전체 글275 [프로그래머스] 2021 카카오 공채 - 신규 아이디 추천 (파이썬) 문제 및 풀이 문제) 프로그래머스 - 2021 카카오 공채 - 신규 아이디 추천 -> programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/72410 코딩테스트 연습 - 신규 아이디 추천 카카오에 입사한 신입 개발자 네오는 카카오계정개발팀에 배치되어, 카카오 서비스에 가입하는 유저들의 아이디를 생성하는 업무를 담당하게 되었습니다. 네오에게 주어진 첫 업무는 새로 가 programmers.co.kr ① 나의 풀이 아무 생각 없이 (빡?) 구현했다. 모든 단계를 주어진 new_id를 이용해 처리했다. 1단계: 대문자를 소문자로 치환하는 것이므로 lower() 메서드를 이용해 쉽게 해결했다. 2단계: 알파벳(isalpha()), 숫자(isdigit()), 특수 문자를 확인하며 그것이 아닐 경우 슬라이.. 2021. 2. 3. [TensorFlow] 시퀀스 API를 사용하여 이미지 분류기 만들기 (1) ⊙ 케라스를 사용하여 데이터셋 적재하기 MNIST 데이터셋은 고등학생과 미국 인구 조사국 직원들이 손으로 쓴 70,000개의 작은 숫자 이미지를 모은 데이터이다. 각 이미지에는 어떤 숫자를 나타내는지 레이블되어 있으며, 머신러닝/딥러닝 분야에서 새로운 분류 알고리즘이 나올 때마다 얼마나 잘 작동하는지 MNIST 데이터셋을 이용한다. 패션 MNIST는 MNIST와 형태(28X28 = 784 픽셀 크기)가 같지만 손글씨 숫자가 아니라 패션 아이템을 나타낸다는 점에서 분류가 까다롭다. 그렇기 때문에 어떤 모델들에서 MNIST의 분류가 93%의 정확도를 내지만, 패션 MNIST에서는 83% 정도만 달성하는 경우가 있다. 케라스는 MNIST, 패션 MNIST, 캘리포니아 주택 데이터셋을 포함하여 널리 사용되는 데.. 2021. 2. 2. [TensorFlow] 경사 하강법(Gradient Descent) ⊙ 경사 하강법(Gradient Descent) 경사 하강법(GD)은 여러 종류의 문제에서 최적의 해법을 찾을 수 있는 일반적인 최적화 알고리즘이다. 경사 하강법의 기본 아이디어는 비용(2차원: y, 3차원: z)을 최소화하기 위해 반복해서 파라미터를 조정해 나가는 것이다. 파라미터 벡터 세타에 대해 비용 함수의 현재 그레디언트를 계산한다. 그리고 그레디언트가 감소하는 방향으로 진행하다가 0이 되는 지점이 최소인 것이다. 구체적으로 보면 초기값을 임의의 값으로 시작하여 한 스텝에 비용 함수가 감소되는 방향으로 진행하여 알고리즘이 최솟값에 수렴할 때까지 점진적으로 향상한다. ⊙ 학습률(Learning Rate) 경사 하강법에서 중요한 파라미터는 학습 스텝의 크기로, 학습률 하이퍼 파라미터(모델링을 할 때 .. 2021. 2. 1. [TensorFlow] TensorFlow&Keras 개발환경 구축 ⊙아나콘다 (Anaconda) 아나콘다를 선택한 이유 먼저 각종 수학/과학 라이브러리들을 같이 패키징 돼있기 때문에 라이브러리들을 수동으로 설치할 필요가 없다.( panda, numpy, scipy, sklearn, matplotlib, Jupyter Notebook ...) 로컬 컴퓨터의 가상 환경을 쉽게 생성, 저장, 로드할 수 있다. 이런 가상 환경 안에서 같은 모듈을 다른 버전으로 여러 개 설치하여 관리할 수 있다. ⊙아나콘다 설치 bradbury.tistory.com/60?category=830131 아나콘다(Anaconda) 설치 아나콘다(Anaconda) - Python 기반의 데이터 분석에 필요한(각종 수학/과학 라이브러리들) 오픈소스를 모아놓은 개발 플랫폼 - 가상 개발 환경을 설정하여 .. 2021. 2. 1. [백준] 12904번 - A와 B (파이썬) 문제 및 풀이 문제) 백준 - 그리디 알고리즘(Greedy) - A와 B -> www.acmicpc.net/problem/12904 12904번: A와 B 수빈이는 A와 B로만 이루어진 영어 단어가 존재한다는 사실에 놀랐다. 대표적인 예로 AB (Abdominal의 약자), BAA (양의 울음 소리), AA (용암의 종류), ABBA (스웨덴 팝 그룹)이 있다. 이런 사실에 놀란 수 www.acmicpc.net 문자열 S를 T로 바꾸는데 연산이 두 가지인데, 이를 반대 관점에서 해석하여 문제를 풀려고 한다. ① S → T 문자열의 뒤에서 A를 추가한다. 문자열을 뒤집고 뒤에 B를 추가한다. ▼ ② T → S 문자열의 뒤에서 A를 제거한다. 문자열의 뒤에서 B를 제거하고 문자열을 뒤집는다. ① 관점에서 답을 구현하기 위.. 2021. 1. 31. 이전 1 ··· 16 17 18 19 다음 반응형
