내 맘대로 위클리 뉴스 - 2016년 19주(5월 10일)

Data?, Data!, Data...

  • March Machine Learning Mania 2016, Winner's Interview: 1st Place, Miguel Alomar
    • R과 SQL을 사용해서 NCAA 토너먼트의 결과를 예측하는 것에 도전해서 우승한 Miguel Alomar의 인터뷰
    • 분석 기법은 'logarithmic regression and random forests'를 사용하였음
    • 이외의 중요한 몇가지 답변이 있으니 읽어보면 도움이 됨
  • Machine Learning for Emoji Trends
    • 머신 러닝을 사용해서 인스타그램에서 사용되는 Emoji Trends를 분석하는 기사
    • NLP를 사용해서 Emoji Trends를 분석함
  • From Insight-as-a-Service to insightful applications
    • '통찰력'을 제공하는 소프트웨어에 관한 내용을 다루고 있음
    • 해당 어플을 사용할 만한 곳과 특징을 정리한 부분은 따로 메모해 두고 고민해보자!
    • 미국의 밴체투자사가 머신 러닝에 투자를 시작한다는 점은 우리나라와 미국은 별로 다르지 않은 것 같은 느낌을 받았음

Python with PY Family

Android with Google Family

  • Instant Run: How Does it Work?!

    • "안드로이드 스튜디오 2.0 프리뷰"를 통해서 선보인 'Instant Run'이 어떻게 작동하는지 소개하는 기사.
    • 'Instant Run'에 관련된 기사는 이 곳에서 확인가능
    • 'Instant Run'의 작동방법에 관심이 없다면, 'Swap' 관련 부분의 이미지와 마지막에 소개하는 'Tips' 부분은 읽어보도록 하자.

      The goals of Instant Run are really simple: "Remove as many of these steps as possible, and make whatever remains as fast as possible."

  • Looking at JRebel for Android and Instant Run: how to update code and resources in Android application without wasting time on restarts.

    • 앞서 소개한 'Instant Run'와 유사한 기술인 JRebel의 비교기사
    • 'JRebel'이 'hot swap'을 지원하지 않는 이유에서 멈짓하게 되었음

      The main reason for why JRebel for Android does not “hot swap” is to make it easier for the user to understand what is happening — and what to expect after code or resources have been updated.

  • Introducing Bourbon: Dribbble, Android, MVP and a Common-Code Module

    • 'Dribbble' App인 'Bourbon'을 만들면서 고민했던 'Common-Code(공통 모듈)'에 대한 아주 '세밀하고 자세한' 소개
    • 특히 'TV'앱도 같이 소개하고 있기 때문에 여러 스크린을 다뤄야 한다면 꼭 읽어볼 필요가 있음. 강추!
    • 'Project Structure'와 'Browse Screen Structure'를 함께 읽어보면서 많은 아이디어를 얻을 수 있었음