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데이터 사이언티스트가 되고싶은 David입니다.
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CS - 자료구조 이론 정리 그래프(DFS, BFS, 순회)

그래프 자료구조 그래프 종류 일방향성 양방향성 무방향성 순환 그래프 비순환 그래프 가중 그래프 그래프의 활용방법 인접행렬 인접리스트 그래프의 순회 DFS BFS

2021년 12월 7일
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CS - 해시테이블, 해시함수 정리(Chaining, Open addressing)

Key를 활용해 값에 직접적으로 접근할 수 있는 자료구조. 직접적으로 접근하기 때문에 탐색 진행 시 시간복잡도 $O(1)$로 빠른 속도로 가능하다.Key 값에 해당하는 Value를 자체적으로 가진 해시함수를 통해 index를 구분해서 저장하기 때문에 해당 Key를 입력

2021년 12월 6일
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CS - 정렬 알고리즘 정리 및 구현 2 (분할정복: 퀵-Quick, 병합-Merge)

복잡하거나 큰 문제를 여러개로 나눠서 푸는 방법.작은문제로 나누어 해결한 뒤 합치는 과정을 거친다.Divide-분할: 본문제를 여러 서브문제로 나눈다. 문제를 해결하기 수월하도록 작은 문제로 만든다.Conquer-정복: 문제를 최대한 분할 해야하며, 더이상 분할이 불가

2021년 12월 2일
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CS - 정렬 알고리즘 정리 및 구현 1 (선택, 버블, 삽입)

배열(array) 안에 있는 데이터를 일정한 규칙에 따라 오름차순 또는 내림차순으로 정리하는것을 의미. 알파벳 또는 숫자 등의 데이터들을 정리할 수 있다.정렬을 함으로써 탐색을 효과적으로 할 수 있고(이진탐색 등에서 정렬이 필요), 겹치는 데이터를 찾기 위해서도 정렬이

2021년 12월 2일
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CS - 자료구조 이론 정리 트리구조와 이진탐색트리

트리 관련 자료구조 이론 정리

2021년 12월 2일
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CS - 자료구조와 알고리즘 이론정리(feat. Big(O)

자료구조와 알고리즘에 대한 이론 공부를 정리해본다.자료구조의 정의: 컴퓨터 과학 전체적인 관점의 기초공사 개념(이게 무슨소리냐..)컴퓨터 기능을 효율적으로 동작하도록 하기 위한 어떠한 구조들이라고 볼 수 있다.예를 들면 업무 자동화, 빠른 계산(계산기), 반복 처리,

2021년 12월 1일
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Deep Learning - 전이학습(Transfer Learning)의 미세조정(Fine Tuning) 방법 및 괴현상 원인분석 (feat. BN, ResNet50)

사전학습된 ResNet50 모델을 이용한 전이학습에 대한 실습을 진행하면서 겪었던 여러가지 사례들에 대해 다뤄보고자 한다. 우선 여러가지 실습관련 내용, 그리고 다양한 리뷰들을 보면서 '미세 조정을 위한 정답은 없다, 하지만 오답은 있다' 라는 잠정적 결론을 가질 수

2021년 11월 28일
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Python - OOP 개념 및 Class 정리 및 실습

Object(객체) Oriented(지향하는) Programming(프로그래밍)으로 나타낼 수 있는 OOP에 대한 정리.객체지향이 어떤 것을 의미하고, 어떠한 특징을 갖는지 살펴본다.절차지향이 객체지향과 반대되는 개념이라고 알고 있는 경우도 있지만 그렇지는 않다.특정

2021년 11월 24일
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Deep Learning - 이미지 처리 전이학습(Transfer Learning) 이용한 이미지 분류 모델 구현 실습

전이학습(Transfer Learning)이란, 기존에 사전학습된(pre trained) 모델을 가져와, 사용하고자 하는 학습 데이터를 학습시켜 이용하는 방법으로, 기존에 비슷한 도메인의 데이터를 학습한 모델이라면 현재 갖고있는 데이터가 다소 적더라도 좋은 성능을 보여

2021년 11월 20일
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Deep Learning - 이미지 처리 CNN 이용한 이미지 분류 모델 구현 실습 (1)

커머스 산업에 관심이 많다보니, 커머스에서 사용할 수 있는 모델을 구상해보았고, 이미지를 통한 카테고리 분류를 한다면 하루에도 수많은 상품이 업데이트되는 커머스 플랫폼에선 자동화의 일환으로 사용할 수 있을 것이다.keras 제공 cifar10 데이터를 이용하기 위해 불

2021년 11월 16일
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Deep Learning - NLP 자연어처리 정리 2(RNN, LSTM, 순환신경망, Attention)

