노란 글씨 : 이해 잘 안 됨 파란 글씨 : 이해 후 재서술 보라색 글씨 : 더 찾아볼만한 개념 개요 CNN, Convolutional Neural Networks : 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰이며, Convolution이라는 전처리 작업이 들어가는 Neural Network 모델. 왜 CNN을 사용...

* 노란 글씨 : 이해 못 한 부분 * 파란 글씨 : 내가 이해해서 추가한 부분 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 인공지능 : 인간의 지능과 같은 기능을 하는 컴퓨터 시스템 머신러닝 : 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 딥러닝 : 여러 가지 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고...

뭐 별 게 다 있어.. 프로그래머란 대체 자 생각을 해보자. 어떤 배열에서 연속한 원소로 이루어진 부분 배열의 합의 최댓값을 찾고 싶다. 그런데 시간이 별로 없다. 이럴 때 쓰는 게 카데인 알고리즘이다. 이중 반복문으로 답을 찾는 브루트포스는 시간복잡도가 O(n²)이지만 이 알고리즘은 O(n)이다. 목차 1. 동적 계획법 2. 카데인 알...

코드가 꽤 길어서 다른 사람 코드는 나만 봤음 비교 대상 - 유리 분류 : https://www.kaggle.com/uciml/glass – 내 코드 : https://www.kaggle.com/dapin1490/glass - 성별 예측 : https://www.kaggle.com/hb20007/gender-classification – 내...

우리는 이걸 데이터 전처리라고 부르기로 했어요. 참고 사용한 데이터셋 : https://www.kaggle.com/uciml/glass 내 코드 보기 : https://www.kaggle.com/dapin1490/glass/notebook 노션에서 정리 보기 : https://dapin1490.notion.site/DIY-ae97a3644...

우리는 이걸 데이터 전처리라고 부르기로 했어요. 참고 사용한 데이터셋 : https://www.kaggle.com/uciml/glass 내 코드 보기 : https://www.kaggle.com/dapin1490/glass/notebook 노션에서 정리 보기 : https://dapin1490.notion.site/DIY-ae97a3644...

우리는 이걸 데이터 전처리라고 부르기로 했어요. 이 글의 목적 캐글에서 유리 종류 구분하는 모델 만들면서 공부했던 것들을 여기에 정리해보겠다. 데이터를 어떻게든 다듬어서 정확도를 올려보겠다고 별 걸 다 공부했는데 그건 다 효과가 없었고 속성 몇 개 지웠더니 정확도가 20%p나 올라버려서 허무했지. 전체 코드 보기 : https://www.k...

올림피우스는 결승점의 절반을 가고, 그 나머지 절반의 절반을 가고, 또 그 절반을 가고… 더보기 데이터를 빠르게 반으로 갈라버리는 퀵 정렬을 배워보자. 부제목에 쓰인 이야기는 제논의 역설 중 하나이다. ‘아킬레우스와 거북이의 경주’도 있는데 재밌으니 한번 찾아보자. - 알아야 할 것 0. 재귀 → 백트래킹 1. 분할 정복 2. 퀵 정렬 ...

이 수는 몇 개 있으니까 여기 놓고 저 수는 몇 개 있으니까 저기 놓고… 더보기 많고 많은 정렬 알고리즘 중 정렬할 수의 범위가 한정적일 때 쓸 수 있는 카운팅 정렬을 공부해 보자. 선택 정렬은 덤이다. 1. 정렬 알고리즘 위키백과에 따르면 ‘원소들을 번호순이나 사전 순서와 같이 일정한 순서대로 열거하는 알고리즘’이라고 한다. 선택 정렬...

2580 스도쿠 미해결로 인해 풀이 대신 공부함 문제 참고(출처 : 백준) 15649 N과 M (1), 15650 N과 M (2), 15651 N과 M (3), 15652 N과 M (4) 9663 N-Queen, 2580 스도쿠 목차 - 재귀와 호출 스택 - 깊이 우선 탐색 - 백트래킹 재귀와 호출 스택 가볍게 “재귀”의 정의...