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더보기 https://programmers.co.kr/learn/courses/2 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 해당 내용은 위의 강의를 바탕으로 내용을 정리한 게시물입니다. 1. dictionary ages = {'Tod' : 35, 'Jane' = 23, 'Paul' : 62} ages['Sunny'] = 5 # 값 추가 {'Tod' : 35, 'Jane' : 23, 'Paul' : 62, 'Sunny' : 5} ages['Sunny'] = 10 # 값 수정 {'Tod' : 35, 'Jane' : 23, 'Paul' : 62, 'Sun..
RNN 순차적 데이터 혹은 시계열 데이터의 정보를 받아서 전체 내용을 학습 정해지지 않은 길이의 배열을 읽고 설명하는 신경망 IMDB 영화 리뷰 감성 분석 1. 자연어 전처리 2. RNN 모델 구현
https://youtu.be/k8fTYJPd3_I https://youtu.be/_e-LFe_igno https://youtu.be/JXQT_vxqwIs
오토인코더 오토인코더는 input 을 output으로 복사함으로써 학습한다.( input 과 output 모두 input과 동일한 값이다. ) 단, 신경망은 범용근사자 (ubniversal function approximator ) 로서 근사치를 출력하기 때문에 x와 똑같은 출력을 내기 힘들다. 입력된 x를 '복원'한다는 개념이 더 알맞다. 그러므로 오차값에도 x를 얼마나 복워냈는지를 뜻하는 복원오차, 혹은 정보손실값 (reconstruction loss)라는 용어를 사용한다. Denoising Autoencoder 입력에 잡음을 더해 복원 능력을 강화한 오토인코더
I. 문화적 다원성 이론 1) 동화이론 A+B+C = A 비판점 : 맥도날드화 2) 융화이론 A+B+C = D * 용광로 비판점 : 고유의 정체성을 잃어 버릴 가능성이 높다. 3) 고전적 문화 다원주의 A+B+C = A+B+C 비판점 : 문화의 충돌이 발생 가능 4) 변형된 문화 다원주의 A+B+C = A+B+C1 최근에 주목받는 이론 "이태리에 있는 이태리인들은 이태리인계 미국인과 다르고 흑인은 아프리카계 미국인과 다르다." II. 문화전파이론 각자 가지고 있는 문화( 성, 국가 등 )를 서로 전파하고 배워가면서 바꿔져야 한다. 교과서 한 문화에 한쪽의 문화만이 많다면 다른 문화도 교사가 적절히 섞어가면서 수업을 진행해야 한다. 학교가 분류되기 시작하면 (부자 학교 / 공부잘하는 학교 / 남자 학교/ ..
https://youtu.be/DtEq44FTPM4
ResNet 마이크로소프트에서 개발된 ResNet은 2015년 ILSVRC에서 우승을 차지한 알고리즘 ResNet 이 기존 모델과 다른 점은 Shortcut 이 있다는 것이다. Shortcut은 신경망에서 input data를 몇 계층씩 건너뛰어서 output에 더할 수 있도록 해 입력의 특징이 유실되지 않도록 해준다. CIFAR -10 데이터셋 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10 데이터 세트는 10 개 클래스의 60000 32x32 컬러 이미지와 클래스 당 6000 개의 이미지로 구성된다. 50000 개의 훈련 이미지와 10000 개의 테스트 이미지가 있다. 해당 데이터셋은 컬러 이미지를 포함하고 있는데, 컬러 이미지는 몇 가지 채널을 포함한다..
CNN 이미지를 볼 때 뇌가 특정 부위만 자극된다는 사실에서 착안하여 만든 모델 필터 / Kernel - 이미지의 특징을 추출한다. - 컨볼루션 계츨 하나에 여러 개가 존재할 수 있다. - (홀수 정수 ) * (홀수 정수 ) 크기가 보통 사용된다. Stride - 필터가 이미지에 적용될 때 한 번에 얼마나 이동하는지에 대한 갑사 - Stride의 크긱가 커질수록 출력 Tensor의 크기는 작아진다. Feature Map 컨볼루션을 거쳐 만들어지는 이미지 Pooling - 과적합의 위험을 줄이기 위해 Convolution에서 추출한 특징을 값 하나로 추려내서 특징 맵의 크기를 줄이고 중요한 특징을 강조하는 역할 - 필터가 지나갈 떄 마다 평균이나 최댓값을 가져오는 연산 수행 더보기 tf.nn.max_poo..
