티스토리

나의 연구일지

검색하기

블로그 홈

나의 연구일지

hello5555.tistory.com/m

파퓨아뉴기니 님의 블로그입니다.

구독자: 2

방명록 방문하기

주요 글 목록

[프로그래머스] H-Index https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42747 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [Lv2, 정답률 64%] 1. list가 비어있을 가능성 max(list)를 쓸 때, list가 비어있을 가능성을 생각해야한다. 빈 리스트에 max 함수를 쓰면 런타임 오류가 난다. 2. '이상'인지 '같을 때'인지 생각하기 이래서 틀리면 문제를 찬찬히 한번, 코드 찬찬히 한번 다시 읽어봐야한다. 문제에서는 'h번 이상 인용된 논문이 h편 이상' 이라고 했는데 내가 '이상'을 누락시키면서 테스트.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 8.
[프로그래머스] 멀리 뛰기 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12914 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [Lv2, 정답률 68%] - 팩토리얼을 이용해 풀었음 - 수가 너무 커지면 나눗셈 시 OverFlowError가 발생함 - 나눗셈 대신 // 부호 사용해 해결 def solution(n): answer = 0 for i in range(n//2+1) : # i는 2칸이 들어가는 갯수 multiple = 1 for j in range(i+1, n-i+1) : multiple *= j for k i.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 3.
[프로그래머스] 숫자 짝꿍 [Lv.1] 정답율 56% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131128 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [풀이] - for문에서 pop으로 원소를 삭제하면 index가 실시간으로 달라지기 때문에 해당 리스트 속 모든 원소에 대해 코드를 실행하지 못할 수도 있다 - int()를 쓰면 경우에 따라 시간 초과가 될 수 있으니 주의할 것 [오답] def solution(X, Y): answer = [] X = list(X) Y = list(Y) for idx_x, x in en.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 9.
[논문] Attention Is All You Need (Feat. 동빈나 유튜브) * 이 글은 유튜브 채널 의 영상을 보고 필기한 내용입니다. https://www.youtube.com/watch?v=AA621UofTUA 개요 이 논문은 현대 자연어처리 딥러닝 기반의 핵심 아키텍처인 transformer의 시작을 알렸다. transformer는 attention이라는 매커니즘을 활용하는 아키텍처. 딥러닝 기반의 기계 번역 발전 과정 2021년 기준 최신 고성능 모델들은 transformer 아키텍처를 기반으로 하고 있다. 대표적으로 GPT는 transformer의 decoder를, BERT는 encoder를 활용하고 있다. attention 매커니즘은 2015년 처음 제안되었다. 2년 후 RNN을 전혀 사용하지 않고 attention에만 의존한 transformer가 등장했다. tra.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[프로그래머스] 개인정보수집 유효기간 [Lv.1] 정답율 40% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/150370 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [풀이] - datetime 모듈을 이용해 문자열 날짜를 컴퓨터가 이해하는 날짜 포맷으로 변경했다 - dateutil.relativedelta를 이용해 현재 날짜에서 개월 또는 일자 단위로 빼거나 더하는 법을 배웠다 [코드] from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta de.