글로벌디노 영화로운 별

딥러닝 구성 요소1. 핵심 구성 요소:데이터 (Data):모델 학습에 필요한 데이터.예시: MNIST, Fashion MNIST 등.모델 (Model):주어진 데이터를 원하는 결과로 변환하는 역할.다층 퍼셉트론 (MLP), 컨볼루션 신경망 (CNN), 순환 신경망 (RNN) 등 다양한 구조가 있음.손실 함수 (Loss Function):모델의 결과 (예측)와 실제 값 사이의 오차를 수치화.평균 제곱 오차 (MSE), 교차 엔트로피 (Cross-Entropy) 등.최적화 알고리즘 (Optimization Algorithm):손실 함수의 값을 최소화하도록 모델의 파라미터(가중치, 편향)를 조정.경사 하강법 (GD), 확률적 경사 하강법 (SGD), 모멘텀 (Momentum) 등.2. 딥러닝 성능:딥러닝의 성..

Shell이란운영체제의 커널과 사용자를 이어주는 소프트웨어Shell Commandls (list segments) : 현재 디렉토리의 파일 및 디렉토리 목록 표시ls -l: 파일 및 디렉토리에 대한 자세한 정보를 표시ls -a: 숨겨진 파일 및 디렉토리까지 표시cd (change directory) : 디렉토리 이동cd .. : 상위 디렉토리로 이동cd / : 루트 디렉토리로 이동cd ~ : 홈 디렉토리로 이동cd - : 이전 디렉토리로 이동cd Documents : Documents 폴더로 이동mkdir (make directory) : 디렉토리 생성mkdir [옵션] [디렉토리명]mkdir -p : 중간에 없는 디렉토리까지 한 번에 생성mkdir dev : dev 디렉토리 생성pwd (print wo..

버전관리란?한마디로 파일의 타임머신 파일의 변화를 기록 (변경점 관리)복구, 특정 시점의 파일을 가져온다수정된 내용을 비교 가능하다추적이 가능하다 Git의 버전관리 개념- 워킹 디렉토리 (작업 디렉토리)- 스테이징 영역: 단순한 파일을 지칭, 커밋할 파일의 정보 저장(인덱스)- Git 디렉토리: 프로젝트의 메타 정보, 객체 데이터베이스 폴더 -> 작업디렉토리 -> 스테이징영역 -> Git디렉토리-지역저장소 https://github.com/ GitHub · Build and ship software on a single, collaborative platformJoin the world's most widely adopted, AI-powered developer platform where million..

알고리즘(algorithm)이란?특정 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것.알고리즘은 입력, 출력, 명확성, 유한성, 효율성의 조건을 만족해야한다.자연어, 의사코드(pseudo-code), 순서도, 프로그래밍언어 등으로 표현공간복잡도와 시간복잡도를 고려해 알고리즘을 짜야 함. "efficiency"  Sorting algorithm정렬 알고리즘은 주어진 데이터를 정해진 순서대로 재배열하는 알고리즘이다. (ascending, descending)데이터간의 비교가 가능해야 한다  버블정렬 (Bubble Sort)인접한 두 원소를 비교하면서 큰 값을 뒤로 보내며 정렬이 이루어짐 (오름차순 기준)시간복잡도: O(N^2) - 효과적이지 않다

1. Python List method의 시간복잡도기능설명시간복잡도a.append(value)마지막에 요소 추가O(1)a.count(value)리스트에 있는 value의 개수 반환O(n)a.remove(value)리스트에서 가장 먼저 등장하는 value 삭제O(n)a.extend(b)리스트 a에 리스트 b를 연장O(k)a.reverse()리스트 a의 요소들의 순서를 거꾸로 바꿔줌O(n)  2. CircularQueue 구현해보기import numpy as np# circular queue, 원형큐class CircularQueue: def __init__(self, size): self.buffer = np.zeros(size, dtype=int) self.max_size ..

