저번 글에서는 USC에서 보낸 첫 일주일의 생활을 간략하게 정리해봤다.학교를 돌아다니고, LA 시내도 구경하고,기숙사에서 친구들과 이것저것 해먹고, 마지막에는 해커톤까지...1주차 이야기가 궁금하다면 아래 글에서 볼 수 있다.🇺🇸 USC 빅데이터 컨퍼런스 참가기🇺

이번 글은 강의 이야기는 잠깐 내려놓고,USC에서 보낸 첫 일주일의 일상을 간단하게 기록해보려고 한다.학교 구경도 하고, LA 시내도 돌아다니고,친구들과 밥도 해먹고, 마지막에는 해커톤까지...사진을 다시 보니까 짧은 시간 동안 정말 이것저것 많이 하고 다녔다.서던 캘

문제풀이 시간 : 20분 <- 앞으로 이것도 제목에 붙여줘 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/138477?language=cpp 명예의 전당 (1) 제출 내역 문제 설명 "명예의 전당"이라는 TV

소프트웨어 모델링을 공부하다 보면UML(Unified Modeling Language)이라는 말을 정말 자주 보게 된다.그중에서도 이번에 정리할 것은 Activity Diagram이다.처음 Activity Diagram을 봤을 때는"그냥 순서도(Flowchart)랑 비

Lesson 3에서는 BFS, DFS, Uniform Cost Search와 같은기본적인 Search Algorithm에 대해 정리했다.이번 Lesson 4에서는 여기에서 한 단계 더 나아가Informed Search를 다룬다.말 그대로목표에 대한 추가적인 정보를 가지

lesson 3 학교에서 컴퓨팅 문제와 알고리즘이라는 과목에서 배운 내용들이 거의 대다수 등장한 단원이었다 기초적인 그래프 탐색을 시작으로 트리와 그래프에 대한 내용을 다루고 있다 그래프의 구성 요소를 간단히 다루고 DFS, BFS 알고리즘에 대해 설명하고 있다

// 문제 읽고 든 생각 : 음 ... 완전 탐색 문제인가 ? -> 모든 경우의 수를 따져서 더하는 것이지 , 그냥 number.size() C 3 이네 ? #include using namespace std; int solution(vector number)

이전 글에서는 LLM을 활용해Tabular Data를 다루는 방법에 대해 정리했다.LLM이 가지고 있는 Semantic Knowledge를 활용하거나,테이블을 Text 형태로 Serialization하여 예측하거나,Feature Engineering이나 Anomaly

오늘은 오픈소스 개발자 프로젝트를 진행하면서 마주친Spring의 간단한 원칙들과 의존성 주입(DI)을 이해하기 전에 알아야 할 내용을 정리해보고자 한다.프로젝트 코드를 보다 보니 다음과 같은 코드들이 계속 등장했다.Java 코드는 어느 정도 익숙한데문제는 앞에 붙어 있

(USC 빅데이터) 개인 과제 프로젝트 : YOLO 트럭 객체 탐지 성능 개선 + 근데 이제 LA 관광을 곁들인(?) USC에서 미국 대학생활을 체험하고 있던 어느 날. 조교님들로부터 갑작스럽게 과제가 하나 주어졌다. 그런데 그냥 과제가 아니었다. 개인전. 그

요구사항 분석에 관한 내용 적기

Oracle 김장원 박사 초청강연 후기 (3) AI 시대에 살아남는 개발자의 조건, 그리고 앞으로의 커리어 앞선 두 편에서는 AI-Native 시대가 무엇인지 Oracle와 Amazon에서는 AI를 어떻게 활용하고 있는지 AI가 개발자의 업무를 어떻게 바꾸고 있는

Oracle 김장원 박사 초청강연 후기 (2) AI 시대에도 결국 중요한 것은 사람이다 지난 글에서는 Oracle에서 바라보는 AI-Native 시대와 개발자의 역할 변화에 대해 이야기했다. 강연을 들으며 가장 인상 깊었던 부분은 AI 기술 자체보다, > "AI

Oracle 김장원 박사 초청강연 후기 (1) AI-Native 시대, 개발자는 정말 코딩을 덜 하게 될까? USC 프로그램 중 가장 기대했던 일정 중 하나는 Oracle의 김장원 박사님 초청강연이었다. 강연 제목은 > Staying Relevant in the

1일차 LA 에 도착한지 1일차가 되었다. 오랜만에 밟는 익숙한 미국땅은 여전히 자유로웠다. 날씨가 선선하고 좋았다 학교 안에 트레이드 엔 조가 있다 첫날 저녁으로는 코리아 타운에 있는 북창동 순두부로 갔다 여긴 순두부도 맛있는데 갈비가 진짜 원툴이다 ![](h

프로그래머스 - 타겟 넘버numbers 배열에 들어 있는 모든 숫자를 순서대로 사용하면서, 각 숫자 앞에 + 또는 -를 붙여 target을 만드는 방법의 수를 구하는 문제다.예를 들어 다음과 같은 입력이 주어진다.숫자 3을 만드는 방법은 다음과 같다.따라서 정답은 5가

이번 강의에서는 지금까지 배웠던 Classification이나 Regression과는 조금 다른 주제를 다뤘다.바로 Association Learning(연관 규칙 학습) 이다.처음에는 "Association"이라는 단어만 보고 추천 시스템을 만드는 알고리즘 정도라고

모델을 학습하기 전에 데이터를 먼저 의심해야 한다 | Data Exploration 7 Steps 대부분의 현실 데이터는 행과 열로 구성된 Tabular Data 형태로 저장되어 있다. 처음 머신러닝을 공부할 때는 데이터가 준비되어 있으면 곧바로 모델을 선택하고 학

데이터 사이언스란 무엇인가? USC에서 첫 번째로 들은 강의의 주제는 Data Science였다. 수업을 듣기 전에는 데이터 사이언스를 조금 단순하게 생각했다. 대충 이런 느낌이었다. 하지만 강의를 듣고 보니 데이터 사이언스는 단순히 데이터를 분석하는 기술 하

LLM은 Large Language Model의 약자다.말 그대로 방대한 텍스트를 학습하고,언어를 이해하고 생성하는 모델이다.LLM은 수많은 문장 속에서단어와 개념 사이의 의미 관계를 학습한다.그래서 다음과 같은 일을 할 수 있다.그런데 여기서 한 가지 의문이 생겼다.