DNN 0. 1~3 번 epoch 만큼 반복 1. 신경망 학습하기 train (model, train_loader, optimizer) 2. 신경망 테스트하기 test_loss, test_accuracy = evaluate( model, test_loader ) 3. 결과 출력하기 print('[{}] Test Loss: {:.4f}, Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch,test_loss,test_accuracy)) 신경망 학습하기 model.train ( )으로 학습 모드 설정후에 for 문으로 배치 데이터 만큼만 가져와서 신겸망을 학습한다. 우선, 입력 data와 목표 target 값을 가져와서 device로 보낸다. ( device 는 GPU 로 앞서서 설정한 상황 ) 다음으로..
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html torch.nn — PyTorch master documentation Shortcuts pytorch.org Parameters torch.nn.Parameter - 매개변수 1. data ( Tensor ) 2. needs_grad ( bool , optional ) : 매개 변수에 그래디언트가 필요한 경우 ( default = True) Containers torch.nn.Module neural network modules의 기본적인 클래스 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(self): super(M..
# Fashion MNIST 데이터셋 알아보기 1. 사용할 모듈 import 2. 이미지 - > tensor ToTensor() 사용 더보기 # torchvision Transforms 1. ToTensor 이미지를 파이토치 텐서로 변환 2. Resize 이미지 크기 조정 3. Normalize 주어진 평균과 표준편차를 이용하여 정규화 4. RandomHorizontalFlip 무작위로 이미지의 오른쪼고가 왼쪽을 뒤집는 기능 5. RandomCrop 이미지를 무작위로 자르는 기능 3. 학습용 트레이닝 셋과 성능 평가용 테스트셋 준비 FashionMNIST 데이터셋 4. 'DataLoader' 준비 batch_size = 16 더보기 # DataLoader torchvision.datasets 으로 생성된..
파이토치 :딥러닝 프레임워크로 쉽게 GPU를 활용해서 인공신경망을 만들어 학습시킬 수 있도록 돕는다. #1 텐서의 차원 import torch x = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) x = torch.unsqueeze(x,0) x = torch.squeeze(x,0) print("size ", x.size) print("shape", x.shape) print("랭크", x.ndimension()) torch.unsqueeze() , torch.squeeze() , x.view 는 텐서의 원소 수를 유지하면서 모양과 차원을 바꿈 그래서 만약 원소 수와 다르게 모양이나 차원을 바꾸려고 하면 error가 발생한다. #2 행렬의 연산 import torch w = tor..
1. 문제 N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다. 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다. 위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다. 2. 입력 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 ..
1. 문제 방향 없는 그래프가 주어졌을 때, 연결 요소 (Connected Component)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 2. 입력 첫째 줄에 정점의 개수 N과 간선의 개수 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000, 0 ≤ M ≤ N×(N-1)/2) 둘째 줄부터 M개의 줄에 간선의 양 끝점 u와 v가 주어진다. (1 ≤ u, v ≤ N, u ≠ v) 같은 간선은 한 번만 주어진다. 3. 출력 첫째 줄에 연결 요소의 개수를 출력한다. 4. 예제 5. 답안 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 #incl..
재무제표 = 회사가 작성하는 가계부로, 3가지로 구성된다. 0. 재무제표 구성 1. 손익계산서 2. 대차대조표 3. 현금흐름표 1. 손익계산서 얼마를 벌어서 얼마를 지출했는지 3개월 마다 작성을 한다. -> 매출액을 공이 있는 사람들 사이에서 나눠 가지는 것. 매출액 ( 회사 물건을 얼마나 팔았는지 ) - 매출원가 ( 해당 물건을 만들기 위해 든 재료비 ) ______________________________________________________ = 매출총이익 (매출에서 원재료값을 제외한 금액 ) - 판매비와 관리비 _______________________________________________________ =영업이익 ( 순수하게 영업으로 벌어들인 금액 ) +기타 수익 - 기타 비용 +금융..