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[프로그래머스] 둘만의 암호 [Lv.1] 정답율 50% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/155652 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [풀이] - string 모듈을 통해 영어 소문자를 알파벳 순으로 불러올 수 있다. import string alphabet_list = list(string.ascii_lowercase) [코드] import string def solution(s, skip, index): alphabet_list = list(string.ascii_lowercase) answer .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[프로그래머스] 구명보트 [Lv.2] 정답율 68% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42885 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [풀이] - greedy algorithm - 반복문은 1번만 써야 시간 초과 실패를 하지 않는다 - pop(n) 대신 리스트[idx]를 이용해야 시간을 줄일 수 있다. pop(n)의 시간복잡도는 O(n)인 반면, list[idx] 검색의 시간 복잡도는 O(1)이기 때문이다. - 참고로 pop, remove, insert의 시간복잡도는 모두 O(n)이다. 하지만 리스트 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[프로그래머스] 정수를 나선형으로 배치하기 [Lv.0] 정답율 45% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/181832 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [풀이] - 변하는 수는 총 4개 각각의 변수를 모두 만들어야 한다. 변수를 2개만 만들려고 해서 계속 실패함. [코드] def solution(n): answer = [[0]*n for _ in range(n)] count = 0 min_row = min_col = 0 max_row = max_col = n-1 while count < n*n : for i in ra.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[프로그래머스] 달리기 경주 [Lv.1] 정답율 39% https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/178871 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [풀이] - 리스트를 이용하면 시간 초과로 탈락. 해쉬 테이블(딕셔너리)를 만들어서 풀어야한다. [정답] def solution(players, callings): name_dict = {name:rank for rank, name in enumerate(players)} rank_dict = {rank:name for rank, name in enumerate(pla.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 16.
[알고리즘] 3-4 Dynamic Programming 1. 동적 프로그래밍(Dynamic Programming / DP) 메모리를 사용해서 중복 연산을 줄이고 수행속도를 개선한다. 즉, 중복 연산해야하는 것을 메모리에 저장하기에 그걸 호출해서 이용하는 것이다. '기억하며 풀기'라고 부르는 사람도 있다는데, 이 표현이 굉장히 정확하고 쉬운 것 같다. DP는 큐나 스택처럼 정해진 형태의 알고리즘이 아니다. 수행시간을 단축시키는 기법을 구현하는 것을 뜻하기에 사람마다 풀이법이 끝도 없이 달라질 수 있다. 1-1 분할 정복과의 차이 주어진 문제를 작은 문제들로 나누어 푼다는 면에서 비슷하다. 하지만 DP에서는 분할된 문제들이 중복된다는 특징이 있다. 1-2 어떤 문제를 DP를 통해 풀면 될까? 1) DFS / BFS로 풀 수 있지만 경우의 수가 너무 많은 문제 2.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 13.
[알고리즘] 3-3 DFS / BFS DFS, BFS 모두 탐색을 위한 알고리즘이다. 같은 모양의 그래프라도 DFS와 BFS는 각각 탐색 순서가 다르다. 1. DFS (깊이 우선 탐색) 특정 노드부터 끝까지 내려갔다가 다시 올라와 옆의 노드로 이동해 또 아래까지, 이걸 반복하여 끝까지 탐색한다. stack 또는 재귀함수로 구현 # 재귀함수를 이용한 DFS 활용 def dfs_recur(node, dfs_graph, dfs_list=[]): if node in dfs_list : return dfs_list dfs_list.append(node) if dfs_graph[node] == []: return dfs_list else : for num in dfs_graph[node] : dfs_recur(num, dfs_graph, dfs_lis.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 13.
