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서론 구글 Colab을 이용해서 어떻게 tensroflow 개발 환경을 구축할지에 대해서 알아보도록 한다. 본론 구글 드라이브로 가기 -> 새로만들기 -> 더보기 -> 연결할 앱 더보기 Marketplace에 Colab 검색 -> 설치 클릭 계속 -> 구글 로그인 -> 확인 새로 만들기 -> 더보기 -> Google Colaboratory 클릭 마무리 위 절차를 통해 실습환경을 구축할 수 있었다. 다음 포스팅에서는 google mount와 tensorflow 라이브러리를 다운받는 과정까지 하도록 하겠다.

서론 석사기간동안 ML/DL을 다양한 분야에 적용시키면서 논문도 쓰면서 다양한 노력을 해왔다. 하지만, 석사졸업논문을 준비할때쯤, ML/DL 모델 설계에 흥미를 느끼기 보다는, 이를 위한 인프라 구축에 흥미가 더 있었다. 졸업 이후 이에 대해 좀 더 알아보니 이 분야는 데이터 엔지니어, MLOps, DevOps, 데이터 플랫폼 엔지니어와 같은 형식으로 인력을 충원하는것을 보았다. 이 분야에서 일을 해보고도 싶고, 이 분야에서 전문가가 되고 싶었기에 이에 대한 공부를 하기로 하였다. 코세라의 정규 course를 밟아보면서 누군가에게 설명할 수 있는 수준까지 일궈내고자 블로그에 정리해보려한다. 목표는 딥러닝의 이해를 가진 데이터 엔지니어 및 MLOps 개발자이 이를 위해서는 다음과 같은 역량이 필요하다고 생..

1. 문서 여권 (핸드폰으로 찍어두기) 항공티켓 2장 호텔티켓 2장 여권사진 2장(여권잃어버렸을때를 대비) ESTA 2장2. 가방 크로스백 백팩 2. 의류 a) 상의 반팔 2장 긴팔 2장 후드티1 경량패딩 b)하의 긴바지2장 반바지2장 속옷 5장 c) 신발 양말 4장 운동화(디스커버리) 샌들 슬리퍼 d) 선택 수영복 수영모 수경 3. 세면도구 스킨, 로션, 바디로션 썬크림 립밤 바셀린 클렌징 폼 칫솔 치약 치실 손톱깎이 4. 상비약 진통제 감기약 후시딘 마데카솔 5. 기타 우산 포스트잇 현금카드 유심칩

1, IBM 고급 텍스트 분석https://www.ibm.com/watson/kr-ko/developercloud/natural-language-understanding.html 2. 특정 도메인의 언어를 Watson에게 가르칩니다.https://www.ibm.com/watson/kr-ko/services/knowledge-studio/ 3. 소리와 음성을 글로 변환https://www.ibm.com/watson/kr-ko/developercloud/speech-to-text.html 4. ETRI에서 개발http://aiopen.etri.re.kr/doc_voice_recognition.php# 5. 뉴스 감정 분석https://crazydatascientist.wordpress.com/2017/12/..

게시글에 Latex를 이용하여 수학 수식 입력하기 (기본모드) Latex가 포함된 게시글 작성 -> (html모드) 글 하단에 아래 코드를 추가 -> 발행 사용법을 $2^n$ 혹은 $$2^n$$ 식으로 입력해주면 된다. 더 알고 싶다면 아래를 참고하자. +) 22.01.18 추가: 마크다운모드에서는 기존에 \frac{a}{b} 하던것을 \\frac{a}{b} 처럼 작성해줘야한다. 실제 출력결과를 확인보고 싶다면? Mathjax 문법 자세한건 여기서 알아보자! 인라인모드(한줄 표현), 인클로즈모드(수식 표현) $ $으로 묶어줌으로써 컴퓨터에게 mathjax를 이용한다는 것을 알려줍니다. 수식을 인라인형태로 쓸꺼냐. 아웃라인형태로 쓴꺼냐에 따라 두가지 선택지가 있습니다. $ ... $ 형태로 사용 $$ ....

