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회귀 실제 값과 예측 값의 차이를 최소화하는 식을 찾는 것 y=wx+b의 식에서 독립변수의 값에 영향을 미치는 회귀 계수의 최적의 값을 찾는 것 y = wx + b - w: 회귀 계수(cofficient) 독립변수 x가 1 증가할 때마다 종속변수 y는 w만큼 증가 → 직선의 기울기 - 절편(intercept): 독립변수가 모두 0일때 종속변수 y의 값 위의 식에서 독립변수 x = 0이면 y = b가 됨 MSE(평균제곱오차) MSE(Mean Squared Error)는 오차를 제곱한 값의 평균을 의미한다 오차는 알고리즘이 예측한 값과 실제 값의 차이를 의미하는 것으로, 알고리즘이 정답을 잘 맞출수록 MSE의 값은 작아진다. 경사하강법 Gradient Decent 점진적으로 반복적인 계산을 통해 파라미터 값..

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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문제 자연수 N\(N\)과 정수 K\(K\)가 주어졌을 때 이항 계수 (NK)\(\binom{N}{K}\)를 1,000,000,007로 나눈 나머지를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 N\(N\)과 K\(K\)가 주어진다. (1 ≤ N\(N\) ≤ 4,000,000, 0 ≤ K\(K\) ≤ N\(N\)) 출력 (NK)\(\binom{N}{K}\)를 1,000,000,007로 나눈 나머지를 출력한다. 필요한 개념 및 알고리즘 dp https://velog.io/@chelsea/1-%EB%8F%99%EC%A0%81-%EA%B3%84%ED%9A%8D%EB%B2%95Dynamic-Programming-DP [자료구조와 알고리즘] 동적 계획법(Dynamic Programming, DP) 동적 계획법(..

문제 두 마리의 백조가 호수에서 살고 있었다. 그렇지만 두 마리는 호수를 덮고 있는 빙판으로 만나지 못한다. 호수는 행이 R개, 열이 C개인 직사각형 모양이다. 어떤 칸은 얼음으로 덮여있다. 호수는 차례로 녹는데, 매일 물 공간과 접촉한 모든 빙판 공간은 녹는다. 두 개의 공간이 접촉하려면 가로나 세로로 닿아 있는 것만 (대각선은 고려하지 않는다) 생각한다. 아래에는 세 가지 예가 있다. ...XXXXXX..XX.XXX ....XXXX.......XX .....XX.......... ....XXXXXXXXX.XXX .....XXXX..X..... ......X.......... ...XXXXXXXXXXXX.. ....XXX..XXXX.... .....X.....X..... ..XXXXX..XXXXXX....

문제 백준이는 동생에게 "가운데를 말해요" 게임을 가르쳐주고 있다. 백준이가 정수를 하나씩 외칠때마다 동생은 지금까지 백준이가 말한 수 중에서 중간값을 말해야 한다. 만약, 그동안 백준이가 외친 수의 개수가 짝수개라면 중간에 있는 두 수 중에서 작은 수를 말해야 한다. 예를 들어 백준이가 동생에게 1, 5, 2, 10, -99, 7, 5를 순서대로 외쳤다고 하면, 동생은 1, 1, 2, 2, 2, 2, 5를 차례대로 말해야 한다. 백준이가 외치는 수가 주어졌을 때, 동생이 말해야 하는 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에는 백준이가 외치는 정수의 개수 N이 주어진다. N은 1보다 크거나 같고, 100,000보다 작거나 같은 자연수이다. 그 다음 N줄에 걸쳐서 백준이가 외치는 정수가 차례대로..

문제 이 문제는 아주 평범한 배낭에 관한 문제이다. 한 달 후면 국가의 부름을 받게 되는 준서는 여행을 가려고 한다. 세상과의 단절을 슬퍼하며 최대한 즐기기 위한 여행이기 때문에, 가지고 다닐 배낭 또한 최대한 가치 있게 싸려고 한다. 준서가 여행에 필요하다고 생각하는 N개의 물건이 있다. 각 물건은 무게 W와 가치 V를 가지는데, 해당 물건을 배낭에 넣어서 가면 준서가 V만큼 즐길 수 있다. 아직 행군을 해본 적이 없는 준서는 최대 K만큼의 무게만을 넣을 수 있는 배낭만 들고 다닐 수 있다. 준서가 최대한 즐거운 여행을 하기 위해 배낭에 넣을 수 있는 물건들의 가치의 최댓값을 알려주자. 입력 첫 줄에 물품의 수 N(1 ≤ N ≤ 100)과 준서가 버틸 수 있는 무게 K(1 ≤ K ≤ 100,000)가 ..

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..