💾

AtoZ; 처음부터 끝까지 기록하려고 노력합니다✍

📚STUDY/🎇다핏 (dafit.me)

10. 전화번호 전처리 http://www.dafit.me/question/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=2968780&t=board [DF913] 파이썬 기초 훈련 10제 : 다핏, 데이터사이언스 연습문제 🔥 문제 설명파이썬의 기초 문법을 훈련할 수 있는 기본 연습문제 10제입니다. (ver.3.6.) 🔥 추천 대상 및 학습 목표파이썬 공부를 최근에 시작하거나 마친 자.→ 이 난이도 수준을 해결해낼 수 있도록 공부하는 것을 추천합니다.("내가 최근에 파이썬을 공부했는데, 이 문제를 해결할 수 있을까?")파이썬 기초 문법을 다시 연습 및 복습해야할 필요성을 느끼는 자.→ 파이썬의 기초적인 내용을 훈련함으로써, 숙련도..

2020. 2. 25.

📚STUDY/💾자료구조

02. trees: tree traversal, binary trees, binary expression trees 트리, 트리탐색, 이진 트리, 이진 탐색 트리, 트리 순회, 전위 순회, 중위 순회, 후위 순회 0. tree 트리란 그래프의 한 종류다. 어떤 노드들의 집합으로 노드들은 각 서로 다른 자식을 가지며 이 때 각 노드는 재사용 되지 않는다. 서로 다른 임의의 두 노드에 대해 두 노드를 연결하는 경로는 하나이며, 사이클, 즉 빙빙 돌게 설계된 노드 집합이 존재하지 않고, 반드시 하나의 root(부모 노드가 존재하지 않는 노드, 맨 꼭대기)가 존재한다. 다음은 tree에 대한 용어 정리다. 노드(node) : 트리를 구성하는, 그래프의 정점으로, value값과 부모 자식의 정보를 가지고 있다. ..

2020. 2. 25.

📚STUDY/🔥Pytorch ML&DL

본 글은 '모두를 위한 딥러닝 시즌 2'와 'pytorch로 시작하는 딥 러닝 입문'을 보며 공부한 내용을 정리한 글입니다. 필자의 의견이 섞여 들어가 부정확한 내용이 존재할 수 있습니다. 복잡한 모델들은 엄청난 양의 데이터가 필요하다! ⇒ 그런데 여러가지 이유(시간 등등) 때문에 한번에 학습하는게 불가능하다. ⇒ 그렇다면 일부의 데이터로만 학습한다면 빠르게 학습할 수 있지 않을까? 1. Mini Batch and batch size 미니 배치 : 전체 데이터를 더 작은 단위로 나눠어 해당 단위로 학습하는 개념에서, 단위! 미니 배치 학습을 하게 된다면, 한 미니 배치만큼만 가져가서 학습을 수행한다, 그리고 그 다음 미니배치를 가져가서 학습을 수행하고.... 이렇게 전체 데이터에 대한 학습이 1회 끝나면..

2020. 2. 24.

📚STUDY/🔥Pytorch ML&DL

본 글은 '모두를 위한 딥러닝 시즌 2'와 'pytorch로 시작하는 딥 러닝 입문'을 보며 공부한 내용을 정리한 글입니다. 필자의 의견이 섞여 들어가 부정확한 내용이 존재할 수 있습니다. 여러개의 정보에서 하나의 추측값을 얻어내는 직선을 찾는 과정 즉, 이번에는 다수의 x에서 하나의 y를 추출하는 과정이다. 1. Hypothesis Function 입력 변수가 3개라고 가정했을 때의 식이다. x가 3개라면 w(가중치)도 3개다. 그런데 이렇게 naive하게 나타내가 보면, x의 개수가 매우 많아졌을 땐 죽음 뿐...... 그래서 이때, 행렬의 특성을 사용한다. 2. Dot product 일일히 곱하지 않고, x텐서와 w텐서를 한번에 곱해주고 싶어! => 내적을 이용하자. (더 자세한 행렬 연산은 htt..

2020. 2. 24.

📚STUDY/🔥Pytorch ML&DL

본 글은 '모두를 위한 딥러닝 시즌 2'와 'pytorch로 시작하는 딥 러닝 입문'을 보며 공부한 내용을 정리한 글입니다. 필자의 의견이 섞여 들어가 부정확한 내용이 존재할 수 있습니다. 경사하강법은 가장 기본적인 옵티마이저 알고리즘(최적화 알고리즘)이다. 비용함수의 값을 최소로 하는 W와 b를 찾는 방법에 쓰인다. 여기서 W와 cost의 관계를 그래프로 표현하면 다음과 같다. cost가 작을 수록 더 적합한 w라고 할 수 있다. 그렇다면 기울기가 아래 볼록한 곳에 있어야 좋다고 할 수 있다. 학습을 시작할 때, 컴퓨터는 임의의 초기값 W를 정하고, 맨 아래 볼록한 부분을 향해 점차 W의 값을 수정해 나간다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 '경사하강법'인데, 경사 하강법은 접선에서의 기울기의 개념을 사..

2020. 2. 24.

📚STUDY/💾자료구조

01. lists: array, stack, queue, structure, linked list 자료구조, 리스트, 배열, 스택, 큐, 링크드 리스트 지난 학기에 배운 내용들이다. 잊은 학생들을 위해 복습 느낌으로 넣은 듯 하다. 1. Array 배열이라고도 부른다. 번호(인덱스)와 번호에 대응하는 데이터들로 이루어진 자료구조를 나타낸다. 자료형이 같은 데이터를 일렬로 나열하는 것이 특징이며, 보통 첫번째 칸의 인덱스는 0부터 시작한다. 아마 c를 배울 때 가장 먼저 배우는 자료구조다. 아래와 같은 방식으로 선언을 할 수 있다. int a[5]; #선언 int a[5] = {0, }; #선언과 초기화 int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; #선언과 초기화 자료형 이름[개수] 처음 배열을 만들..

2020. 2. 22.

📚STUDY/💾자료구조

자료구조 카테고리는 '2020 자료구조 및 실습' 과목에 대비하기 위해 미리 강의 계획서를 따라 예습 목적으로 만들었습니다. (잘 정리되면 시험 때 요약본으로 써야지) 아래와 같은 자료 구조들을 다룰 예정입니다. 1. lists: array, stack, queue, structure, linked list 2. trees: introduction, tree traversal, binary trees, binary expression trees 3. trees: binary search trees, height-balanced trees, AVL tree, performance 4. internal sorting: insertion sort, selection sort, merge sort, quick ..

2020. 2. 21.

📚STUDY/🔥Pytorch ML&DL

본 글은 '모두를 위한 딥러닝 시즌 2'와 'pytorch로 시작하는 딥 러닝 입문'을 보며 공부한 내용을 정리한 글입니다. 필자의 의견이 섞여 들어가 부정확한 내용이 존재할 수 있습니다. 선형 회귀 = 학습 데이터와 가장 잘 맞는 하나의 직선을 찾는 과정! 0. 전체적인 학습 방법 (다른 학습에도 적용됨!) 1) 데이터에 적합한 가설을 설정한다. 2) cost function, 즉 오차비용 loss를 구할 함수를 결정한다. 3) 오차함수의 기울기를 이용해서 모델을 개선한다.(optimizer) 4) 만족스러운 결과가 나올 때 까지 3을 반복한다. 1. x가 하나인 linear regression 구현하기 1) Hypothesis 가설은 인공신경망의 구조를 나타낸다. 즉, 주어진 x에 대해 어떤 y를 뱉..

2020. 2. 21.