1. 문제 BOJ 알고리즘 캠프에는 총 N명이 참가하고 있다. 사람들은 0번부터 N-1번으로 번호가 매겨져 있고, 일부 사람들은 친구이다. 오늘은 다음과 같은 친구 관계를 가진 사람 A, B, C, D, E가 존재하는지 구해보려고 한다. A는 B와 친구다. B는 C와 친구다. C는 D와 친구다. D는 E와 친구다. 위와 같은 친구 관계가 존재하는지 안하는지 구하는 프로그램을 작성하시오. 2. 입력 5 4 /*첫째 줄에 사람의 수 N (5 ≤ N ≤ 2000)과 친구 관계의 수 M (1 ≤ M ≤ 2000)이 주어진다.*/ 0 1 1 2 2 3 3 4 /* 둘째 줄부터 M개의 줄에는 정수 a와 b가 주어지며, a와 b가 친구라는 뜻이다. (0 ≤ a, b ≤ N-1, a ≠ b) 같은 친구 관계가 두 번 ..
1. 문제 그래프를 DFS로 탐색한 결과와 BFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우에는 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문하고, 더 이상 방문할 수 있는 점이 없는 경우 종료한다. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다. 2. 입력 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 4 5 1 /* 첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. */ 1 2 1 3 1 4 2 4 3 4 /*다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사이에 여러 개의 간선이 있을 수 있다. 입력으로 주어지는 간선은 양방향이다.*/ cs 3. 출..
BFS/ DFS BFS는 옆으로 (너비로) 탐색을 진행하는 알고리즘이고, DFS는 아래로(깊이로) 탐색을 진행하는 알고리즘이다. BFS는 루트에서 시작해서 자식 노드들을 모두 방문후 자식 노드들의 자식 노드를 방문하는 방식으로 진행되고, DFS는 루트에서 시작해서 자식 노드의 자식 노드로 방문해 마지막까지 갔다가 올라와 형제 노드를 방문하는 방식으로 진행된다. BFS 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 BFS ( Grape , start ){ for each node in Grape{ visited[node] = 'no' ; } // 정점을 모두 방문하지 않은 것으로 초기화한다. visited [start] = 'yes' ; // 시작 정..
통화스와프는 말그대로 국가간의 통화를 바꾸는 것이다. 좀 더 자세하게 이야기하면, 통화스와프 계약 체결 당시의 환율로 일정 기간이 지난 이후에 원금을 재교환하는 것이다. 정부에서는 다음의 목적을 이유로 어느 정도 외환보유액을 유지해야 한다. 1. 긴급사태 발생으로 금융기관 등 경제주체가 해외차입을 못해 대외결제가 어려워지는 상황에 대비 2. 외환시장에 외화가 부족해 환율이 급격하게 상승할 경우 시장안정을 위해 사용 현재 금융·외환시장 위기가 발생할 가능성이 높아지면서 위기 발생시 , 외국인 투자자금이 대거 빠져나가면서 외화가 급박하게 필요해질 상황을 대비할 필요가 생겼다. 따라서, 한국은행은 경제적인 위험으로 외화가 급박하게 필요한 상황일 때를 대비하기 위해 '600억 달러' 규모의 통화 스와프를 미국과..
1) ELS/ DLS ELS ( Equity Linked Securities : 주가연계 증권 ) - 주가 지수나 개별 주식이 정해진 조건을 충족하면 높은 수익을 보장하고, 조건을 충족하지 않으면 원금 손실이 발생할 수 있는 상품 DLS ( Derivative Linked Securities : 파생결합증권 ) - ELS 와 다르게 원유, 금(金), 통화, 금리, 신용위험 등을 기초 자산으로 해 해당 자산이 정해진 조건을 충족하면 높은 수익을 보장하고, 조건을 충족하지 않으면 원금 손실이 발생할 수 있는 상품 DLS와 ELS 는 예측이 잘 들어맞으면 상대적으로 높은 수익률을 기대할 수 있고, 다양한 구조로 상품 설계가 가능하기 때문에 기초자산이나 지급 조건을 바꾸면 변화무쌍한 시장 상황에 유연하게 대처할..