💡 파이썬 코딩의 기술 Velog글도 오랜만에 작성하는 것 같습니다. 그동안 부트캠프가 끝나고 나름대로 짧게 인턴도 해보고 여러가지 일이 있었는데 그건 다른 글에서 정리해보겠습니다. 이번 시리즈에서는 다시 기초로 돌아가 [파이썬 코딩의 기술(Effective Pyt

위와 같은 문제를 많이 접해봤을 것이다. 이번 글에서는 미루고 미뤘던 부동소수점에 대해서 다루어 보려고 한다.대부분의 프로그래밍 언어에서는 수를 표현하기 위해 크게 두 가지 타입을 제공한다. 바로 정수 타입(int in python)과, 부동소수점 타입(float in

제발 이 글은 전체공개 하게 해주세요! Velog 비공개 버그에 대해서...

알고리즘 개념을 숲을 보는 시점으로 생각하기.Dynamic Programming(동적계획법)에 대해 배운다.Greedy Algorithm(그리디 알고리즘 - 탐욕 알고리즘)에 대해 배운다.브루트 포스(Brute Force) \- 무차별 대입 공격, 가능한 모든 조합을

❗️ 화이트 모드 권장중요한 자료구조인 Hash Table에 대해 학습한다.N531~N534의 방향은 기본적인 자료구조를 활용하여 다양한 프로그램을 위한 자료구조와 알고리즘에 대해서 익힌다.해시 테이블은 Key(키)를 활용하여 Value(값)에 직접 접근이 가능한 자료

깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS), 너비 우선 탐색(Breadth-First Serach, BFS)

CS 그래프와 트리 그리고 순회, DFS,BFS

이제 이 정리글을 TIL이라고 할 수 있는지 의문이다. 처음에 시작할 때 매일 꾸준히 정리하자는 의미에서 TIL을 사용했는데 이게 참 나라는 사람이 꾸준하지 못한 것 같다. N432도 분명 지난주에 배웠는데 주말이 지나고서야 정리를 시작한다.

CNN(Convolutional Neural Network)의 기본 구조에 대해 설명할 수 있다.Convolution & Pooling Layer 의 동작 방식과 조정할 수 있는 값(Stride, Padding 등)에 대해 설명할 수 있다.전이 학습(Transfer L

임베딩(Embedding)의 개념과 One-Hot Encoding과 비교되는 장점에 대해 설명할 수 있다.Word2Vec의 두 방법(CBoW, Skip-gram)의 차이와 Word2Vec으로 임베딩한 단어 벡터의 특징에 대해 설명할 수 있다.FastText에서 적용된

자연어처리를 통해 할 수 있는 Task에는 어떤 것이 있는지 설명할 수 있다. 토큰화(Tokenization)에 대해 설명할 수 있으며 SpaCy라이브러리를 활용하여 토큰화를 진행할 수 있다. 불용어(Stop words), 어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(L

N414 학습목표, 하이퍼파라미터 튜닝

0. 학습목표 Level 1. Level 2. Level 3.

0. 학습목표 Level 1. 신경망이 학습되는 메커니즘(순전파, 손실계산, 역전파)에 대해 적절한 비유를 들어 설명할 수 있다. 경사 하강법(Gradient Descent, GD)을 통해 갱신되는 과정을 대략적으로 설명할 수 있다. 옵티마이저(Optimizer)의 개

퍼셉트론(Perceptron)의 개념과 구조에 대해 설명할 수 있다.신경망을 왜 다층으로 구성해야 하는 지와 신경망 각 층(입력층, 은닉층, 출력층)의 역할에 대해 설명할 수 있다.MINIST 예제 코드를 이해하고 재현할 수 있다.

API 와 HTTP 등 웹과 관련된 부분들을 어느 정도 배웠습니다. 이번 시간에는 직접 API 를 제공할 수 있는 웹 애플리케이션을 제작해 볼 예정입니다. 이번 노트는 총 두 개의 부분으로 나누어진 Flask 애플리케이션의 앞 부분입니다. 여기에서는 최종 목적인 웹 애

Docker에 대하여...

0. 학습목표 1. 주요개념 2. 회고

API를 이해하고 사용할 수 있어야한다.RESTful API에 대해서 설명할 수 있어야한다.API의 데이터를 받아와 데이터베이스에 저장할 수 있어야한다.

0. 학습목표