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상관계수 산점도에서 점들이 얼마나 직선에 가까운지를 나타내는 척도 얼마나 직선적인 경향을 나타내는가를 수치로 표현 상관계수 공식 → 출처 링크 참고 상관계수 코드 예시 from numpy import mean from numpy import std from numpy.random import randn from numpy.random import seed #seed random number generator seed(1) x = 20 * randn(1000) + 100 y = x plt.scatter(x, y) plt.show() Qx = x - mean(x) Qy = y - mean(y) r = sum(Qx*Qy) / ((len(Qx) - 1) * std(x)*std(y)) r seed(1) x = 2..

스케일링 모든 특성의 범위(또는 분포)를 같게 만들어주기 위함 특성별로 데이터의 스케일이 다르다면, 머신러닝이 잘 동작하지 않을 수 있다. 데이터가 가진 크기와 편차가 다르기 때문에 한 피처의 특징을 너무 많이 반영하거나 패턴을 찾아내는데 문제가 발생하기 때문이다. 표준화(Standardization) 표준정규분포의 속성을 갖도록 피처가 재조정되는 것 0 주위에 표준편차 1의 값으로 배치되도록 피처를 표준화하는 것은 다른 단위를 가진 측정값을 비교할 때 중요할 뿐만 아니라 많은 기계 학습 알고리즘의 일반적인 요구 사항 정규화(Normalization) 데이터셋의 numerical value 범위의 차이를 왜곡하지 않고 공통 척도로 변경하는 것 기계학습에서 모든 데이터셋이 정규화 될 필요는 없고, 피처의 ..

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컴퓨터 비전 분야의 기본 태스트 두가지 태스크로 나뉨 인식 태스크 생성 및 변환 태스크 과거에는 인식 태스크가 많이 연구되어 왔으나, 현재는 생성 및 변환 태스크가 활발히 연구되고 있음 인식 태스크(Recognition Tasks) 영상을 입력으로 받아서 원하는 정보를 자동으로 판단하고, 추출하는 형태의 태스크 생성 태스크(Generation Tasks) 생성모델은 이런 이미지 자체가 딥러닝의 예측 결과 혹은 합성 혹은 생성할 수 있는 결과물 이미지나 비디오를 자유롭게 생성하거나 합성할 수 있는 모델 변환 태스크(Translation Tasks) (무에서 유를 만들어 내는 형태의 이미지 합성 뿐만 아니라)입력으로 주는 이미지나 비디오 상에서 원하는 요소를 반영한 형태의 이미지로 변환 영상 합성 및 변환 ..

딥러닝을 설명하는 기술 Input Attribution Methods input 기여도 평가법 각각의 입력이 얼만큼 ai 모델이 특정한 물체를 잘 인지하는 데 기여했나 Layerwise Relevance Propagation(LPR) 계층적 기여도 전파 기술 변수의 갯수는 똑같지만 출력에 기여하는 기여도는 바뀜 그렇기에 그 값마다 변수의 기여도가 얼만큼 변했는지를 계산하여 설명 이것이 가능한 이유는 딥러닝 모델을 층층마다 보면 한 층이 선형모델로 구성 맨 끝에 있는 선형모델에 기여도를 계산하는 방법을 적용하고, 두번째에도 적용하고 이를 입력 수준까지 계속하면 출력의 이유를 입력에서 알 수 있게 되고 입력에서 어떤 것이 기여를 했는지를 알 수 있게 됨 NVIDIA의 PilotNet(자율주행 딥러닝)의 결정..

문제 입력 바둑알이 깔려 있는 상황이 19 * 19 크기의 정수값으로 입력된다. 십자 뒤집기 횟수(n)가 입력된다. 십자 뒤집기 좌표가 횟수(n) 만큼 입력된다. 단, n은 10이하의 자연수이다. 출력 십자 뒤집기 결과를 출력한다. 코드 d = [] for i in range(19): a = list(map(int, input().split())) d.append(a) n = int(input()) for i in range(n): x, y = input().split() x, y = int(x), int(y) for j in range(19): if d[x-1][j] == 0: #행 d[x-1][j] = 1 else: d[x-1][j] = 0 if d[j][y-1] == 0: #열 d[j][y-1] =..

문제 입력 첫 줄에 격자판의 세로(h), 가로(w) 가 공백을 두고 입력되고, 두 번째 줄에 놓을 수 있는 막대의 개수(n) 세 번째 줄부터 각 막대의 길이(l), 방향(d), 좌표(x, y)가 입력된다. 1

문제 입력 바둑판에 올려 놓을 흰 돌의 개수(n)가 첫 줄에 입력된다. 둘째 줄 부터 n+1 번째 줄까지 힌 돌을 놓을 좌표(x, y)가 n줄 입력된다. n은 10이하의 자연수이고 x, y 좌표는 1 ~ 19 까지이며, 똑같은 좌표는 입력되지 않는다. ex. 5 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 출력 흰 돌이 올려진 바둑판의 상황을 출력한다. 흰 돌이 있는 위치는 1, 없는 곳은 0으로 출력한다. ex. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0..

문제 입력 영문자 1개가 입력된다. (a ~ z) ex. f 출력 a부터 입력한 문자까지 순서대로 공백을 두고 한 줄로 출력한다. ex. a b c d e f 코드 a = ord(input()) a_ = ord('a') while a_

문제 입력 3개의 정수가 공백으로 구분되어 입력된다. -2147483648 ~ +2147483648 ex. 3 -1 5 출력 가장 작은 값을 출력한다. ex. -1 코드 a, b, c = map(int, input().split()) res = (a if a