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네박자대로
http://www.edwith.org/ai251/lecture/540312 [LECTURE] 선형방정식과 선형시스템 : edwith 학습목표 본 강의에서는 선형방정식과 선형시스템의 개념을 구체적인 예시와 함께 배워보겠습니다. 그리고 선형방정식을 풀기 위한 방법 중 한 가지인 역행렬과 항등 행렬의 개념을 배우게... www.edwith.org 아래 첨부자료는 모두 주재걸 교수님 강의 자료입니다. 이번 강의는 선형방정식을 풀어내는 방법에 대한 전반적인 내용이었다. [선형 방정식이란?] 선형 방정식은 위와 같은 정의를 가지며, 다음과 같이 matrix로 표현 가능하다. 선형 방정식을 푼다는 것은 input a와 output b가 제시된 상황에서 x값을 구하는 것이다. 이렇게 생각하면 잘 이해가 안가니 예시를..
https://youtu.be/TvNd1vNEARw 지난 시간 배웠던 simple linear regression을 tensorflow를 활용하여 직접 코드로 작성해보는 수업이다. 여기서 잠깐! 본 강의는 tensorflow와 pytorch로 나누어 실습 수업을 진행하는데, 둘의 차이는 무엇일까?? [딥러닝 프레임워크] [출처] https://wikidocs.net/156950 텐서플로우와 파이토치 모두 오픈 소스이다. 다만, 텐서플로우는 구글에서 개발했고, 파이토치는 페이스북에서 개발했다. 이 둘의 가장 큰 차이는 "계산 그래프 정의하는 방식" 텐서플로우는 정적 그래프를 생성하지만 (먼저 모델의 전체 계산 그래프 정의 후, ML모델을 실행) 파이토치는 동적 그래프를 생성한다. (동작 중에 그래프를 정의..
http://www.edwith.org/ai251/lecture/540310 [LECTURE] 선형대수의 기초 : edwith 학습목표 수학에서 가장 중요한 것은 기초입니다. 이번 강의에서는 앞으로 선형대수를 학습해 나가면서 뼈대가 될 선형대수의 기초 개념을 학습합니다. 핵심 키워드 스칼라(Scalar... - 커넥트 www.edwith.org 선형대수 scalar, vector, matrix 용어 설명과 행렬 간 연산에 대해 강의가 진행되었다. (아래 첨부 이미지는 모두 주재걸 교수님 강의자료이다.) Scalar: a single number s ∈ R Vector: an ordered list of numbers (이에 반대가 되는 unordered list는 'Set'이다.) Matrix: a tw..
https://youtu.be/Mx7oqTKwhIA 오늘은 linear regression에 대한 수업을 들었다. 어제 강의에서 알았다시피 '회귀'란 각 데이터 (x,y)들을 가장 잘 대변하는 직선을 향해 회귀한다는 뜻이다. 여기까진 지난 시간 리뷰와 다르지 않다. 새롭게 알게 된 것들은 다음과 같다. hypothesis '가설' 을 의미하는 단어이다. 이게 왜 머신러닝과 관련이 있을까?? 가령 (1,1) (2,2) (3,3) 이라는 데이터가 있다고 해보자. 이 세 점을 가장 잘 대변해주는 직선의 방정식은 무엇일까? 위 그림에서는 파란 직선이 세 점을 가장 잘 대변하는 함수라고 할 수 있겠다. 즉 'hypothesis'란 가장 그럴듯한 가설이다. 내가 가진 데이터들을 가장 잘 대변하는 가설을 의미한다. ..
http://www.edwith.org/ai251/lecture/540309 [LECTURE] Intro : edwith 학습목표 본격적으로 학습에 들어가기 전, 우리가 앞으로 배우게 될 내용과 그리고 그와 관련하여 참고하면 좋을 자료에 대해서 소개합니다. 학습하기 - 커넥트재단 www.edwith.org 주재걸 교수님의 선형대수 강의를 매일 1강씩 들을 계획이다. 혹시 급한 일 때문에 완강을 못하는 날이 있어도, 10분이라도 짬을 내서 매일 하는 습관을 들이자. 이번 강의는 말 그대로 intro였다. 선형대수 분야에서 유명한 책이나 MIT 강의를 추천해주셨고, 아나콘다 설치 하는 법을 안내했다. 3분 남짓한 인트로라 큰 부담없이 듣고, 아나콘다 설치를 마쳤다.