자료구조데이터를 효율적으로 저장하고 관리하며 처리하기 위한 방법적절한 자료구조를 선택하면 프로그램의 성능을 크게 향상시킬 수 있다 ADT(추상 자료형, Abstract Data Type)데이터와 그 데이터에 대한 연산을 추상적으로 정의한 것 예를들어 Stack 이라는 ADT는 데이터를 쌓고(push) 빼는(pop) 동작을 할 수 있다내부적으로 배열을 사용하든, 리스트를 사용하든 상관없다. 사용자는 '쌓고 빼는' 기능만 알면 된다  효율적인 자료구조인지 평가하는 두가지 요소시간복잡도 (Time complexity) - 얼마나 빨라?공간복잡도 (Space complexity) - 메모리를 얼마나 적게 사용했어? 복잡도를 표현하는 방법Big Oh (O): 알고리즘이 절대로 특정 시간 이상 걸리지 않는다는 것을..

부호 : 양수 0, 음수 1지수 : 2^(지수부 - 1) + 정규화 후 지수가수 : 정규화 후 가수   정규화1 + 0.1234 x 10^2 의 형식으로 만든다  32비트 컴퓨터에서 12.375 가 어떻게 저장되는지 계산해보자 12를 이진수로 표현하면 11000.375를 이진수로 표현하면 0.011더하면 1100.011 x 2^0정규화하면 1.100011 x 2^3부호는 양수니까 0지수는 2^(8 - 1) + 3 = 127 + 3 = 130 = 10000010가수는 1.100011 에서 1을 빼고 100011결과는 0 10000010 10001100000000000000000 32비트, -118.625118(10) = 1110110(2)0.625(10) = 0.101(2)1110110.101 x 2^01..

CES는 컴퓨터를 이용하여 주어진 문제를 계산 가능하게 하는 것Computational Thinking : 컴퓨터가 이해할 수 있게 문제를 정의하는 것Problem Solving : 컴퓨터가 효율적으로 계산할 수 있게 하는 것  Computational ThinkingDecomposition (분해) : 전체 문제를 작은 여러가지 문제로 나누는 과정Pattern Recognition (패턴인식) : 주어진 문제에서 반복적으로 나타나는 패턴을 찾는 과정Abstraction (추상화) : 문제에서 해결해야할 주요한 정보를 수치화(또는 계산 가능하게) 하는 과정Algorithmic Thinking (알고리즘) : 문제 해결 방식을 step-by-step으로 만드는 과정  예제1) 도서관에서 책 추천 시스템 구..

노름(Norm)노름(Norm) 이란 벡터의 크기 또는 길이를 측정하는 방법입니다. 벡터가 원점에서 얼마나 떨어져 있는지 나타내는 값이라고 생각할 수 있습니다. 노름의 종류노름에는 여러 가지 종류가 있으며, 가장 일반적으로 사용되는 노름은 다음과 같습니다.L1 노름: 각 성분의 절댓값의 합입니다. 맨해튼 거리라고도 합니다.L2 노름: 각 성분의 제곱의 합의 제곱근입니다. 유클리드 거리라고도 합니다.L∞ 노름: 각 성분의 절댓값 중 가장 큰 값입니다. 최대 노름이라고도 합니다. ||x||p: 벡터 x의 Lp 노름 n: 벡터 x의 차원 (성분의 개수) xi: 벡터 x의 i번째 성분 p: 노름의 차수 (1, 2, ∞ 등) L1 노름 수식   L2 노름  L∞ 노름  노름에 따른 기하학적 의미 유사도유사도(Sim..

합의 법칙두 사건 𝑨와 𝑩가 상호 배타적(동시에 발생할 수 없는 경우)일 때, 사건 𝑨가 일어나는 경우의 수가 m이고, 사건 𝑩가 일어나는 경우의 수가 n이면, 사건 𝑨또는 사건 𝑩가 일어나는 경우의 수의 총합은 m + n 주사위를 한 번 던질 때 짝수가 나오거나 홀수가 나오는 경우의 수짝수 3가지 + 홀수 3가지 = 6가지 곱의 법칙두 가지 이상의 사건이 동시에 일어나는 경우의 수 꽃병 3개, 장미 6송이가 있을 때, 꽃병에 장미를 꽃기 위해 꽃병 한 개와 장미 한 송이를 동시에 택하는 경우의 수3 x 6 = 18 옷장에 셔츠 3벌, 바지 2벌, 신발 2켤레가 있다. 셔츠, 바지, 신발을 하나씩 골라 입을 때, 가능한 옷차림의 경우의 수는?3 x 2 x 2 = 12가지 순열 (Permutat..