분류 전체보기 462

애드포스트 - 일평균 40으로 승인받기 (with 애드포스트 승인 조건, 승인 과정)

​ 1. 애드포스트 승인 조건 블로그를 개설한 지 90일이 경과 게시글 50개 이상 일 방문자 100명 이상 ​ 위와 같이 일반적으로 인터넷에서 알려진 애드포스트 승인 조건이다. 위 2개의 조건은 테스트를 해본 적이 없어서 잘 모르겠지만, 세 번째 조건인 "일 방문자 100명 이상"은 최소한의 조건이 아니라는 것을 증명했다. ​ ​2. 일 방문자 100명 이상의 조건은 틀렸다. 10월 순방문자수 위 사진과 같이 순방문자수는 10월 총 약 1100명 정도로, 일평균으로 환산 시 약 35명이 나온다. 즉 일 방문자 100명의 반에도 못 미치는 수치이다. ​ 순방문자수 외에도 조회수도 알아보았다. 조회수는 일평균으로 환산 시 약 44명 정도였다. 즉 이 수치도 위 조건인 100명의 반에도 못 미친다. ​ ​3..

일상 2022.11.05

[인공지능] 비지도학습 - 개념 정리부터 프로세스 및 기법까지

1. 비지도학습이란? - 지도학습에서는 레이블이 모델의 학습 방향을 지도한다. 모델의 예측값과 레이블을 손실함수를 이용해 비교하고, 오차가 감소하는 방향으로 모델의 학습을 유도한다. 비지도학습에서는 데이터에 레이블이 존재하지 않으므로 모델의 학습 방향을 직접 지도할 기준이 없다. 따라서 이를 '비지도학습'이라 부른다. 비지도학습은 레이블이 없을 때 사용하기에 모델이 데이터를 얼마나 잘 학습했는지, 즉 모델의 성능을 지도학습처럼 직접 측정하기 어렵다. 그렇기에 간접적 또는 정석정 평가 지표를 이용해 평가한다. 비지도학습은 레이블이 없어서 명확한 기준으로 분석하기 어렵다는 단점이 있는 동시에 레이블이 있을 때는 볼 수 없었던 데이터의 새로운 특성을 파악할 수 있다는 장점도 있다. 이러한 장점 때문에 데이터 ..

[알고리즘] 백준 10814 파이썬 - 나이순 정렬

10814번: 나이순 정렬 온라인 저지에 가입한 사람들의 나이와 이름이 가입한 순서대로 주어진다. 이때, 회원들을 나이가 증가하는 순으로, 나이가 같으면 먼저 가입한 사람이 앞에 오는 순서로 정렬하는 프로그램을 www.acmicpc.net 문제 온라인 저지에 가입한 사람들의 나이와 이름이 가입한 순서대로 주어진다. 이때, 회원들을 나이가 증가하는 순으로, 나이가 같으면 먼저 가입한 사람이 앞에 오는 순서로 정렬하는 프로그램을 작성하시오. 문제풀이 import sys input=sys.stdin.readline answer=[] for i in range(int(input())): answer.append(input().split()) answer.sort(key=lambda x:int(x[0])) for..

[알고리즘] 백준 2587 파이썬 - 대표값2

2587번: 대표값2 어떤 수들이 있을 때, 그 수들을 대표하는 값으로 가장 흔하게 쓰이는 것은 평균이다. 평균은 주어진 모든 수의 합을 수의 개수로 나눈 것이다. 예를 들어 10, 40, 30, 60, 30의 평균은 (10 + 40 + 30 + 60 + www.acmicpc.net 문제 어떤 수들이 있을 때, 그 수들을 대표하는 값으로 가장 흔하게 쓰이는 것은 평균이다. 평균은 주어진 모든 수의 합을 수의 개수로 나눈 것이다. 예를 들어 10, 40, 30, 60, 30의 평균은 (10 + 40 + 30 + 60 + 30) / 5 = 170 / 5 = 34가 된다. 평균 이외의 또 다른 대표값으로 중앙값이라는 것이 있다. 중앙값은 주어진 수를 크기 순서대로 늘어 놓았을 때 가장 중앙에 놓인 값이다. 예..

[인공지능] 지도학습 기법 - 선형회귀, 인공 신경망(CNN, RNN, 퍼셉트론) 등

1. 지도학습과 관련된 내용 머신러닝 - 지도학습 개념 정리(과적합, 과소적합, 학습 오차 등) 1. 지도학습이란? - 지도학습의 목표는 학습에 사용하지 않은 데이터를 예측하고 분류하는 것이다. 이를 '일반화'라고 한다. 완벽하게 일반화된 모델은 모든 데이터의 레이블을 정확히 예측한다. maeseok.tistory.com 머신러닝 지도학습 프로세스 - 6단계로 정리 1. 지도학습 프로세스란? - 빅데이터 프로젝트의 일부로, 빅데이터 프로젝트의 데이터 수집 및 이해, 분석 및 모델링, 배포 및 적용 부분을 모델링하는 사람의 관점에서 좀더 자세히 나눈 것으로 maeseok.tistory.com 2. 지도학습 종류 1. 선형회귀 2. 서포트 벡터 머신 3. 의사결정나무 4. k-근접 이웃법 5. 인공 신경망 ..