[자료구조] 그래프 1. 그래프 그래프 자료구조란 개체들 간의 관계를 표현하는 추상적인 자료구조. 그래프는 방향이 있을수도, 없을수도 있다. 또, 순회하는 것도, 하지 않는 것도 있다. 트리 또한 그래프의 일종으로 볼 수도 있다. 하지만 그래프는 노드간의 관계, 트리는 노드간의 계층을 표현한다. 그래서 엄밀히는 다른 개념이다. 트리에는 그래프에는 없는 계층개념이 있기 때문이다. object간의 관계를 표현을 할 때 유용하다(SNS 친구 추천, 도로 상의 차량 검색, 운송시스템). 그래프는 기본적으로 vert(노드 또는 정점)와 edge(간선)으로 연결되어있다. 2. 가중치 그래프 가중치 그래프(Weighted Graph)는 간선에 가중치가 부여되어 있는 그래프를 뜻한다. 지도를 그래프로 표현했다고 생각하면 이해가 쉽다. 예.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 13.
[자료구조] 3-1 Hash 1. 해시 테이블 해싱(Hashing)은 쉽게 말해서 다 흩뜨려놓고, 키와 매칭되는 값을 검색하는 과정이다. 해시 테이블은 무언가를 찾을 수 있도록 한 사물에서 다른 사물로 매핑해야하는 경우에 적합하다. 키를 활용하여 값에 직접 접근이 가능한 구조로, O(1) 시간복잡도 안에 검색, 삽입, 삭제를 할 수 있다. Python 딕셔너리도 해시 테이블의 한 종류다. 1-1 array와의 비교 array의 검색 시간복잡도는 O(n), 해시는 O(1)로서 차이를 보인다. Hash의 key를 숫자로 바꾸어 index number로 저장하기 때문에 바로 찾을 수 있다. 하지만 array에서는 인덱스로 검색해도 모든 자료를 처음부터 순차적으로 보며 검색하기 때문에 느리다. 2. 해시 함수 해시함수는 키를 해시테이블 내.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 13.
[알고리즘] 2-4 퀵정렬 / 병합정렬 1. 분할 정복 알고리즘이라기보다는 방법이다. 뒤에서 배울 알고리즘(퀵정렬과 병합정렬)에 쓰이는. 재귀와 비슷한데, 문제를 비슷한 크기로 쪼개어 푼다. 1-1 분할정복의 과정 ① devide : 기존 문제를 작은 부분 문제들로 나눔 ② conquer : 각 부분문제를 해결 ③ combine : 부분 문제들의 솔루션을 통해 기존 문제를 해결 2. 병합정렬 예시로 설명하는 것이 더 쉽다. 봅시다. 다음과 같은 숫자 리스트를 정렬하고자 한다. [4,2,6,3,7,8,5,1] ① 입력값을 반으로 여러번 쪼갠다 [4,2,6,3,7,8,5,1] --> [4,2,6,3], [7,8,5,1] --> [2,4], [3,6], [7,8], [5,1] 가장 작게 쪼개졌다! ③ 잘게 쪼갠 아이템을 정렬한다 [2,4], [3,.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 7.
[알고리즘] 2-3 sorting (bubble / selection / insertion) 1. 버블 정렬 (bubble sorting) 왼쪽에서부터 두개씩 비교하여 swap. 입력 데이터 왼쪽에서 끝까지 모두 진행하고 나면 한 사이클이 돈 것이다. 제대로 정렬이 될 때까지 계속 이 사이클을 거친다. 2. 선택 정렬 (selection sorting) 현재 위치는 맨 왼쪽 아이템, 즉 1번. 현재 위치를 비롯해 모든 아이템을 살펴보고 가장 작은 아이템을 고른다. 그리고 현재 위치와 swap. 이번에는 현재 위치는 2번이다. 두번째 아이템부터 끝까지 가장 작은 아이템을 고른다. 그리고 현재 위치와 swap. 이러한 과정을 오른쪽으로 계속 옮겨가며 진행하면 된다. 3. 삽입 정렬 (insertion sorting) 두번째 아이템부터 시작하자. 두번째를 비롯해 왼쪽의 첫번째 아이템을 비교해 정렬한다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 7.
[자료구조] 2-1 연결리스트 / 큐 / 스택 1. 연결리스트 연결리스트는 각각의 노드가 모여서 이루어진다. 하나의 노드는 data와 link로 이루어져 있다. link는 데이터가 작동하는 방향을 나타낸다. 1-1 배열(array)과의 비교 이해를 위해 일반적 배열과 비교해보자 배열 - random access 가능 (index가 있음) - 메모리에 저장될 때 연결되어 저장됨 - 선형 검색을 통하기 때문에 삽입 삭제에 O(n)이 걸림 연결리스트 - random access 불가능 (index 없음) - 메모리에 노드별로 산발적으로 저장됨. link가 있기에 다음 노드를 알 수 있음 - 삽입 삭제에 O(1)이 걸림. 굉장히 빠름 2. 스택과 큐 스택과 큐 모두 배열이되 어떤 규칙을 갖는 것으로 둘다 '추상적 자료구조'다. 또한 둘다 연결리스트의 한 종.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 7.