1. Background Knowledge1) 삽입 정렬참조링크2) 버블 정렬참조링크 2. 예제2) 삽입 정렬1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435#include#include#define scanf scanf_sint* irtsort(int* A,int max) { int tmp; int vot; for (int i = 1; i = 0; j--) { if (vot

세그먼트 트리 또는 인덱스 트리1. 정의위와같이 각 노드에는 구간에 대한 정보가 저장이 되어있는 트리를 의미한다.일반적으로 구간의 합 또는 곱, 구간의 최대값 또는 최솟값을 의미합니다. 예)배열의 데이터 수 : 8개배열의 데이터 A[8] = {1,2,3,4,5,6,7,8}목적 : 구간에 대한 합 세그먼트 이론시 높이 3인 트리가 만들어지며 오른쪽 위에 숫자만큼 각 구간에 대한 정보를 담고 있다. 위와 같이 각 노드는 자식에 대한 합을 포함 하고 있다. 배열은 0부터 인덱스가 시작하므로,A[3] ~ A[6]까지의 합을 구한다고 가정할때, 아래와 같이 주황색 부분의 합만 구하면 된다. 즉, 4+11+7 = 22로 부분에 대한 합을 쉽게 구할 수 있습니다. 위와같이 수행하면 부분의 합에 대한 부분을높이가 O(..

이번 글에서는 알고리즘의 계산복잡도 함수가 재귀식(Recurrence relation) 내지 점화식 형태로 표현되는 경우를 살펴보도록 하겠습니다. 재귀식 또는 점화식이란 피보나치 수열(다음 피보나치 수는 바로 앞의 두 피보나치 수의 합이 되는 수열)처럼 수열의 항 사이에서 성립하는 관계식을 말합니다. 이로부터 데이터 수 nn에 대해 닫힌 형태(closed-form expression)의 정확한 계산복잡도 함수를 찾는 것이 이 글의 목표입니다. (복잡도의 기준은 알고리즘이 필요로 하는 시간과 메모리 등 자원인데 전자를 ‘시간복잡도’, 후자를 ‘공간복잡도’라 합니다) 이번 글 역시 고려대 김선욱 교수님 강의를 정리하였음을 먼저 밝힙니다. 그럼 시작하겠습니다.재귀식 형태로 표현된 시간복잡성알고리즘의 계산복잡도..

알고리즘의 가장 중요한 기본 성질은 "어떤 주어진 문제의 해결 능력"이다. 알고리즘의 성능을 분석하기 위한 기준으로 다음과 같은 요소들을 참고할 수 있다. 1. 정확성(correctness)2. 수행량(amount of work done) = 시간 복잡도(time complexity)3. 사용공간(amount of space used) = 공간 복잡도(space complexity)4. 단순성(simplicity)5. 최적성(optimality) 1. 정확성정확성이란 "알고리즘이 타당한 입력이 주어졌을 때 유한 시간 내에 계산이 수행되어 올바른 결과를 출력하는 것"이라고 정의할 수 있다.정확성을 증명하는 방법으로는 수학적 귀납법이다. 특히 수학적 귀납법은 알고리즘 내의 루프가 의도한대로 수행 되는지를 증..

안녕하세요정렬 알고리즘1 글을 써놓고 2는 바빠서 못썼네요ㅎㅎ..오늘은 퀵정렬만 정리해보려고 합니다. 퀵정렬은 개념을 아예 모르시는 분들이 보면 이해하기가 처음엔 힘들어요.그래서 그런분들을 위해 퀵정렬만!! 정리해보려고해요.하하 정렬 알고리즘 - Quick Sort 퀵정렬!!자, 이름부터 퀵(Quick)이네요.퀵은 다들 아시는 것처럼뜻은 ① (동작·활동 등이) (재)빠른 ②(속도상으로·걸리는 시간이 짧아서) (재)빠른 ③(재)빨리, 신속히 입니다. 이름부터 뭔가 빠른 정렬 알고리즘 같죠? 실제로다른 정렬 방법에 비해 일반적으로 가장 빠른 알고리즘으로 알려져 있습니다. 하지만!!대상 데이터의 특징이나 데이터 크기에 따라 반드시 위 말이 맞는 것은 아닙니다. 실제로 최악의 경우에 시간복잡도가 n^2기도 하구..