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[네이버AI class] 6주차 (3) - 최적화 주요 용어

Optimization 은 매우 크고 광범위한 주제이지만, 실제 Optimization 작업을 할 때 꼭 알아야 할 개념들을 중심으로만 소개한 내용    1. Gradient Descent  경사 하강법 - 그것이 줄어 들었을때 Optima를 찾을 수 있을 것이라 기대되는 Loss function이 존재하고, 찾고자 하는 파라미터의 편미분을 이용해서 loss function을 줄이는 방향으로 학습을 하는 것 ('First-order iterative optimization algrithm for finding a local minimum of a differentiable function)    2. Generalization  많은 경우, 모델의 일반화 성능을 높이는 것이 모델링의 목적이 됨. Trai..

ML study 2024.06.03

[네이버AI class] 6주차 (2) - MLP 뉴럴 네트워크

Neural Networks가장 간단한 형태의 뉴럴 네트워크를 알아보고, 딥러닝 학습이 무엇인지를 알아보자.우선 뉴럴 네트워크란 무엇인가?  설명 1 - 뇌와의 연관성   뉴럴 네트워크란, 인간/동물의 뇌의 뉴런 구조에서 영감을 받아 설계된 컴퓨팅 시스템으로,데이터 패턴을 인식하고 학습하는 데 사용된다.("Neural networks are computing systems vaguely inspired by the biological neural networks that constitute animal brains")인간의 뉴런을 구성하는 생물학적 요소들을 비유적으로 따오긴 했지만, 완벽히 인간의 뇌를 닮은 구조를 만들어서 성능이 좋은 모델을 개발했다기엔 어려운 지점이 있음. 개념적으로 뇌의 작동과 다..

ML study 2024.06.03

[네이버AI class] 6주차 (1) - 딥러닝 기본 및 Historical review

딥러닝 기본 딥러닝을 학습 할 때 중요한 것 - Implementation skill이 중요 : Pytorch, Tensorflow- 수학적인 배경 : 선형대수, 확률론 중요 - 트렌드 논문들 및 연구들을 확인하는 것 중요  딥러닝은 neural network를 활용하는 머신러닝으로 , AI의 기법중 하나로 보면 됨.딥러닝의 기본 요소 : 데이터 + 모델  + 손실함수 + 최적화 알고리즘  1) 데이터 (Data) : 풀고자하는 문제에 따라 다름(ex. image classification, semantic segmentation, detection, pose estimation, visual q&a)  2) 모델 (Model) : 이미지, 텍스트 등 데이터가 주어졌을 때 그 데이터를 변환 및 분석하는 ..

ML study 2024.06.02

[코테] 99클럽 코테 스터디 12일차 TIL - BFS (feat.최단경로)

Question1 - [미들러] 게임 맵 최단거리  문제설명 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1844 ROR 게임은 두 팀으로 나누어서 진행하며, 상대 팀 진영을 먼저 파괴하면 이기는 게임입니다. 따라서, 각 팀은 상대 팀 진영에 최대한 빨리 도착하는 것이 유리합니다. 지금부터 당신은 한 팀의 팀원이 되어 게임을 진행하려고 합니다. 다음은 5 x 5 크기의 맵에, 당신의 캐릭터가 (행: 1, 열: 1) 위치에 있고, 상대 팀 진영은 (행: 5, 열: 5) 위치에 있는 경우의 예시입니다.  위 그림에서 검은색 부분은 벽으로 막혀있어 갈 수 없는 길이며, 흰색 부분은 갈 수 있는 길입니다. 캐릭터가 움직일 때는 동, 서, 남, 북 방향으..

Dev 2024.06.01

[코테] 99클럽 코테 스터디 11일차 TIL - DFS/BFS (feat.재귀)

Question1 - [미들러] 타겟 넘버  문제설명 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42839 n개의 음이 아닌 정수들이 있습니다. 이 정수들을 순서를 바꾸지 않고 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다.-1+1+1+1+1 = 3+1-1+1+1+1 = 3+1+1-1+1+1 = 3+1+1+1-1+1 = 3+1+1+1+1-1 = 3 사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟 넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작..

카테고리 없음 2024.05.30

[코테] 99클럽 코테 스터디 10일차 TIL - 완전탐색

Question1 - [미들러] 소수 찾기 문제설명 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42839 한자리 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있습니다. 흩어진 종이 조각을 붙여 소수를 몇 개 만들 수 있는지 알아내려 합니다.각 종이 조각에 적힌 숫자가 적힌 문자열 numbers가 주어졌을 때, 종이 조각으로 만들 수 있는 소수가 몇 개인지 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한사항numbers는 길이 1 이상 7 이하인 문자열입니다.numbers는 0~9까지 숫자만으로 이루어져 있습니다."013"은 0, 1, 3 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있다는 의미입니다.   문제풀이  trial1 흩어진 종이조각이 적힌 문자열 ..

Dev 2024.05.30