1-4 자료구조 / 시간복잡도 / 검색 알고리즘 1. 자료구조와 알고리즘 을 공부하는 이유는? 어떤 자료구조를 택하느냐에 따라 코드 실행속도가 0.2초가 걸릴수도, 2초가 걸릴수도 있기 때문이다. 특히 다루는 데이터의 양이 많아질수록 이 시간의 중요성은 더 중요하다. 가장 효율적인 자료구조와 알고리즘을 선택하여 시간복잡도를 줄여야한다. 2. 시간 복잡도 시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 대해 어떻게 증가하는지를 설명하는 개념. 알고리즘의 효율성을 평가하고 비교하기 위해 사용된다. 이때 실제 시간을 측정하는 것이 아니다. '코드 안에 얼마나 많은 단계가 있는가'로 측정. 단계가 적을수록 좋다. 일반적으로 알고리즘의 시간 복잡도는 Big O 표기법을 사용하여 나타낸다. 예를 들어, O(1), O(log n), O(n), O(n log n).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 6.
1-2/1-3 OOP(객체지향 프로그래밍) - OOP 프트웨어 개발 방법론 중 하나로, 프로그램을 작성할 때 현실 세계의 객체(Object)를 모델로 삼아 프로그래밍하는 방법. 이 방법론은 객체들 간의 상호작용을 중심으로 프로그램을 구성하며, 코드의 재사용성, 유지보수성, 확장성 등을 향상시킬 수 있다. - 캡슐화 : 객체의 상태와 행위를 하나로 묶고, 외부로부터의 접근을 제어 - 상속 : 기존의 클래스(부모 클래스)를 기반으로 새로운 클래스(자식 클래스)를 생성 - 추상화 : 객체에서 공통된 속성이나 동작을 추출하여 모델링하는 과정 - 다형성 : 같은 이름의 메서드 또는 연산자가 다양한 객체에서 다양한 방식으로 동작할 수 있는 능력 - 프로그래밍 / 알고리즘 / 문제해결 프로그래밍 : 주어진 문제를 해결하기 위해 컴퓨터가 수행해야 하는 작업단계.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 6.
1-1 Programming 1. 정규표현식 - 원하는 구조의 문자열 추가 # 원하는 구조의 문자열 추출 # 'col'로 시작하며 하나의 문자열 후에 'r'이 오는 문자형 자료 찾기 import re wordlist = ["color", "colour", "work", "working", "fox", "worker", "working"] for word in wordlist: if re.search('col.r', word): print(word) # >>> color # 만약 'col..r'로 설정하면 colour가 출력되고 # 'col.*r'로 설정하면 color, colour 둘다 출력된다. ('.*'는 임의의 문자열 의미) - 문자열의 특정 패턴 확인 # re.match(pattern, str) # match는 문자열의 시작.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 6.
[기초] while문 활용해 가위바위보 게임 만들기 1. 작업 계획 ① 사용자에게 가위, 바위, 보 정보 입력받기 - while, input() ② 컴퓨터는 랜덤으로 가위, 바위, 보 선택 - random.choice ③ 사용자 승패 여부 가리기 - 사용자 입력값과 컴퓨터 랜덤값 비교 ④ 게임 실행 - 위에서 정의해둔 함수 모두 불러와 이용 - while, score 계산, 승패여부 출력 - 최종 게임 score 출력 2. Code # 라이브러리 import random # user가 선택한 값 입력받기 def get_user_choice(): while True: user_choice = input("가위, 바위, 보 중에서 선택하세요 (게임 종료: '게임종료'): ") if user_choice in ['가위', '바위', '보', '게임종료']: r.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 26.