https://youtu.be/qPMeuL2LIqY 모두의 딥러닝 LEC1 강에서는 기본적인 용어에 대한 설명을 해주셨다. Supervised learning: 지도학습 learning with labeled examples - training set ex) 이미지 라벨링, 스팸 필터링, 시험성적 예측기 등... Unsupervised learning: 비지도학습 ex) 뉴스 그룹핑, 단어 분류기 등... 말그대로 답안지가 되는 데이터셋을 주고 학습을 시키느냐, input의 특징을 머신이 잡아내어 분류하게 하느냐로 지도학습과 비지도학습을 나눌 수 있다. 그 중에서도 이 강의에서는 지도학습을 더 상세히 다루었다. 좀 더 세부적인 분류로 들어가보자면, Supervised learning regression ..
https://www.youtube.com/watch?v=7eldOrjQVi0&list=PLQ28Nx3M4JrhkqBVIXg-i5_CVVoS1UzAv 모두를 위한 딥러닝 시즌 2를 보며 혼자 공부한 것들을 정리하려고 한다. 하루에 하나씩 영상을 보고 실습해보며 배운 것을 차곡 차곡 정리해보자! 오늘 수업은 docker 설치에 대한 인트로였다. 분명 시키는 대로 한 것 같은데 도커가 제대로 돌아가지 않아 지웠다가 새로 깔고, hyper-v 등도 우회해서 설치하고 난리였다... 고생 끝에 삽질을 끝내고 제대로 작동하는 것을 확인하였다! 바로 이런 문제들이 docker가 필요한 이유다!! 아무리 실행해보고 싶은 코드가 있어도, 원작자의 OS환경, 서버세팅과 달라 에러 폭탄을 맞아본 기억이 있을 것이다. 또한 ..
programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42579 코딩테스트 연습 - 베스트앨범 스트리밍 사이트에서 장르 별로 가장 많이 재생된 노래를 두 개씩 모아 베스트 앨범을 출시하려 합니다. 노래는 고유 번호로 구분하며, 노래를 수록하는 기준은 다음과 같습니다. 속한 노래가 programmers.co.kr level 3 답게 다른 해시 문제보다 정말 요구사항이 많은 문제였다! 문제를 정확하게 이해하고, 알고리즘을 어떻게 짤지 잘 계획하지 않고 무작정 손부터 움직이면 안되는 문제였다. 먼저 문제를 천천히 뜯어보자. 장르 별로 가장 많이 재생된 노래 2곡씩 모아 베스트 앨범을 출시하려고 한다. 노래는 각 고유번호가 있으며, 노래 수록 기준은 다음과 같다. (1) 가장 많이 재생된..
programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42578 코딩테스트 연습 - 위장 programmers.co.kr 이전 문제는 굳이 해시로 풀지 않아도 해결 가능했다면 위장 문제 부터는 해시로 풀어야 효율적으로 해결할 수 있었다. 하지만 나는 unordered_map STL을 써본 적도 없었고, 해시맵에 대한 이해가 부족했기 때문에 다른 분들의 블로그 글과 정리를 참고해서 이 문제를 해결할 수 있었다 ㅠㅠ 우선 참고한 블로그 링크를 걸어두겠다 kamang-it.tistory.com/entry/mapunorderedmapC%EC%97%90%EC%84%9C-map%EB%94%95%EC%85%94%EB%84%88%EB%A6%ACdictionary-%EC%97%B0%EA%B4%80..
programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42577 해시 kit의 두 번째 문제이다. 해시로 풀고 싶은데 계속 vector를 sort해서 풀게 된다.. 아무튼 아이디어는 이렇다. 먼저 phone_book vector를 sort함수로 정렬한다. 그럼 가장 길이가 짧고 알파벳 순서가 빠른 문자열들이 벡터의 앞 쪽에 위치한다. 이렇게 되면 인덱스 번호가 작은 벡터 값은 자신보다 인덱스 번호가 큰 벡터 값의 접두어가 될 가능성이 크다. 그러나 인덱스 번호가 큰 벡터 값이 자신보다 인덱스 번호가 작은 벡터 값의 접두어가 될 일은 절대 절대 없다. 그럼 이중 for문을 만들 수 있게 되는데, 접두어 후보를 head_number라고 칭하고, 접두어가 포함될 가능성이 있는 문자열을 ..