다. 1. Single Numb.. 2022. 1. 24. [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization [Andrew Ng 교수님의 머신러닝 전략 시리즈] 2022.01.23 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (1): Orthogonalization 2022.01.24 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (2): Evaluation Metric 2022.02.09 - [데이터과학] - [머신러닝] 프로젝트 전략 (3): Train / Dev / Test set 본 포스팅은 Coursera에 있는 Deep Learning Specialization 강의 중 세번째 섹션인 Structuring Machine Learning Projects의 내용을 정리한 글이다. 해당 섹션은 스탠포드 대학교의 교수이자 중국 바이두의 부사장인 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 프로젝트 노.. 2022. 1. 23. [추천시스템] Multi-Armed Bandit [추천시스템 시리즈] 2021.08.30 - [데이터과학] - [추천시스템] 비개인화 추천 알고리즘 - 인기도 기반 추천 2021.09.01 - [데이터과학] - [추천시스템] 성능 평가 방법 - Precision, Recall, NDCG, Hit Rate, MAE, RMSE 2021.09.08 - [데이터과학] - [추천 시스템] Matrix Factorization (SGD) 2021.09.28 - [데이터과학] - [추천시스템] Alternating Least Square (ALS)를 활용한 Matrix Factorization 2021.10.18 - [데이터과학] - [추천시스템] Multi-Armed Bandit MAB의 등장 배경은 카지노에 있는 슬롯머신과 관련있다. Bandit은 슬롯머신을,.. 2021. 10. 18. 이전 1 2 3 다음
