확률에 대한 내용 2022.11.17 딥러닝 확률
확률에 대한 내용을 정리해보는 글
API와 라이브러리의 차이점에 대해 설명하는 곳이다.
본 글은 유명 학회 논문들의 abstract를 읽고 어떤 분야들이 있는지 보기 위한 곳이다.
애자일에 대해 알아보자.
객체지향 프로그래밍에 대해 알아보자.
DevOps에 대해 알아보자.
Computer Science에 대한 기초 지식을 쌓자
유튜브 추천 딥러닝 논문 공부
np.array와 np.asarray의 차이점에 대해
빈발 항목집합 생성에 대한 글입니다.
모델 매개변수의 초기화에 대한 글입니다.
나이브 베이지안 분류기(Naive Bayes Classifier)에 대한 글입니다.
DIN 논문 공부
해당 분야를 공부하며 알아야하는 용어 정리
이곳은 여러 분야를 공부하면서 알고 싶은 용어 및 지식들에 대해 정리하는 공간입니다.
이 게시판은 데이터 마이닝 책을 공부하면서 기록을 남기는 곳입니다.
전형적인 슬라이딩 윈도우 문제.
조금은 알겠는 이진 탐색..?
숫자와 문자열을 사용하는 그리디 문제.
못 푼 DP 문제
조금은 알겠는 이진 탐색..?
새로운 유형의 시뮬레이션 문제
2차원 행렬에서 DP를 사용하는 문제
소인수분해를 하는 수학 문제
괄호를 사용하는 그리디 문제.
2차원 행렬에서 DP를 사용하는 문제
생각이 필요한 그리디 문제.
LIS를 이용한 문제-2
새로운 유형의 시뮬레이션 문제
유클리드 호제법을 이용한 수학 문제
간단한 그리디 문제.
일반적인 트리에 조금의 양념을 묻힌 문제
아직도 모르겠는 이진 탐색..
간단한 구현을 통해 만드는 수학 문제
간단한 그리디 문제.
평범한 dp 문제
말그대로 말만 따라가면 되는 문제
조금 어이없던 트리 문제..
말그대로 말만 따라가면 되는 문제
간단한 구현을 통해 만드는 수학 문제
간단한 그리디 문제.
Longest Increasing Subsequence 알고리즘으로 푸는 문제
아직도 모르겠는 이진 탐색..
간단한 그리디 문제.
n진수를 표현하는 간단한 방법.
카테고리는 dp인데 푸는건 슬라이딩 윈도우로 풀었다.
슬라이딩 윈도우를 이용한 두번째 문제.
진짜 말그대로 말만 따라가면 되는 문제
연합국을 매일매일 만들어야하는 문제.
간단한 그리디 문제.
전위순회와 후위순회의 콜라보 문제.
배수를 갖고 노는 그리디 문제.
다양한 논리 게이트들로 시작해 퍼셉트론으로 진화한다.
한번에 못푼 문제이다.. 트리 관련 문제임.
기초적인 이분탐색 문제. 처음으로 스스로 풀었다!
이분탐색 문제에 대해 슬슬 조금씩 감이 잡히는 중!
기초적인 그리디 문제이다. 다시 안봐도 된다.
처음으로 제대로 푼 구현문제!!
타일문제 같은 DP문제이다.
트리 순회라는 새로운 알고리즘이다.
기본적인 트리 문제이다. 한번쯤 다시 보자.
문자열을 잘 다룰줄 알아야한다.
이 문제 꼭 다시 보자..
간단한 DP문제
반례,예제 다 맞는데 돌리자마자 틀렸습니다 뜸.
다시 볼 문제이다. 쉽지만 이중 for문을 쓰게 됨.
시뮬레이션 문제가 제일 어렵다. 다시 보자
꽤나 간단한 문제..그러나 많이 헤맸음
다시 보지 않아도 될 듯.
기본 BFS에서 약간 변형된 정도
간단한 정렬 문제
다시 볼만하다. 이진 탐색의 기본3
다시 볼 문제이다. 문제를 깔끔하게 정의할 수 있음.
다시 볼 문제이다. 타일링에 대한 생각을 적어둠.
한번쯤 다시 풀어보는 것도 좋다.
다시 보지 않아도 될 듯. 기초적인 그리디 문제
대각선이 추가된 그래프 문제
무조건 다시 보자
꼭 다시 보자.
다시 볼만하다. 이진 탐색의 기본2
다시 볼 문제이다. 규칙 찾는게 재밌네
다시 볼 문제일까.. 좀 애매하다. 기초적인 BFS문제.
다시 볼 문제이다.
다시 안봐도 된다.
다시 볼 문제이다.
다시 볼 문제이다.
다시 볼 문제이다.
1. 문제 문제는 링크에 들어가면 있다.
다시 볼 문제이다.
1. 문제 문제는 링크에 들어가면 있다.
