말랑말랑

할만할듯 + 생각해보니 스파르타가 하면 잘하겠다

https://namu.wiki/w/%EC%95%BC%EC%B0%A8(%EC%98%81%ED%99%94) 걍 범죄 액션

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https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9A%B0%EB%A6%B0%ED%8F%AD%EB%A7%9D%ED%96%88%EB%8B%A4 우린폭망했다 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 ko.wikipedia.org

제일 싫어하는 개발자의 유형 중 하나가, 개발자가 일을 잘하기 위해서 하나부터 열까지 기획자가 다 챙겨야 한다고 생각하는 분들이다. "A ~ Z까지 엣지케이스, 예외 상황 하나도 빠짐없이 다 기획서에 넣어주세요" "아 그건 기획서에 없었으니깐 당연히 안했죠" "그거 자주 잊어먹으니깐 A, B, C에 문서화 해주세요" 등등 엄청 많다. 이걸 병적으로 싫어한다. 엔지니어 외 다른 직무는 엔지니어의 서포트 조직이 아니다. 그래서 팀에 합류하고나서 공들였던 작업중 하나가 엔지니어들의 문서화/커뮤니케이션 문화 개선이였다. 초기 스타트업의 엔지니어분들은 커뮤니케이션/문서화의 세심함이 정말 부족하다. 엔지니어들의 리소스가 절대적으로 부족한 시기이다보니, 최대한 엔지니어분들의 리소스를 아끼기 위해 엔지니어가 아닌 분들..

2017년 이후 AI 스타트업들은 어떻게 지내고 있나. 1. AI 영역에서 원천기술을 개발하는 스타트업은 상당수 사라짐 2. 특히 data source 를 구하기 상대적으로 쉬운 computer vision 분야를 제외하곤 거의 씨가 마른 수준. (NLP, emotional AI...) 3. 동시에 AI 기술이 상향평준화 되면서 일반적인 분석, 추천에 ML 을 사용하는 팀은 꾸준히 많아지고 있음. 2016년 경 한참 딥러닝 바람이 불기 시작할 때 데이터 마이닝 하던 팀들이 죄다 간판을 딥러닝으로 갈아끼우던 것과 좀 비슷함. 4. 2017년 대비 2020년은 코로나로 인해 업계 지형에 큰 변화가 있었는데, 이를 재확인하고자 2021년에도 조사를 해봄. 결과는 대부분의 산업군에서 AI 팀들은 증가했음. 5...

스테픈도 게임인가? http://www.coindeskkorea.com/news/articleView.html?idxno=78953&fbclid=IwAR2a4Is_DWzjUh9b1Q2-qMXP6s7AWJvy_touaw4h9GI9j6wQpSQ_vjl-WM0