TIL

'K-Digital Training: 프로그래머스 인공지능 데브코스 2기' 첫 날.그리고 배움기록 첫 날.velog도 slack도 모든 것이 서툴고 어색하지만, 언제나 그랬듯 이또한 익숙해질 것이라 믿는다 :>

수식의 후위 표기법 후위 표기법(postfix notation): 연산자가 피연산자들의 뒤에 위치 괄호가 필요하지 않으며 앞에서부터 순서대로 연산 가능

유형별 코딩 테스트 대표 문제 1. 해시(Hash) 완주하지 못한 선수 문제에서 선수의 이름이 주어졌다 -> 문자열로 접근할 수 있는 좋은 자료구조는 무엇일까?

최소/최대 원소를 빠르게 꺼낼 수 있으면 좋겠다! -> 최소/최대 힙

문제 풀이 과정 줄을 서 있는 사람들이 구매하려는 좌석의 좌표를 중복되지 않게 세어야 한다.사전 자료형을 이용하자.

BFS 풀이 정확도가 50점이 나왔다. 다른 도시를 거쳐가는 것이 바로 가는 도로보다 비용이 더 싼 경우가 있을 수 있다.

terminal 명령어 \- dir: 현재 디렉토리에 있는 파일, 폴더 확인 \- cd 디렉토리 이름: change directory \- cd ..: 상위 디렉토리로 이동 \- mkdir 디렉토리 이름: make directory

LU분해 주어진 행렬을 특정한 형태를 가지는 두 행렬의 곱으로 나누는 행렬분해이다.

벡터의 내적 \- 두 벡터 u, v 간의 내적이 0이면 두 벡터는 직교(orthogonal)이다. \- 직교의 물리적 의미: uㅗv일 때, u방향으로의 전진은 v방향에서 전혀 측정되지 않는다.

문제 설명 \- 빙고 게임 보드에 적힌 숫자가 담겨있는 배열 board, 게임 보드에서 순서대로 지운 숫자가 들어있는 배열 nums가 매개변수로 주어진다.

인공지능 수학 - 확률과 확률분포 > ### 확률(Probability) 상대 도수에 의한 정의 똑같은 실험을 무수히 많이 반복할 때 어떤 일이 일어나는 비율

표본조사 표본조사를 통해 파악하고자 하는 정보는 '모수'(모평균, 모분산, 모비율 등) 모수를 추정하기 위해 표본을 선택하여 표본평균이나 표본분산 등 계산

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- 확률이론(probability theory): *예측값의 불확실성을 정량화*시켜 표현할 수 있는 수학적인 프레임워크 제공 - 결정이론(decision theory): 확률적 표현을 바탕으로 최적의 예측을 수행할 수 있는 방법론 제공

1. 결정이론(Decision Theory) 결정이론이란? 새로운 값 x가 주어졌을 때 확률모델 p(x, t)에 기반해 최적의 결정을 내리는 것

End-to-End 머신러닝 프로젝트 부동산 회사에 막 고용된 데이터 과학자라고 가정하고 예제 프로젝트를 진행해보자. 캘리포니아 주택 가격 데이터셋을 사용한다.

선형대수와 행렬미분의 기초를 배우고 간단한 머신러닝 알고리즘(PCA)을 유도해보고자 한다.

모델이 예측하는 값은 “음식배달에 걸리는 시간"입니다. 배달시간을 정확하게 예측하는 것은 사용자의 경험에 많은 영향을 미치게 됩니다.

이전 게시글과 이어서 작성하였다. 3. 중요 연산과 성질들 (Operations and Properties)

확률분포 Part 1: 이산확률분포에 대해 알아본다.

가우시안 분포(Gaussian Distribution) 가우시안 분포가 일어나는 여러가지 상황: 정보이론에서 엔트로피를 최대화시키는 확률분포, 중심극한정리

선형 기저 함수 모델

선형분류의 목표와 방법들

어떤 컴퓨터 프로그램이 T라는 작업을 수행한다. 이 프로그램의 성능을 P라는 척도로 평가했을 때 경험 E를 통해 성능이 개선된다면, 이 프로그램은 학습을 한다고 말할 수 있다.

벡터와 행렬 놈(norm) 벡터와 행렬의 거리(크기) 측정 벡터의 p차 놈(p=1; absolute-value norm, p=2; euclidean norm) 벡터의 최대 놈 행렬의 프로베니우스 놈 벡터공간 벡터들의 선형결합으로 만들어지는 공간

인공신경망

다층 퍼셉트론 퍼셉트론은 선형 분리가 불가능한 상황에서 일정량의 오류가 생길 수 밖에 없는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 고안된 것이 다층 퍼셉트론!

혁신적 알고리즘 등장 합성곱 신경망(CNN)

DMLP와 CNN의 비교

향후 CNN은 FC층의 매개변수를 줄이는 방향으로 발전

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두 개 혹은 그 이상의 테이블들을 공통 필드를 가지고 merge하는 방법. 이는 star schema로 구성된 테이블들로 분산되어 있던 정보를 통합하는데 사용된다.

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추천 엔진의 정의: 사용자가 관심있어 할만한 아이템을 제공해주는 자동화된 시스템