[코드스테이츠 / Flask] 머신러닝 모델을 웹서비스로 구현하기 0. 작업 계획 ① 모델 저장 : 모델을 학습시키고 저장한다 ② 시작 페이지 : 여섯가지 정보를 입력받는 박스가 있고 predict를 통해 정보를 전송한다 ③ 결과 페이지 : 저장해둔 모델을 불러온다. 입력받은 정보를 통해 모델 예측 결과를 반환한다 1. 완성된 모델 피클링 먼저 '식당 위생 검사' 데이터를 이용해 머신러닝 모델을 만들었다. 시설타입, 위험성, 위치한 도시, 검사 종류, 검사 시기를 통해 위생 검사 통과 여부를 예측하는 모델이다. 모델을 학습시키고 테스트까지 마친 후, 피클링을 통해 모델을 flask_app 폴더 내에 저장했다. import joblib joblib.dump(clf, './flask_app/model.pkl') 2. flask_app 본격적으로 flask 앱을 만들어보자... 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 26.
[Flask] 생활코딩 강의 요약 *이 포스트는 생활코딩 Flask 기초 강의를 듣고 요약한 내용이다 https://www.youtube.com/watch?v=X_n6IZmieV8&list=PLuHgQVnccGMClNOIuT3b3M4YZjxmult2y 0. 웹 프레임워크 웹 애플리케이션을 개발하기 위해 사용되는 소프트웨어 프레임워크. 웹 개발마다 공통적으로 필요한 부분이 있는데 이러한 기본 구조와 기능을 제공한다. 개발 언어마다 유명한 웹 프레임워크가 있고, python에는 django, FastAPI, Flask가 있다. 오늘은 이 중 이해하기 쉬운 Flask를 다룬다. flask 앱을 이용해 웹을 구현해 실행시켰을 때, 브라우저는 python을 읽는 것이 아니다. 브라우저는 html만 해석할 수 있다. 하지만 flask는 브라우저가 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 26.
[데이터 엔지니어링] 3-1 Docker 1. Docker 윈도우 환경에서 애플리케이션을 개발해 완성했다. 이를 서버로 보내 배포하고자 하는데 서버는 리눅스다. 게다가 파이썬 버전 등 여러가지 환경이 맞지 않는다. 이 경우에 필요한 것이 docker다. 내가 만든 코드와 환경을 묶어서 docker image로 만들어 서버로 보낸다. 서버는 image를 받아서 container로서 활성화 시켜서 코드를 실행시킬 수 있다. 도커 공식문서 https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/container_run/#options docker container run docker container run: See [docker run](run.md) for more information. docs.docke.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 26.
[데이터 엔지니어링] 2-4. NoSQL 1. NoSQL DB는 RDB(SQL)과 NoSQL로 나뉜다. RDB : 관계형 데이터베이스. SQL 쿼리로 데이터를 가져올 수 있다. 처음부터 정리된 상태(스키마, 테이블간 관계, Primary key)로 저장되기 때문에 꺼내올 때도 쉽다. 하지만 짧은 시간 안에 많은 데이터를 저장하기는 어렵다. NoSQL : 관계형 데이터베이스가 아닌 모든 DB. 몽고DB, 카산드라 등이 있다. 데이터를 막 때려넣을 수 있기 때문에 큰 기업에서 많이 쓴다. 일례로 인스타그램도 처음 출시됐을 때는 RDB를 썼지만 사용자가 많아지자 NoSQL로 넘어갔다. NoSQL은 넣을 당시 막 집어넣었기에 꺼내올 때 생각을 많이 해야할 수도 있다. a. NoSQL의 종류 Key-Value 타입 : 데이터를 Key-Value의 쌍을 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 3.
[데이터 엔지니어링] 2-3. API 1. API Application Programming Interface. 프로그램들이 소통할 수 있는 인터페이스. 앞서서 RDB를 배울 때 DB API를 배운 적이 있다. 파이썬과 DB를 연결할 때 썼던 인터페이스다. 이를 이용해 DB에서 데이터를 가져오고 DB에 데이터를 넣을 수도 있었다. API도 이처럼 다른 프로그램 또는 서버와 내 파이썬 코드를 연결하는 것이다. 이번에 배우는 API는 날씨 API로, 내 파이썬 코드로 원하는 지역의 원하는 날씨 정보를 가져올 수 있다. 데이터를 가져올 때 JSON 형식일 가능성이 높다. a. JSON Javascript Object Notation. 표기 방식은 파이썬 자료 형식 중 Dictionary와 비슷하게 key-value 값으로 묶여있다. Diction.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 3.
