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문제백준 문제상근이는 매일 아침 알람을 듣고 일어난다. 알람을 듣고 바로 일어나면 다행이겠지만, 항상 조금만 더 자려는 마음 때문에 매일 학교를 지각하고 있다.상근이는 모든 방법을 동원해보았지만, 조금만 더 자려는 마음은 그 어떤 것도 없앨 수가 없었다.이런 상근이를 불쌍하게 보던 창영이는 자신이 사용하는 방법을 추천해 주었다.바로 "45분 일찍 알람 설정하기"이다.이 방법은 단순하다. 원래 설정되어 있는 알람을 45분 앞서는 시간으로 바꾸는 것이다. 어차피 알람 소리를 들으면, 알람을 끄고 조금 더 잘 것이기 때문이다. 이 방법을 사용하면, 매일 아침 더 잤다는 기분을 느낄 수 있고, 학교도 지각하지 않게 된다.현재 상근이가 설정한 알람 시각이 주어졌을 때, 창영이의 방법을 사용한다면, 이를 언제로 고..

[프로젝트 간략 소개]- 프로젝트 명: 무빙- 프로젝트 기간: 25.01.27 ~ 25.02.03- 문제 정의:영화 흥행 예측 및 투자 전략 수립 지원 필요- 역할 및 기여:기획, 데이터 수집·분석, LGBMClassifier 모델 개발 및 성능 개선 주도, Notion/Discord기반 팀 소통 및 이슈 관리 담당, GIt 기반 코드 공유·리뷰 품질 관리, 전체 팀 리드- 성과:약 83% 정확도 달성, 데이터 기반 투자 전략 가이드라인 및 의사결정 효율성 높임, 코드 관리 프로세스 강화- 깃허브: https://github.com/yujitaeng/eda_2teamhttps://github.com/yujitaeng/ml_2team [무빙] - Sprint 4 회고록기간: 2025.01.27 - 202..

당신의 취향을 분석하는 AI   오늘은 추천 시스템에 대해 알아보자.오늘의 배움추천 시스템의 기본 개념과 종류각 추천 시스템의 작동 원리실제 서비스에서의 적용 사례1. 추천 시스템정의: 사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 관심을 가질만한 항목을 제안하는 시스템핵심 개념 한 줄 설명: 사용자 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 AI 시스템 특징:개인화된 서비스 제공사용자 경험 향상서비스 참여도 증가[핵심 공식]- 코사인 유사도 = A·B / (||A|| ||B||) - 피어슨 상관계수 = cov(X,Y) / (σx σy) - 유클리드 거리 = √Σ(xi - yi)² 📚 실제 예시로 이해하기[일상적인 예시] 음악 추천 시스템:콘텐츠 기반: "방탄소년단을 좋아하니 비슷한 K-pop 그룹을 추천합니..

모델의 성능을 측정하는 나침반   오늘은 손실함수에 대해 알아보자.   오늘의 배움손실 함수의 개념과 종류회귀와 분류를 위한 다양한 손실 함수미니배치 학습의 원리 1. 손실 함수정의: 모델의 예측값과 실제값의 차이를 수치화하는 함수핵심 개념 한 줄 설명: 모델이 얼마나 잘못 예측했는지를 수학적으로 계산하는 방법모델이 더 나은 예측을 할 수 있도록 가중치를 조정하는 기준이 됨.손실 함수는 문제 유형에 따라 적절한 함수를 선택해야 하며, 대표적으로 다음과 같이 구분된다.회귀 문제(Regression): 평균 제곱 오차(MSE), 평균 절대 오차(MAE), Huber 손실(Huber Loss)분류 문제(Classification): 교차 엔트로피 손실(CEE), 음성 로그 가능도(NLL, Negative Lo..

적절한 출력층 설계하는 것이 모델의 성능에 영향을 미친다.   오늘은 출력층 설계에 대해 알아보자.  오늘의 배움신경망의 출력층 설계 방법다양한 활성화 함수의 특징과 용도문제 유형별 최적 출력층 구성1. 출력층정의: 신경망의 최종 결과를 출력하는 마지막 층핵심 개념 한 줄 설명: 문제 유형에 맞는 활성화 함수를 사용하여 원하는 형태의 출력을 만드는 층미분 가능성 및 학습의 안정성세 함수 모두 미분 가능하여 역전파(backpropagation) 알고리즘에 적합문제 유형에 따라 적절한 함수 선택이 학습의 수렴과 안정성 보장 핵심 공식:- 시그모이드: σ(x) = 1/(1 + e^(-x)) - 소프트맥스: σ(x_i) = e^(x_i)/Σ(e^(x_j))2. 핵심 개념 정리[항등 함수]정의: 입력값을 그대로 ..

