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- Django란
- vscode
- 연결요소
- 엑셀
- UI한글변경
- 입/출력
- 프레임워크와 라이브러리의 차이
- 시간복잡도
- 장고란
- getline
- 백준
- 구조체와 클래스의 공통점 및 차이점
- EOF
- double ended queue
- 표준 입출력
- k-eta
- correlation coefficient
- 입출력 패턴
- 자료구조
- string 메소드
- c++
- iOS14
- Django의 편의성
- 이분그래프
- scanf
- 알고리즘 공부방법
- string 함수
- 2557
- Django Nodejs 차이점
- 매크로
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Storage Gonie
난이도- 초급 사용언어- Python3, Django / HTML, CSS, Javascript 추가 공부를 위한 사이트 추천Django 학습(https://www.askcompany.kr/)HTML, CSS, Javascript(https://opentutorials.org/course/1) 강의를 듣는 방법- 실습은 모두 직접 입력하고 실행해본다.- 이해가 안 가도 오래 고민하지 않는다.(최대 30분)- 강의를 다 마치면 무엇인가를 만들어보자.- 코드는 만드는 도구일 뿐, 만들지 않고 학습하면 의미가 없다. 질문시 주의사항- 상황을 설명한다.- OS, 파이썬 버전, 프레임워크 버전 등 자세하게 말해준다.- https://gist.github.com 을 이용해 소스코드를 첨부한다. Python- htt..
경험 전체에 대한 요약(Summary)-상황(Situation) – 과제/역할(Task)-행동(Action) - 결과/느낀점(Result)의 순서를 기본틀로 사용해보세요. 경험을 풀어낼 때 감성팔이가 중요한게 아니고 그 경험을 통해 얻은 것을 잘 풀어내는 것이 중요하다. ex) 힘든 상황에서 알바를 하며 ...공부할 시간이 부족했다. 하지만 친구들에게 많은 질문을 하며 따라가려고 노력했고 앞으로도 배움에 부끄러움이 없는 사람이 되겠다. ex) 왕따라는 단어를 쓰기보다는 소심한 성격을 극복하기위해 1.다른사람에게 나아가려고 노력했다. 2.전공능력을 키웠다.
"세상을 바라보는 관점"과 "엔지니어로서의 포부"에 대해 순차적으로 얘기하면 간결하고 쉽게 어필이 가능해진다. ex) 시각을 바꾸는 것 만으로 나와 이 세상을 바꿀 수 있다.수학공부를 하면서 얻은 가치관인데 끊임없이 도전할 수 있고 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 원동력.‘생각의 유연성’비유클리드 기하학, 공간을 다르게 정의함으로써 우리가 살아가는 세상도 완전 0%라는게 없다.가능성에는 완전한 0%도 100%도 없다.트리즈(창의기법) 창시자 알트 슐러 ‘공학의 90퍼센트의 문제는 타 분야에 의해 해결되었다.’ => 차별성이랑 연계됨ex) 나라 국 선비 사 없을 무 비길 쌍나라안에 비길 선비가 없다.그 나라의 최고의 인재를 꿈꿀 때.내가 이 분야에서 최고의 엔지니어가 되겠다.엔지니어로서의 포부. 1분 자..
def bubble_sort_reversed(l): for size in reversed(range(len(l))): for i in range(size): if l[i][1] < l[i+1][1]: l[i], l[i+1] = l[i+1], l[i]input = "asdaasdnjq2" # 첫번째 입력 #input = [1, 1, 3, 5, 3, 2, 1] # 두번째 입력 #input = ['apple', 'banana', 'banana', 'apple', 'apple', 'melon', 'orange'] # 세번째 입력 uniqueElements = list(set(input)) # set은 중복을 허용하지 않으므로 중복이 제거한 결과가 들어감 result = [] for ue in uniqueElem..
링크 : https://www.swexpertacademy.com/main/help/notice/noticeBoardView.do?commuId=AV5U0sqaAU0DFAWG위 사이트에서 아래와 같은 것들을 알고리즘별로 학습할 수 있다.
# ML에서의 기대하던 것과 현실의 차이(ML Surprise)[ML에서의 기대하던 것과 현실의 차이]- 대부분의 사람들이 ML알고리즘을 최적화 하는 데에만 집중하는 경향이 있어서 hyper parameter를 조정하는 것에 힘쓰는 것을 봐왔다.- 하지만 실제 큰 성공을 거둔경우를 보면 위의 내용과 좀 다르다.- 실제로 ML 알고리즘을 최적화 하는데는 훨씬 더 적은 노력이 소모된다.- 이보다 중요한 것은 데이터 수집이고 이에 세심한 주의를 기울여야 한다.- 그리고 인프라를 구축하는데도 시간을 들여야 한다.- 모델을 여러번 자동으로 훈련하고, 최종 사용자들에게 규모에 맞게 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이기 때문이다.- ML은 생각보다 그렇게 중요하지 않지만 ML에 도달하려고 하는 이유는 이 길을 따라..
# AI와 ML의 차이(What it means to be AI first)- AI는 인간같이 행동하고 생각하는 기계를 만드는 방법과 이론을 다루는 분야를 의미한다.- ML은 특정 AI문제를 풀기위한 도구집합을 의미하며, 다른 기술과 비교되는 차이점로 기계가 지능이 없는상태에서 시작하여 학습을 통해 지능적이 되는 것이다. # ML은 두 단계로 구현된다(Two stage of ML)- 여기서 집중하게될 ML의 form은 지도학습(supervised learning)이다.- 아래의 예시는 이미지를 보여주면 그 이미지가 무엇인지 식별하는 ML모델을 훈련시키는 예시이다. - examples로 ML모델을 훈련시킨다. - examples은 input(이미지의 픽셀)과 label(정답)으로 이루어져 있다. - ML모..
# 전체 커리큘럼 소개 (Intro to ML on GCP Specialization) # 구글은 어디에 머신러닝을 적용하고 있는가? (Specialization Agenda)- 구글은 자신들의 거의 모든 상품에 머신러닝을 적용한다.- Google photo(이미지 자동 분류), Google ads(사용자 맞춤 광고), Youtube(다음 동영상 추천), Self-driving cars(보행자 감지), Gmail(스팸메일 분류) # 구글에서 각 분기별 생성한 ML 모델 수 (Why Google?) - 2017년 초 4000개 이상의 Tensorflow 모델을 구글의 제품에 적용한 상태.- 우리는 앞으로 구글이 적용한 기술을 배울 예정. # 구글 클라우드를 사용할 때의 장점 (Why Google Cloud..
# ㅁㄴㅇㅁㄴㅇ- ㅁㄴㅇㅇㅁㄴㅇ
# 어떻게 weight와 bias를 학습시킬 수 있는가?- 1969년도에 Minsky 교수가 weight와 bias를 훈련시키는 방법을 찾을 수 있는 이가 아무도 없다고 하였음.- 이 이유는 입력 및 각 노드의 출력이 최종 결과값에 미치는 영향을 계산해낼 수 없었기 때문이다.- 그런데 1974, 1982년도에 Paul Werbos, 1986년도에 Hinton에 의해서 Backpropagation 방법으로 훈련시킬 수 있음이 알려짐.- 간단한 예를 통해 입력 및 각 노드의 출력이 최종 결과값에 미치는 영향을 계산해 낼 수 있음을 확인하자. # 입력 및 각 노드의 출력이 최종 결과값에 미치는 영향을 계산하는 예시- Q. x, w, b의 입력이 있고 *, + 노드가 있으며 최종 출력 f = wx + b일 때 ..