Im Bay

Chapter 07-1 인공 신경망 - 인공 신경망 (artificial neural network, ANN) 뉴런에서 영감 받은 머신러닝 알고리즘 이미지, 음성, 텍스트 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 딥러닝이라고도 한다. 케라스이 Sequential 클래스 사용 출력층(output layer): z값을 계산하고 이를 바탕으로 클래스를 예측, 신경망의 최종 값을 만든다. 뉴런(neuron): z값을 계산하는 단위, 유닛이라고 부르기도 한다. 입력층: x값이고 픽셀값 자체이기 때문에 특별한 계산을 수행하지 않는다. 밀집층(dense layer): 가장 기본이 되는 층이며 픽셀과 뉴런이 모두 연결된 선이다. 완전 연결층이라고도 부른다. - 텐서플로우 구글이 공개한 딥러닝 라이브러리 CPU와 GPU를 사용해..

SeSAC 22일차(2023-08-16) 알고리즘 자바 이름 짓기 Project, class: 대문자로 시작 package: 소문자로 시작 메모리 class-stack-Heap stack stack over flow stack under flow queue new 인스턴스 생성 시 메모리 생성 instanceof 상속할 때 사용하는 연산자 Runtime Type 논리 연산 A < - B (is a) A a = new B(); if (a instanceof B) { … } 편의점에서 아이스크림 구매하는 알고리즘 짜기 (말로 과정을 7~9줄 서술하기) Project: IcecreamProject package: test.icecream Main-class: BuyIcecream 내용 아이스크림 심부름하기 출..

SeSAC 21일차(2023-08-14) 미니 프로젝트 프로젝트 완성하기 Project: EMS(EmployeeManagementSystem) Package: ssac.emp.iyb(본인이름이니셜) Main-class: TestEMS 사용자 인터페이스: Scanner 사용 프로그램 내용 등록, 목록, 상세, 수정, 삭제 검색(필수): Map 사용 추가 class 1: Employee member field: name, sabun, phone, addr member method: getter/setter, toString(), equals() 추가 class 2: EmployeeMGR member field: db member method: insert(), delete(), update(), select..

Chapter 06-1 군집 알고리즘 - 비지도 학습(unsupervised learning) 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘, 사람이 가르쳐 주지 않아도 데이터에 있는 무언가를 학습한다. - 군집(clustering) 비슷한 샘플끼리 그룹으로 모으는 작업, 대표적이 비지도 학습 작업 중 하나이다. 군집 알고리즘에서 만든 그룹을 클러스터(cluster)라고 한다. - 함수 모음 subplots(): 여러 개의 그래프를 배열처럼 쌓을 수 있는 함수 mean(): 평균값을 계산하는 메서드 abs(): 절대값을 계산하는 함수 코랩 실습 화면 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fruits = np.load('fruits_300.npy') pri..

SeSAC 20일차(2023-08-11) 실습 오늘은 실습만 진행 오늘의 실습 코드 https://github.com/yubin-im/SeSAC/tree/f312a6410692a1ae9445459f8c017ce8b737d496/20230811/d230810_2

SeSAC 19일차(2023-08-10) 스레드 활용 오늘은 실습만 진행 오늘의 실습 코드 https://github.com/yubin-im/SeSAC/tree/336149f05ad3d9afb56f190d5f70a5e1bfe18e01/20230810

SeSAC 18일차(2023-08-09) 자료 구조(트리), 파일 입출력, 스레드 활용 트리 트리 구조 특정 노드로 시작하여 자식 노드를 확장하여 밑으로 뻗어가는 자료구조 루트 노드(시작점), 리프 노드(종점), 트리 깊이(0부터) 배열, 연결 구조 방식으로 구현 가능 공간 효율성과 접근 속도 최대화 위해 사용 이진 트리 자식 노드를 2개만 가지는 트리 구조 노드의 깊이가 하나 증가할 때마다 최대 2배수로 노드가 늘어난다 n층의 노드 개수: 2의 n승 탐색을 위해 재귀 방식을 사용 Preorder, Postorder, Inorder 트리 탐색 재귀식 트리 탐색 Preorder: 부모노드→ 왼쪽노드→ 오른쪽노드 순으로 탐색 Postorder: 왼쪽노드→ 오른쪽노드→ 부모노드 순으로 탐색 Inorder: 왼..

SeSAC 17일차(2023-08-08) 자료 구조(집합, 맵) 오늘은 실습만 진행 오늘의 실습 코드 https://github.com/yubin-im/SeSAC/tree/50e3d75444c1413eab841107e06bd14a4ab462e7/20230808

SeSAC 16일차(2023-08-07) 자료 구조(집합, 맵) 집합(Set) (hast) Set 중복 항목이 존재하지 않는 컬렉션 Set 인터페이스를 상속 데이터에 접근 속도가 빠르다 해시 테이블을 사용한 자료구조 해시 함수를 통해 데이터의 저장 위치를 참조 동일 항목은 같은 위치에 참조되기 때문에 중복 항목이 없다 배열, 리스트와 다르게 저장 순서를 기억하지 않는다 LinkedHashSet 연결 방식을 활용하여 항목의 입력 순서를 기억 TreeSet 트리 구조를 활용하여 항목이 정렬된다 접근 속도는 HashSet보다 떨어지지만 LinkedHashSet 보다 빠르다 Set 생성과 추가 HashSet은 입력 순서를 유지하지 않음 add() 메소드를 활용하여 항목 추가 (기존 중복 항목이 있으면 false..

SeSAC 15일차(2023-08-04) 자료 구조(리스트) 오늘은 실습만 진행 오늘의 실습 코드 https://github.com/yubin-im/SeSAC/tree/e935e9ffa733c85e016433d0591f32d645433382/20230804