행렬 연산   오늘은 다차원 배열 계산에 대해 알아보자.  오늘의 배움다차원 배열의 기본 개념행렬의 내적 연산 방법신경망에서의 행렬 연산 활용1. 다차원 배열정의: 2차원 이상의 차원을 가지는 데이터 구조핵심 개념 한 줄 설명: 여러 차원으로 구성된 숫자들의 격자 구조인공지능에서는 주로 행렬(Matrix) 또는 텐서(Tensor)라는 용어로 사용핵심 공식: Y = W⋅X + bW: 가중치 행렬 / X: 입력 데이터 / b: 편향 / Y: 출력값딥러닝에서 자주 다루는 이미지 처리 문제와 관련할 때도 보통 4차원 텐서로 이미지 데이터를 표현한다. 📚 실제 예시로 이해하기[일상적인 예시]  표 형식의 데이터: 엑셀 시트처럼 행과 열로 구성  이미지: 가로×세로×색상 채널의 3차원 구조[실무/현업 예시]  이..

문제백준 문제 흔한 수학 문제 중 하나는 주어진 점이 어느 사분면에 속하는지 알아내는 것이다. 사분면은 아래 그림처럼 1부터 4까지 번호를 갖는다. "Quadrant n"은 "제n사분면"이라는 뜻이다.예를 들어, 좌표가 (12, 5)인 점 A는 x좌표와 y좌표가 모두 양수이므로 제1사분면에 속한다. 점 B는 x좌표가 음수이고 y좌표가 양수이므로 제2사분면에 속한다.점의 좌표를 입력받아 그 점이 어느 사분면에 속하는지 알아내는 프로그램을 작성하시오. 단, x좌표와 y좌표는 모두 양수나 음수라고 가정한다.입력첫 줄에는 정수 x가 주어진다. (−1000 ≤ x ≤ 1000; x ≠ 0) 다음 줄에는 정수 y가 주어진다. (−1000 ≤ y ≤ 1000; y ≠ 0)출력점 (x, y)의 사분면 번호(1, 2, ..

250127 ~ 250202 SK캠프 9기 7주 차 회고 일지 내용금주 주요 성과- 머신러닝 복습- 딥러닝 학습보완해야할 점머신러닝 복습KPT Keep긴 시간 동안 복습하자.​캠프를 시작하고 나서, 설날이라는 긴연휴를 처음 맞이했다. '더 하지 않아도 되니, 지금것을 유지만 해오라'던 선생님...의 말씀도 있고, 너무 수업을 못 따라가고 있었기에 연휴동안 머신러닝에 대해 복습을 했다.k이웃, 로지스틱, 선향 회귀 등등 '혼공머신' 책을 통해 초반 부를 익혀가는 중이다. 보다 쉽게 설명이 되어있어 혼자 이해하는 데 도움이 되었다. 아무래도 수업을 먼저 듣고 복습 겸 책을 보는 것이라 가능한 듯.​팀플이 껴있어서 팀플을 하면서도 복습이 되고 공부를 강제 실행했다. Problem연휴라고 못 가진 쉼을 갖다 페..

데이터를 자동으로 그룹화하는 군집 분석   오늘은 머신러닝읜 군집 분석에 대해 알아보자.  오늘의 배움비지도 학습의 군집 개념과 알고리즘가우시안 혼합 모델의 이해군집화 성능 평가와 DBSCAN 1. 군집 (Clustering) 정의: 비슷한 특성을 가진 데이터들을 자동으로 그룹화하는 비지도 학습 방법핵심 개념 한 줄 설명: 데이터들 간의 유사성을 측정하여 비슷한 것들끼리 묶어주는 방법군집의 목적데이터의 그룹화데이터 분포 이해노이즈 제거새로운 데이터의 레이블 생성군집과 분류의 차이군집: 레이블이 없는 데이터를 그룹화한다. (비지도 학습)분류: 이미 정의된 레이블에 데이터를 매핑한다. (지도 학습) 📚 실제 예시로 이해하기[일상적인 예시]- 옷장 정리하기: 색상별, 종류별로 옷을 분류하는 것 - 도서관 책..

그 중에서도 자주 사용되는 메서드를 알아보자.   오늘은 배열 & 리스트에 대해 알아보자.오늘의 배움리스트를 사용하는 이유내장 메서드1. 배열 & 리스트데이터를 연속적으로 저장하는 자료구조알고리즘 코딩 테스트에선 주로 리스트를 사용리스트를 많이 사용하는 이유내장 메서드의 유용성삽입, 삭제, 정렬, 슬라이싱을 지원하는 내장 메서드가 많음자주 쓰는 메서드 append(), pop(),sort(),reverse(),extend()다양한 데이터 저장 가능파이썬 배열은 동일한 데이터만 저장 가능라이브러리와의 호환성코딩 테스트에서 주로사용하는 라이브러리는 리스트가 기본 ex) heapq, collections, itertools2. 리스트에서 주로 사용하는 내장 메서드append(): 요소를 추가해줌origin_l..