[데이터 엔지니어링] 2-2. Crawling 1. 웹페이지 구조 HTML : 구조와 뼈대를 잡는다 CSS : 겉모양을 꾸며준다 Java Script : 기능을 할 수 있게 만든다 a. HTML HyperText Markup Language. MDN에 의하면 프로그래밍 언어가 아니다. 웹페이지의 구성을 표시하는 마크업 언어. head, body, div, li 등의 태그를 통해 구성과 요소를 표시한다. 태그들 사이에는 python 클래스처럼 부모-자식 관계가 존재한다. # 예시 # 태그는 태그의 자식 태그다 Hello World ! 1-2. CSS Cascading Style Sheets. CSS는 웹페이지가 어떻게 표현되는 지 알려주는 스타일시트 언어. 주요 개념 : selector, 상속, class 2. Web Crawling 웹을 돌아다니며 .. 공감수 0 댓글수 1 2023. 6. 3.
[기초] Class 생성과 상속 1. 클래스 생성 #클래스 정의 class Dog : #클래스 생성 시 함께 실행되는 함수(=생성자) #클래스 생성 시 받고 싶은 파라미터를 넣으면 된다 def __init__ (self, breed) : #클래스 내부 함수에는 'self'를 인자로 주어야한다 self.breed = breed def bark (self, sound:str) : #sound는 str타입으로 입력되어야 함 print(sound * 5) # mary라는 이름의 리트리버 강아지 생성 mary = Dog('retriever') # 마리야 '멍'하고 짖어! mary.bark('멍') # >>> 멍멍멍멍멍 # 마리 견종은 뭐더라? mary.breed # >>> retriever 2. 클래스 상속 처음 만들었던 클래스(부모 클래스)의.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 27.
[코드스테이츠 / 딥러닝] 도배 하자 이미지 분류 (ResNet, EfficientNet) 1. 개요 기간 : 2023.5.10 ~ 5.15 (총 6일) 과제 : 직접 선택한 데이터셋을 사용해 머신러닝 예측 모델 구축, 성능 평가 및 인사이트 공유 코드 보러가기 GitHub - HeeYoung-code/Codestates-Project Contribute to HeeYoung-code/Codestates-Project development by creating an account on GitHub. github.com 보고서 보러가기 도배 하자 유형 분류 한솔데코 도배 하자 유형 분류 모델 구축 Deep Learning Image Classification AI 18기 박희영 docs.google.com 1-1. 문제 정의 국토부, 2020년 11월부터 ‘도배 하자 판정 기준’ 강화 시공사인 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 26.
Section3 Deep Learning을 마치며! 1. What I Learned 기본 인공신경망, 이미지 처리, 자연어 처리의 개념을 배웠다. 세부적으로 사전학습모델, 트랜스포머, GAN 등 깊이 들어간 시간도 있었다. 이전 수업보다 공부량이 월등히 많았고 인공신경망과 ANN, CNN, RNN 등의 개념이 매우 생소해서 하루치 강의를 그날그날 소화한다는 게 불가능했다. 지금도 소화하지 못한 채로 넘어온 게 많다. 당장 강의 내용을 다시 보기는 어렵고, udemy 딥러닝 기초 강의를 듣고나서 차근차근 다시 보아야할 것 같다. 이미지-자연어 처리 이 두가지 사이에서 자신의 분야를 정하면 커리어를 빌드하기 좋을 것이라는 말을 들었다. 당장에 이미지 쪽으로 더 관심이 있기는 하지만 아직은 결정이 어렵다. 만들어보고 싶은 모델이 여러개 있는데 부트캠프 후반이나.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 26.
[데이터 엔지니어링] 1-4 파이썬으로 DB 불러오기 1. DB API "Database Application Programming Interface"의 약자로, 데이터베이스와 상호작용하기 위한 프로그래밍 인터페이스를 나타낸다. DB API는 일반적으로 Python과 같은 프로그래밍 언어에서 데이터베이스에 접근하고 SQL 쿼리를 실행하는 데 사용된다. 2. 클라우드 a. 클라우드 VS 온프레미스 - 클라우드 : AWS나 GCP와 같이 회사 외부에 데이터 서버와 서버 관리를 아웃소싱하는 것. 관리가 편리하다. - 온프레미스 : 회사 내부에 서버를 들여와 직접 구축하고 관리하는 것. 보안에 유리하고 속도가 빠르다. b. URI 보통 원격으로 데이터베이스를 연결할 때에는 URI 형식 으로 연결을 하게 됩니다. URI는 다음과 같은 구조를 갖는다. 서비스://유저.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 26.

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.