1. 문제 문제는 링크에 들어가면 있다.
1. 문제 문제는 링크에 들어가면 있다.
1. 문제 문제는 링크에 들어가면 있다.
1. 정답 코드
아.. 내꺼 너무 시간이 오래걸린다.
1. 정답 코드
1. 정답 코드
책 본문에 있는 최단 경로 설명 기록 영상
확률적 경사 하강(SGD)에 대한 설명
최단 경로 최단 경로란, 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘을 얘기하고, 가장 대표적인 알고리즘은 다음과 같다. 다익스트라 최단 경로 플로이드 워셜 알고리즘
1. 정답 코드
1. 정답 코드
1. 다이나믹 프로그래밍
1. 이진 탐색
1. Null space
파이썬, 파이토치 등 머신러닝-딥러닝을 이용한 프로젝트들을 수행하면서 하이레벨 Language을 접했었다. 그러나, 사실 이것은 컴퓨터의 빙산의 일각에 불과하다. 진정한 개발자 및 프로그래머로써 발전하기 위해 우리는 컴퓨터 및 프로그래밍에 대한 기초적인 지식이 필요하다. 기초를 쌓...
1. 좋은 프로그래머란 프로그래머는 좋은 비판적 사고 및 분석 기술을 가져야한다고 한다. 그리고 나도 느끼는 것이지만 정말 좋은 프로그래머는 자신이 짤 코드를 정말 효율적으로 그리고 누구나 알 수 있게 만드는 것이 중요하다.
본 글은 마크다운 튜토리얼 홈페이지에서 튜토리얼을 진행하면서 내가 쓰기 위해서 간단하게 내용을 정리해둔 것이다. 아주 기초적인 문법들이기 때문에, 만약 더 고급 문법이 필요하다면 구글링을 통해 지식을 얻도록 하자.
1. 그리디 및 시뮬레이션
Column space
Vector space
Correlation Matrix
3장을 읽고 정리한 글입니다.
2장을 읽고 정리한 글입니다.
1장을 읽고 정리한 글입니다.
1. 기본적으로 알아야 할 것 최대한 for 문을 사용하지 않는 것이 시간적으로 이득이다. numpy를 이용하지 못할 때가 있을 수도 있다. 그때는 대비하여 파이썬의 기본 라이브러리들에 대해 빠삭하게 공부하자. 링크 자주쓰는 random, sort 등...
최근 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2를 공부하고있는데, 코딩속에서 갑자기 self.grads[0][…]=dW 라는 문장이 나오면서 shallow copy와 deep copy에 대한 이야기를 하더군요. 난생 처음보는 문법이라 이게 뭔가 했는데, 알고 보니 데이터를 할당하는 방식을 ...
Linear combination
선형대수는 딥러닝의 기반이 되는 아주 중요한 수학 중 하나이다. 매번 공부해놓고 까먹어서.. 마지막으로 KOCW강의를 들으면서 공부한 후, 내가 반드시 기억하고자 하는 개념들을 이 게시판에 기록하고자 한다.
개인적인 생각
책에서 베이지안 관점이란 것에 대한 설명이 되어있습니다. 이것을 이용하면, 확률을 이용해서 불확실성을 정량화하는 것이 가능하다고 합니다. 근데 이게 책의 설명을 읽어도 무슨 이야기인지 와닿지가 않네요.. 사실 글들이 조화롭게 연결되어 있지 않음을 가끔 느낍니다.. 그래서 최대한 ...
머신러닝에서 선형대수와 더불어 빼놓을 수 없는 개념은 바로 “확률” 입니다. 여기서 가장 기초적인 개념들을 한번 기록해보려고 합니다.
회귀 예측에서 모델링의 중요성
패턴 인식 및 머신러닝을 사용하는 이유
본 게시판은 패턴 인식과 머신 러닝을 읽고 기록하고 싶은 것들을 적는 공간입니다.
음 저작권때문에 이건 실습 내용을 적기가 조금 애매하다! 그래서 여기에는 원격으로 시스템 관리를 하기 위해서 어떤 방법들이 있는지 이해한 바대로 조금만 작성한다.
공부 현황 나는 «이것이 우분투 리눅스다» 란 책을 읽으면서 우분투 사용법에 대한 기초적인 개념에 대해 공부하려고 했다. 왜냐하면, 내가 머신러닝 공부를 하면서 실습하는 환경이 윈도우가 아닌 리눅스에서 진행되기 때문이다. 연구실생활을 하면서 2년간 리눅스에서 모든 프로젝...
본 글은 의 비타민 퀴즈 6.1을 해결하면서 생각을 정리하기 위한 글입니다.
포그라운드(foreground) 프로세스란, 프로세스가 x윈도상에서 작동하는 것을 볼 수 있다. 예를 들어 firefox 같은 인터넷 프로그램같은 것을 일컫는다. 백그라운드(background) 프로세스란, 프로세스가 작동하는 것을 볼 수 없다. 예를 들면 백신프로그램 같은 것을 ...
