문제 링크: https://www.acmicpc.net/problem/2864최소값을 구하기 위해서는 무조건 6을 5로 잘못보아하고, 최대값을 구하기 위해서는 무조건 5를 6으로 잘못보아야한다.
[W3] Shallow Neural Networks 1. 2-layer NN 아래 그림과 같이 2-layer NN는 입력을 받는 input layer / hidden layer / predicted value ($\hat{y}$)를 generate하는 output l
문제 링크: https://www.acmicpc.net/problem/11005Key point아스키 (ascii) 코드 변환 함수(1) ord('문자'): '문자' -> 아스키 코드(2) chr(아스키코드): 아스키 코드 -> '문자'결과를 출력할 때 (진법
문제링크: https://www.acmicpc.net/problem/9465파란색: dp0에서 시작하는 경우빨간색: dp1에서 시작하는 경우Key Point: dp += max(대각선에서 왔을 때, 한 칸 전의 대각선에서 왔을 때)마지막엔 dp0의 값과 dp1
dot product 정의는 다음과 같다:$a \\cdot b = \\sum\_{i=1}^{n}a_ib_i$따라서 3번째 cell과 같이 코드로 구현할 수 있다. outer product 정의는 다음과 같다:$(a \\times b)\_{ij} = a_ib_j$따라서
강의 들으면서 중요한 거 & 알게된 거 정리!정형 (Structured) 데이터 & 비정형 (Unstructured) 데이터정형 데이터: databased of data. 각각의 feature가 매우 잘 정의 됨비정형 데이터: raw audio, image, text
오늘 구글 머신러닝 부트캠프 2023의 킥오프 미팅에 참가했다. 사실 생각했던 것보다 부트캠프의 경쟁률이 높아서 놀랬다. 지원자의 20% 정도만 참여할 수 있는 것이었다. 킥오프 미팅에서 지난 부트캠프 수료자 세 분의 귀중한 팁을 들을 수 있었다. 사실 그 팁을 듣고,