RNN(Recurrent Neural Network)-순환신경망 구조 RNN은 순환 신경망구조로써 기존까지 알고 있던 단순 퍼셉트론과는 약간 다른 개념을 지니고 있다. 가장 큰 특징으로는 시퀀스 개념을 가지고 있어, 이전 정보를 토대로 다음 정보를 예측하는 방식이다

2021년 10월 31일
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Deep Learning - NLP 자연어처리 정리 1(벡터화, 전처리)

자연어: 사람들이 일상적으로 쓰는 언어이다. 인공언어가 아닌 언어를 뜻하며, 인공언어로는 코딩 언어나 기계어 등이 있다. 자연어 처리의 활용: Text data에 대한 의미와 구조를 파악하여, 이를 활용해 다양한 분야에서 사용한다. 분류(classificaiton)

2021년 10월 26일
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 4-1 하이퍼 파라미터(with early stopping)

딥러닝 신경망 모델의 성능을 높이기 위해 조절해주어야 하는 요소이다.그냥 파라미터는 컴퓨터가 직접 컨트롤하면서 캐치하는 인자들이고, 하이퍼 파라미터의 경우는 모델 설계를 하면서 직접 조절을 해주어야 한다.실습을 진행하기 전에 하이퍼 파라미터의 종류를 먼저 살펴본다.신경

2021년 10월 24일
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Deep Learning - Keras를 이용한 간단한 신경망 작성 실습 ( Fashion Mnist data)

신경망의 이론을 공부해보았고, keras library를 이용해 이를 코드로 구현해본다.코드 작성의 순서는 아래와 같다.keras library 호출신경망 Sequential model 구조정의model compile로 학습 방향성 정의model fit 진행신경망의 가

2021년 10월 24일
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 3-2 규제, 일반화 관련 이론 정리(Weight Decay, Dropout, Weigth Constraint, EarlyStopping)

데이터 사이언스를 공부하다보면 이러한 표현들이 많은데, 이를 짚어보도록 한다.데이터요소들을 0~1 사이의 값으로 변환한다. 보통 데이터중 최고값을 나눠줌으로써 진행.scale 자체가 높은 특성에 많은 중요도가 올라가는 경우를 방지할 수 있다.데이터요소들을 평균이 0이고

2021년 10월 23일
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 3-1 (optimizer 정리)

신경망 모델을 최적화 하는데 필요한 파라미터.모델 별로 학습하는 데이터, 노드, 레이어가 모두 다르고, 궁극적으로 해결하고자 하는 문제도 다르기 때문에 그 모든 요건에 맞춰 적절한 옵티마이저를 통해 최적화 해야한다.가장 기본이 되는 최적화 기법으로 경사를 따라 내려가면

2021년 10월 20일
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 2-2 (역전파, 체인룰, 가중치 업데이트, 경사하강법)

신경망의 순전파 진행의 순서는 아래와 같다.입력값 전달가중치 \* 입력값 + 편향의 가중합을 은닉층에 전달은닉층의 필요에 의해 활성화 함수 적용다음 은닉층 또는 출력층의 노드에 대한 가중합을 전달해당 노드에서의 활성화 함수 적용위와 같이 입력층 > 출력층의 순서로 수많

2021년 10월 20일
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 2-1 (손실함수)

신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표. 손실함수를 최소화 하는 가중치를 찾아가는 과정으로 해결하고자 하는 문제가 어떤 것이냐에 따라 이를 달리하여 원하는 측면에서의 오류를 최소화 하도록 조정할 수 있다. 실제-예측값의 제곱의 합의 평균으로 오차의 정도를 파악하는 지표

2021년 10월 19일
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 1 (퍼셉트론 구조, 연산, 가중치와 편향, 활성화 함수)

퍼셉트론(Perceptron) 신경망을 이루는 가장 기본 단위 - 여러개의 입력을 받아 하나의 출력을 하는 신경세포 뉴런과 유사 퍼셉트론의 구조 입력층 (Input Layer) 입력값을 전달하는 층 입력 Feature 수에 따라 node 수가 결정된다. Depth

2021년 10월 18일
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[APP 배포] HEROKU / AWS 정리, DOCKER와의 연동을 통한 배포 실습

개발된 소프트웨어, 어플리케이션을 사용자에게 공유하는 것. 메신저를 통해 전달하거나 업로드를 하는 방법, 특정한 링크로 접근 가능하도록 하는 것을 의미한다.데이터 사이언티스트라고 해서 배포를 몰라선 안된다.werkzeug: flask 패키지를 설치하면 함께 설치되는 라

2021년 10월 2일
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