전체 글 (14) 썸네일형 리스트형 [알고리즘] 문자열조작-문자열 뒤집기 - Jungyu Ko 문제 출처 https://leetcode.com/problems/reverse-string/ Reverse String - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview. leetcode.com 문제 설명 문자열을 뒤집는 함수를 작성하라. 입력값은 문자 배열이며, 리턴 없이 리스트 내부를 직접 조작하라. 문제 풀이 class Solution: def reverseString(self, s: List[str]) -> None: """ Do not return anything, modify.. [알고리즘] 문자열 조작-유효한 팰린드롬 - Jungyu Ko 문제 출처 https://leetcode.com/problems/valid-palindrome/ Valid Palindrome - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview. leetcode.com 문제 설명 주어진 문자열이 팰린드롬인지 확인하라. 대소문자를 구분하지 않으며, 영문자와 숫자만을 대상으로 한다. 문제 풀이 class Solution: def isPalindrome(self, s: str) -> bool: strs = [] for char in s: # 모든 입력 s를 .. [ML] 활성화 함수 (Activation Function) - Jungyu Ko 머신러닝을 공부할 때, 매우 다양한 기초지식들이 존재하지만 오늘은 그중 하나인 활성화 함수 (Activation Function)에 대해 공부해보도록 하겠습니다. Activation Function이란? Neural Network 모델의 각 layer에서는 input $x$와 모델 parameter $W$, bias $b$를 활용한 연산 $a = Wx+b$를 계산하고 마지막으로 activation function $h(a)$를 거쳐 출력합니다. 최종적으로 각 layer마다의 연산은 아래의 수식과 같습니다. $$output = h(Wx+b)$$ Activation Function의 필요성 Activation Function을 통과시켜야 하는 이유는 무엇일까요? 결론부터 말씀드리면 선형 시스템을 비선형 시스.. [추천 시스템] Content based Filtering & Collaborative Filtering - Jungyu Ko Recommend System이란? 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보 (영화, 음악, 책, 뉴스, 이미지, 웹 페이지 등)을 추천하는 것입니다. 즉, 사용자의 선호도 및 과거 행동을 바탕으로 사용자가 흥미를 가질만한 콘텐츠를 제공하는 것입니다. 실생활에서 예시를 찾아보겠습니다. 대표적으로 유튜브 알고리즘을 예로 들 수 있습니다. 특정 영상을 시청하게 되면, 유튜브 알고리즘에 의해 해당 영상과 유사한 영상들이 추천에 등장하는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 코미디 빅리그와 같은 영상을 시청하면, 한동안 유튜브의 영상은 코미디 빅리그의 영상으로 도배되는 것과 같은 경험을 알 수 있습니다. 유튜브 알고리즘뿐만 아니라 넷플릭스 알고리즘 또한 추천 시스템의 예로 들 수 있습니다. 본 포스팅에서는 추천 시스템.. [ML] Fashion MNIST 데이터셋 분류모델(CNN) 생성 - Jungyu Ko 문제 정의 Fashion MNIST 데이터셋을 이용하여 분류 모델을 만들어보도록 하겠습니다. 해당 글에서는 단순한 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 분류 모델을 만들어 볼 예정입니다. 실습 github 라이브러리를 공유합니다. https://github.com/jungyuko/FashionMNIST 먼저 사용할 라이브러리를 불러옵니다. import logging# 코드의 출력 결과를 기록하기 위한 라이브러리 import argparse# hyper parameter를 조절하기 위한 라이브러리 import random import torch# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch.nn as nn# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch... [ML] Fashion MNIST 데이터셋 분류모델(DNN) 생성 - Jungyu Ko 문제 정의 Fashion MNIST 데이터셋을 이용하여 분류 모델을 만들어보도록 하겠습니다. 해당 글에서는 단순한 DNN (Deep Neural Network)을 사용하여 분류 모델을 만들어 볼 예정입니다. 실습 github 라이브러리를 공유합니다. https://github.com/jungyuko/FashionMNIST 먼저 사용할 라이브러리를 불러옵니다. import logging# 코드의 출력 결과를 기록하기 위한 라이브러리 import argparse# hyper parameter를 조절하기 위한 라이브러리 import random import torch# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch.nn as nn# 신경망 학습을 위한 라이브러리 import torch.optim as .. 이전 1 2 다음