[알고리즘] 백준 10250 파이썬 - ACM 호텔

10250번: ACM 호텔 프로그램은 표준 입력에서 입력 데이터를 받는다. 프로그램의 입력은 T 개의 테스트 데이터로 이루어져 있는데 T 는 입력의 맨 첫 줄에 주어진다. 각 테스트 데이터는 한 행으로서 H, W, N, 세 정수 www.acmicpc.net 문제 ACM 호텔 매니저 지우는 손님이 도착하는 대로 빈 방을 배정하고 있다. 고객 설문조사에 따르면 손님들은 호텔 정문으로부터 걸어서 가장 짧은 거리에 있는 방을 선호한다고 한다. 여러분은 지우를 도와 줄 프로그램을 작성하고자 한다. 즉 설문조사 결과 대로 호텔 정문으로부터 걷는 거리가 가장 짧도록 방을 배정하는 프로그램을 작성하고자 한다. 문제를 단순화하기 위해서 호텔은 직사각형 모양이라고 가정하자. 각 층에 W 개의 방이 있는 H 층 건물이라고 ..

[IT지식] 웹 프로그래밍과 HTTP 프로토콜 - 웹 클라이언트와 웹 서버

1. 웹 프로그래밍이란? - 간단히 설명하자면, HTTP 프로토콜로 통신하는 클라이언트와 서버를 개발하는 것이다. - 웹 클라이언트와 서버를 같이 개발할 수도 있고, 웹 클라이언트 또는 서버 하나만 개발할 수도 있다. - 보통은 웹 서버를 개발하는 경우가 많아서 파이썬에서는 웹 프레임워크인 '장고'를 자주 사용한다. - 웹 클라이언트 : 보통은 웹 브라우저가 사용되나, 개발자가 직접 개발 가능하다. EX) 웹 브라우저를 사용하여 요청(네이버 등) 리눅스 curl 명령을 사용하여 요청 Telnet을 사용하여 요청 직접 만든 클라이언트로 요청 - 웹 서버 : 주로 웹 프레임워크를 활용하여 웹 서버를 개발한다. EX) 파이썬 - Django, Flask 등 - HTTP 프로토콜 : 클라이언트와 서버 사이에서 ..

IT지식/나머지 2022.11.01

머신러닝 지도학습 프로세스 - 6단계로 정리

1. 지도학습 프로세스란? - 빅데이터 프로젝트의 일부로, 빅데이터 프로젝트의 데이터 수집 및 이해, 분석 및 모델링, 배포 및 적용 부분을 모델링하는 사람의 관점에서 좀더 자세히 나눈 것으로 이해할 수 있다. 2. 지도학습 프로세스의 단계 1. 데이터 수집 2. 데이터셋 정의 3. 지도학습 기법 선택 및 모델 구축 4. 모델 성능 평가 5. 모델 선택 6. 모델 배포 - 피드백 3. 데이터 수집 - 비즈니스 문제 해결, 인구 문제 해결 등의 목표가 설정됐다면 분석 데이터를 확보해야 한다. 기관이라면 데이터를 사유 데이터베이스에 저장할 때가 많으며, 연구자는 연구용 '오픈 데이터'를 사용하기도 한다. 만약 기관에는 소속돼 있지 않지만, 데이터 분석을 원하면 웹 사이트의 데이터를 DB에 구축할 수도 있다...

[알고리즘] 백준 2675 파이썬 - 문자열 반복

2675번: 문자열 반복 문자열 S를 입력받은 후에, 각 문자를 R번 반복해 새 문자열 P를 만든 후 출력하는 프로그램을 작성하시오. 즉, 첫 번째 문자를 R번 반복하고, 두 번째 문자를 R번 반복하는 식으로 P를 만들면 된다 www.acmicpc.net 문제 문자열 S를 입력받은 후에, 각 문자를 R번 반복해 새 문자열 P를 만든 후 출력하는 프로그램을 작성하시오. 즉, 첫 번째 문자를 R번 반복하고, 두 번째 문자를 R번 반복하는 식으로 P를 만들면 된다. S에는 QR Code "alphanumeric" 문자만 들어있다. QR Code "alphanumeric" 문자는 0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\$%*+-./: 이다. 문제풀이 import sys input = ..

머신러닝 - 지도학습 개념 정리(과적합, 과소적합, 학습 오차 등)

1. 지도학습이란? - 지도학습의 목표는 학습에 사용하지 않은 데이터를 예측하고 분류하는 것이다. 이를 '일반화'라고 한다. 완벽하게 일반화된 모델은 모든 데이터의 레이블을 정확히 예측한다. 2. 일반화 오차, 학습 오차, 테스트 오차 - 하지만 일반화가 완벽히 이뤄지지 않은 모델도 있다. 일반화 오차(일반화 성능)는 모델이 얼마나 일반화에 실패 혹은 성공했는지를 표현하는 개념이다. 하지만 일반화 오차를 계산하기 위해서는 모든 데이터를 사용해야 하는데, 실제 세상의 데이터는 알려지지 않은 복잡한 상호작용 속에서 생성돼 알기가 매우 힘들다. 그래서 '학습 오차'를 사용한다. 학습 오차는 일반화 오차와 비슷하면서 계산하기도 쉽다. 이와 비슷한 개념으로 '학습 성능'이 있다. 학습 오차는 모델이 학습에 사용한..