PyTorch : Introduction to PyTorch ans Basics 딥 러닝 프레임워크 1. Tensorflow 딥러닝 프레임워크의 선두주자’였’던 TensorFlow다. ‘였’던 이라는건 지금은 아마 PyTorch로 넘어간 걸로 알고있다. TF의 아버지는 구글이다보니 초기부터 굉장한 밀어주기가 있어서 지금도 많은...
[Programmers] 카카오 블라인드 2022 - k진수에서 소수 개수 구하기
카카오 블라인드 2021 - k진수에서 소수 개수 구하기 Kakao Blind Recruit 2022 - k진수에서 소수 개수 구하기 문제 Comment 문제를 보면 뭔가 조건이 많습니다. 근데 잘 보면 조건은 1개만 확인하면 충분히 풀리는 문제입니다. 특별히 코멘트를 할 내용은 없습니다. 바로 들어가봅시다. 문제 풀이 문제에...
[Programmers] 카카오 블라인드 2022 - 신고 결과 받기
카카오 블라인드 2021 - 신규 아이디 추천 Kakao Blind Recruit 2022 - 신고 결과 받기 문제 Comment 카카오 블라인드 2022 코딩 테스트 문제가 프로그래머스에 공개되었습니다. 합격 커트라인은 4.5솔이었다고 알려져있습니다. 아마 1~4번 문제를 풀고 6번 문제의 정확성 테스트 통과가 합격 커트로 판단됩니...
[BoostCamp AI Tech] Day5
Day5 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? Backpropagation 심화과제 Day4 내용 블로그 정리 Pandas 강의 듣기 오늘의 피어세션 팀원들이랑 수식관련 내용 스페셜 피어세션에서 다른 팀원분이랑 관련 내용이랑 생각을 자세히 말할 수 있어서 좋았음. 확실히 분석팀은 통계적 ...
[BoostCamp AI Tech / Level 1 - Python/PyTorch] Day5 - Pandas
Python : Pandas 데이터 로드 import pandas as pd 일반적으로 pandas는 read_xxx() 함수를 활용해 데이터를 불러온다. Series 데이터프레임에서 하나의 column vector data object를 series라고 한다. (index, data) 한 쌍으로 이루어진 데이터 객체 ...
[BoostCamp AI Tech] Day4
Day4 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? AI Math Chapter 5 ~ 10 MLE 심화과제 오늘의 피어세션 팀 강의 리뷰 레퍼런스 정리 오늘 하지 못한 것들 Backpropagation 심화과제 내일은 어떤 것을 할까? Backpropagation 심화과제 Day4 내용...
[BoostCamp AI Tech / Level 1 - AI Math] Day4 - RNN 첫 걸음
AI Math : RNN 첫걸음 Sequence 데이터 1. 개념 소리, 문자열, 주가와 같이 일련의 흐름이 존재하는 데이터 시계열(time series) 데이터는 시간 순서에 따라 나열하므로 sequence data에 속한다. sequence data는 독립동등분포(i.i.d) 가정을 위배하는 경우...
[BoostCamp AI Tech / Level 1 - AI Math] Day4 - CNN 첫 걸음
AI Math : CNN 첫걸음 Convolution 연산 이해하기 1. MLP [h_{i} = \sigma\left( \sum_{j=1}^{p} W_{ij}x_{j} \right)] 기존의 다층 신경망(MLP)은 fully connected 구조이기 때문에 각 성분 $h_{i}$에 대응하는 가중치 행 $\mathbf{W}_{i}$가 ...
[BoostCamp AI Tech / Level 1 - AI Math] Day4 - 딥러닝 학습방법 이해하기
AI Math : 딥러닝 학습방법 이해하기 신경망 (Neural Network) [\begin{aligned} \begin{matrix} \begin{bmatrix} & \mathbf{o}_{1} & - \ & \mathbf{o}_{2} & - & \vdots & \ & \math...
[BoostCamp AI Tech / Level 1 - AI Math] Day4 - 베이즈 통계학 맛보기
AI Math : 베이즈 통계학 맛보기 조건부확률 [\begin{aligned} P(A \cap B) = P(B)P(A|B) \quad\quad\quad\quad P(B | A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)} = P(B)\frac{P(A \cap B)}{P(A)} \end{aligned}] 베이즈 정리 : 조건부확률을 ...