1. 링크의 종류
리눅스 초심자들은 허구한날에 구글링을 하는 자신을 발견할 수 있다. 나 역시도 맨날 구글링을 통해서 문제를 해결했다. 그 중에 겪은 일 중 하나가 “*.deb” 파일은 대체 어떻게 설치하는거지..? 라는 의문이었다. 그래서 맨날 구글에 how to install deb file i...
연구실 생활을 하면서 프로젝트들을 전부 우분투 환경에서 진행했었는데, 리눅스란 무엇인지 전혀 모르는 상태에서 진행했기 때문에 사실 리눅스 우분투라는 것이 무엇인지 잘 몰랐다. 그래서 이번 기회에 한번 우분투 리눅스란 것이 무엇인지 감을 잡기 위해 책 “이것이 우분투 리눅스다”을 접...
정확도 평가에 대해
챕터 2까지는 분류기를 사용해서 머신러닝의 학습 방법에 대해 간단하게 알아보았습니다. 미래를 위해 대략적인 머신러닝 학습에 대한 flow를 기록해보고자 합니다.
데이터들을 학습시키기 전에 우리는 반드시 데이터를 스케일링 혹은 정규화를 해야할 것입니다. 딥러닝에서 기본적으로 이미지 데이터는 항상 normalize를 하는 편인데, 그 이유는 무엇일까요?
분류를 위한 데이터의 클래스는 대부분 카테고리 형태를 띕니다. 예를 들어, 동물 데이터의 클래스가 개,고양이,사자,뱀이 있다고 해봅시다. 머신러닝에서 학습을 진행하기 위해선 문자열 데이터를 사용하지 않고 주로 숫자형 데이터를 사용합니다. 따라서 우리는 “개,고양이,사자,뱀”을 숫자...
머신러닝에서 하이퍼 파라미터란 굉장히 중요한 요소 중 하나입니다. 예를 들어, 의사결정 트리를 사용한다고 했을때, 깊이를 얼만큼 할 것인지, 노드를 어떻게 할 것인지 같은게 있습니다. 하지만 어떤 하이퍼 파라미터 값이 가장 좋은지 바로 알 수 없습니다. 이것을 해결하기 위해 사이킷...
학습을 위해선 데이터 셋을 train set과 test set으로 나눠서 사용하는 것이 일반적입니다. 보통 비율을 7:3 혹은 8:2로 두죠.
앞으로 실전적으로 볼 분야를 정리하는 글이다.
본 게시판은 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책을 읽고 기록하고 싶은 것들을 적는 공간입니다.
책을 공부하면서 사이킷런 라이브러리에 대해 기록을 모아놓는 곳이다.
python에서 클래스를 사용하다보면, def init(self) : 에서 종종 super().init__() 을 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 이게 무엇인가 궁금했는데, 이번 프로젝트를 진행하면서 무엇인지 알게된 것 같아서 글로 남겨놓으려고 합니다.
GAN 네트워크의 판별자와 생성자의 목표는 뭘까?
DenseFusion 공부
이전 글에 이어서 계속해서 리뷰를 하겠습니다.
이전 글에 이어서 계속해서 리뷰를 하겠습니다.
나는 object detection에 대해 잘 안다고 생각했는데, 생각보다 많이 모르는 것 같습니다. 그래서 인터넷 검색을 해봤더니, 시작부터 끝까지 좋은 정리 글이 있는거 같아서 읽고 내용을 정리해보려고 합니다..
pvnet-rendering을 사용하기 위한 기본적인 설치방법
현재 저는 Mulit class classification을 통해 real time으로 object semantic segmentation을 사용하고, Densefusion으로 real time 6D-POSE를 하는 것을 목표로 하고 있습니다.
DenseFusion 공부
MobileNet 공부
파이썬을 사용하다보면 if __name__ == ‘__main__‘: 으로 시작하는 부분을 자주 만나는데, 이 코드는 현재 스크립트 파일이 실행되는 상태를 파악하기 위해서 사용한다고 한다.
깃허브에서 zip 파일을 다운로드한다. 이제 Linux에서 anaconda를 사용할 것이므로 linux - conda를 기준으로 설명하겠다.
UNet 계열에 대해 알아보자.
클래스에 대해서 간단하게 조사하고 기록한 글입니다.
R-CNN 계열에 대해 알아보자.
코딩테스트를 준비하던 중, 문득 든 생각은 “내가 파이썬에 대해 잘 알고 있는게 맞는가?” 이다. 코드를 짤 때, 굉장히 비효율적으로 짤 때가 가끔 있는데, 이것은 내가 아마 라이브러리이 무엇이 있는지 잘 알지 못하기 때문이라고 생각한다.
해당 분야를 공부하며 알아야하는 용어 정리