1부에서는 AutoML이란 무엇인지, AutoML이 가진 장점과 주목받는 이유를 살펴봤습니다. 하지만 AutoML의 목적과 정의를 이해하는 것과 현실에서 AutoML 적용을 이야기하는 것은 다른 차원의 문제입니다. 이번 글에서는 AutoML이 어디까지 발전해왔고, 어떤 모습으로 AutoML을 맞이할 수 있는지에 대해 이야기합니다. 또한 최종적으로 현재 AutoML이 지니는 한계점은 무엇인지, 이를 바탕으로 우리가 주의해야 할 점은 무엇이 있는지 알아보겠습니다.

2010년 즈음에 시작된 모바일 우선이라는 웹 디자인 전략은 이제 새로운 웹사이트나 웹 애플리케이션을 만들 때, 사실상 표준으로 사용되고 있습니다. 우리가 자문하는 첫 번째 질문은 "오늘날 최고의 모바일 경험은 무엇일까?"입니다. 이에 답하려면 네이티브 모바일 애플리케이션을 살펴보는 것이 좋을 것입니다. 스퀘어(현 블록)가 현재 공을 들이고 있는 부분은 모바일과 데스크톱 사용자, 모두에게 만족스러운 터치 인터페이스 친화적인 사용자 상호작용을 구현하는 것입니다.

오늘은 간만에 좀 흥미로운 주제로 글을 써보고자 합니다. 바로 운영체제입니다. 그런데 이제 뜬금없이 레스토랑을 곁들인…이 주제를 선택한 이유는 지금 운영체제 수업을 듣고 있어서 그런 것도 있는데, 교수님께서 다소 복잡할 수 있는 개념들을 비유를 통해 설명해 주셨던 게 이해에 있어 큰 도움이 되었기 때문입니다. 그래서 저도 운영체제의 특징, 프로세스와 쓰레드의 개념을 비유로 설명하고자 합니다. 이번 글을 통해 운영체제와 프로세스, 쓰레드에 대한 기본 개념을 정리하고 싶으신 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

빅데이터를 활용하는 다양한 방법 중 단연코 가장 인기가 많은 것은 머신러닝입니다. 머신러닝은 빅데이터의 활용성을 비약적으로 발전하게 함과 동시에 AI의 근간이 되고 있습니다. 이에 따라 최근 머신러닝에 대한 교육이나 강의도 많이 개설되고 있습니다. 하지만 현실에서 머신러닝을 근사하게 구사하기란 매우 어려운 일입니다. 제대로 머신러닝을 이해한 이후에 상황에 맞는 방법론을 적용하는 것이 어렵기 때문입니다. 이러한 경향 속에서 최근 AutoML이 주목을 받고 있습니다. 이번 스마트하게 머신러닝 적용하는 법에서는 AutoML이 무엇이기에 최근 주목을 받고 있으며, 머신러닝과는 어떤 관계인지에 대해 이야기해보겠습니다.

이번에는 풀스택 개발자에 대해 한번 얘기를 해보려고 합니다. 명확한 실체 없이 떠도는 용어인 만큼 저마다의 해석이 다릅니다. 그러다 보니 상당히 많이 변질된 용어이기도하고 사람들이 환상을 가지고 있는 용어이기도 합니다. 이번 글에서는 현업 프론트엔드 개발자의 시각에서 풀스택 개발자가 무엇인지 그리고 풀스택이 어떠한 의미를 가지는 지에 대해 이야기를 드릴까 합니다. 이 글 또한 또 하나의 풀스택 개발자에 대한 해석과 설명일 테지만, 프론트엔드 개발자이기 이전에 스스로를 풀 스택 개발자라고 생각했었기에 풀스택 개발자에 대한 이해를 도울 수 있기를 바랍니다.

지금부터는 모듈과 번들러의 역사에 대한 간략한 설명을 해볼까 합니다. 그렇다고 해서 조선시대 역사까지 알 필요는 없습니다. 저도 그냥 대충 끼워 맞춘 거라서…아무튼 이 글을 통해 JavaScript 모듈 시스템에 대한 이해가 필요한 분들, 혹은 JavaScript 번들러 생태계에 대한 이해가 필요한 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

저는 개발자가 아닙니다. IT기업에서 7년 이상을 근무하고 있지만 개발을 업으로 하는 포지션은 아닙니다. AWS Certified Cloud Practitioner의 경우, 마케팅•세일즈•법률•프로젝트 매니저 등 개발자가 아니어도 필요한 경우가 생길 수 있고 저 또한 그러했습니다. 이 글을 시험 준비를 시작하는 시점에 읽으면, 보다 효율적으로 시간을 쓸 수 있습니다. 시험 전 마지막 확인 과정에서 읽어보고, 아래에서 언급된 부분에 대한 내용을 한번 더 숙지하는 방법을 추천합니다.

지난 11월, 네이버와 카카오에서 2021년 테크 콘퍼런스를 열었습니다. 네이버와 카카오는 IT 기술 기반의 회사인 만큼 매년 테크 콘퍼런스를 통해 새로운 IT 기술을 공유하고 앞으로 나아갈 방향을 공개합니다. AI에 대한 관심은 예년과 같이 뜨겁습니다. 두 회사 모두 Vision AI, 자연어 처리, 음성 합성과 같이 다양한 분야의 AI 기술을 발표했습니다. 이 글은 그중 양사의 vision AI 기술 개발 현황과 적용된 서비스의 공통점과 차이점을 다룹니다.

정규 표현식이라는 것이 왜 세상에 나오게 되었는지, 어떤 환경에서 구동되는 것을 전제로 만들어진 것인지부터 알고 나면 자연스럽게 정규 표현식의 한계점도 이해할 수 있게 된다. 이번 글에서는 필자와 같은 프론트엔드 개발자에게는 너무나도 익숙한 HTML이라는 언어를 정규 표현식만으로 파싱 할 수 있는가라는 질문을 통해 정규 표현식이 개발된 목적과 한계에 대해서 이야기해보려고 한다.

얼마 전 ‘pet rock 053’이라는 ‘NFT’ 상품 하나가 13억 원에 판매됐습니다. 작품의 이름을 번역하면 ‘애완용 돌멩이 53번’입니다. 혹시 53이라는 숫자에 심오한 의미가 있거나, 애완용이라는 개념에 대한 철학적 함의가 있을까요? 답은 ‘아니다’입니다.