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[S4] 백준 4949 - 균형잡힌 세상 (Python3) https://www.acmicpc.net/problem/4949 4949번: 균형잡힌 세상 하나 또는 여러줄에 걸쳐서 문자열이 주어진다. 각 문자열은 영문 알파벳, 공백, 소괄호("( )") 대괄호("[ ]")등으로 이루어져 있으며, 길이는 100글자보다 작거나 같다. 각 줄은 마침표(".")로 끝난다 www.acmicpc.net 이 문제보다 한 단계 쉬운 문제는 백준 9012번: 괄호라고 생각한다. 이 문제를 풀고나서 이 문제를 푸는 것을 추천한다. 해결방법 스택을 활용하는 문제이다. bracket 이라는 리스트 변수에 여는 괄호("(", "[")를 담고, 닫는 괄호(")", "]")가 나올 때마다 bracket의 원소를 pop 해주는 방식으로 문제를 풀었다. 코드 while (string:=inpu.. 2023. 1. 14.
23/01/12 5번째 모임 지난 모임 이후의 활동 리뷰 내가 맡은 액티비티들은 총 네 개 였는데, 모두 리사이클러 뷰를 통해서 어떤 정보를 화면에 보이는 일이라 ui에 따른 view 연결만 새로 해주는 되어서 생각보다 빠르게 만들었다. 이 일을 하면서 굉장히 번거로웠던 일은 ui 제작, 디버깅이었다. ui는 변경사항이 생기면 Layout 수정해주고, 이것저것 자꾸 건들다보니 변경사항이 많을수록 시간은 배로 커졌다. 정말 figma에 있는 frame들 xml로 변경해주는 프로그램이 만들어지면 좋겠다고 수 백번은 생각했다... 코드 작성은 금방이었는데, 종종 Error나 Exception 문제를 해결하기 위한 디버깅 시간이 생각보다 오래 걸렸다. 다행히 Logcat을 통해서 어떤 코드에서 문제가 일어났는지 알 수 있어서 시간절약이 아.. 2023. 1. 12.
[22동계모각코] 4회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-10 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 4. 『딥러닝(Deep Learning)』 수강 학습 전에 목표를 세웠다. 활용 사례에 대해서 잘 알아가자고 말이다. 학습되는 그 중간 과정(학습하는 와중의 쓰이는 수식들)은 강의를 들어도 머릿속에 잘 남지 않기 때문이다. 그래도 만약 가능하다면, 그 어떻게 활용되고 있는지와 그 중간 과정까지도 잘 알아가보자고 생각했다. perceptron의 기본 정의와 perceptron을 통한 AND, OR, XOR gate 문제에 대해서 공부했다. 심층 신경망(Deep Neural Network; deep learning)의 기본 동작 과정 처음 들으면 어렵게만 다가오는 용어라고 생각한다. 심층 신경망은 '심층'.. 2023. 1. 10.
[S5] 백준 26517 - 연속인가? ? (Python3) https://www.acmicpc.net/problem/26517 26517번: 연속인가? ? 실수 $t$에 대하여, 함수 $f(x)$가 $x=t$에서 정의되어 있고, $\lim_{x \rightarrow t} f(x) = f(t)$인 경우 "$f(x)$는 $x=t$에서 연속이다"라고 한다. 함수 $f(x) = \begin{cases}ax+b & (x \leq k)\\ cx+d & (x > k)\end{cases}$가 주 www.acmicpc.net 해결방법 고등학교 수학 시간에 배웠던 개념을 잊지 않고 있어서 풀 수 있던 문제였다. 주어진 함수가 x=k에서 연속인지 판단하는 방법은 좌극한과 우극한이 같은지 확인하면 된다. 같다면 연속, 다르면 불연속. 코드 k = int(input()) a, b, c.. 2023. 1. 10.
[22동계모각코] 3회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-09 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 3. 『지도학습(분류/회귀)』 이어서 수강 hyper plane이란? [R 데이터 분석] 분류모형, 서포트 벡터 머신 (SVM) 분석 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)이란? 지도학습 알고리즘 중 하나로 데이터 분류를 위한 모형 확률(p)과 가정을 사용하지 X, 오직 공간상의 정보(선)으로만 이진 분류 두 클래스(○ & ■) ybeaning.tistory.com hyper plane의 margin은 학습하는 동안에는 성능에 영향을 미치지 않는다. 그래서 margin 영역이 어디를 학습 정도에는 별 차이가 없다. 하지만 실제 데이터가 들어가면서 모델 성능의 큰 영향을 .. 2023. 1. 9.
23/01/05 4번째 모임 지난 모임 이후의 활동 리뷰 나는 이번 주 동안 내가 맡은 부분의 액티비티를 만들고 리사이클러뷰를 복습했다. 지난 학기에 안드로이드 공부를 열심히 하지 않은 탓에 리사이클러뷰에 아이템을 띄우기 위한 과정이 정말 힘들었다. 이해를 위해서 처음부터 다시 공부했기 때문인데 불행 중 다행이었던 것은 한 번 공부했던 내용이라고 그래도 viewHolder에 대한 개념이 어렵게만 다가오진 않았다. Todo list 각자 진행도 확인하기 교수님 UI 피드백 반영여부 결정하기 데이터들 정하기 이번 회의에서 진행하기로 한 업데이트 메인 페이지의 상단에 나타나는 생년월일 정보는 삭제 했다. 문제집 검색에서 문제집 뷰를 디자인 수정했다. 어떻게 다음 문제를 볼 지에 대한 문제와 문제집(또는 시험지)를 채점하기 위해 제출하는 .. 2023. 1. 5.
[22동계모각코] 2회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-03 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 3. 『지도학습(분류/회귀)』 수강 linear regression 선형 회귀를 하는 방식은 'y = ax + b' 혹은 'Y = θ0 + θ1 * x1' 라는 식에서 시작한다(x0 = 1). 더 자세한 이야기를 강의에서 들었지만 머리에 잘 들어오진 않았다. 하지만 이 식만은 제대로 알아가기로 했다. 입력 x에 대해서 올바른 출력 Y를 하기 위해서는 bias(b, θ0)와 weight(a, θ1)가 중요하다. 그리고 인공지능은 이 값들을 마구 바꿔 계산해보며 모든 학습 데이터에 대해 올바른 값을 내는 작업을 수행한다. 이것이 바로 학습이다. 그렇다면 이 값들은 무슨 기준으로 이리저리 바꾸어보는 것일까?.. 2023. 1. 3.
[22동계모각코] 1회 계획 및 평가 시작 시간 : 23-01-02 오후 6시 오늘의 목표 LG Aimers: AI전문가과정 - Module 1. 『AI 윤리』, Module 3. 『지도학습(분류/회귀)』 수강 아래에는 강의를 들으며 생소하거나 중요하다고 느끼는 등 내게 기록하고 싶은 부분만 메모하도록 하겠다. Module 1 오늘 배운 내용은 AI윤리 뿐만 아니라 데이터 사이언티스트라면 누구나 알아야 할 소양에 대해 알아보았다. 1. 데이터를 잘 해석하는가? + 상관관계와 인과관계를 제대로 알자. 이 둘 사이의 잘못된 사용은 데이터 과학자라면 절대 해선 안 되는 실수이다. 2. 데이터 전처리와 분석 방법은 적절한가? *데이터를 깊이 분석하는 EDA(exploratory data analysis) 과정에 충분한 시간 보내기 3. 학습에 쓰는.. 2023. 1. 2.

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