AI Platform / Web

0. 들어가면서 설치하고 하는건 알겠다. 근데 무슨말인지 모르겠다. 나는 지금 프로젝트하던 중 백엔드만 하다가 프런트에서 카카오 연동도 해달라고 해서 아무것도 모르고 아무꺼나 하고 있다. 일단, react도 모르면서 react Native를 공부하고 있기 때문에 포스트의 흐름은 초보자의 기준으로 진행하겠다. 1. 리액트와 리액트 네이티브는 다른건가요? 리액트 네이트브의 가장 큰 특징은 리액트를 사용하는 것이다. 따라서 리액트에 대해 먼저 알아야 한다. 리액트는 오픈소스 자바스크립트 라이브러리이다. 그리고 기존의 HTML에서 사용하는 DOM을 가상DOM(virtual DOM)으로 대체한다. 쉽게 말하면 HTML에서 사용하는 돔은 불필요한게 많은데 다 치우고 실제 바뀌는것만 적용한다는 느낌으로 이해하자. 다..

문제의 저작권은 SW Expert Academy에 있습니다. swexpertacademy.com/main/code/problem/problemDetail.do?contestProbId=AWIeRZV6kBUDFAVH&categoryId=AWIeRZV6kBUDFAVH&categoryType=CODE SW Expert Academy SW 프로그래밍 역량 강화에 도움이 되는 다양한 학습 컨텐츠를 확인하세요! swexpertacademy.com 선표는 게임을 통해 사칙 연산을 공부하고 있다. N개의 숫자가 적혀 있는 게임 판이 있고, +, -, x, / 의 연산자 카드를 숫자 사이에 끼워 넣어 다양한 결과 값을 구해보기로 했다. 수식을 계산할 때 연산자의 우선 순위는 고려하지 않고 왼쪽에서 오른쪽으로 차례대로 계..

0. 들어가면면서 메모이제이션을 찾는다는 것은 기본적인 재귀가 익숙하다는 전제로 설명하겠다. 1. Memoization 메모이제이션(memoization)은 컴퓨터 프로그램을 실행할 때 이전에 계산한 값을 메모리에 저장해서 매번 다시 계산하지 않도록 하여 전체적인 실행속도를 빠르게 하는 기술이다. 동적 계획법(DP)의 핵심이 되는 기술이라 할 수 있다. 메모이제이션의 장점인 실행속도를 높이기 위한 설명으로 우선은 재귀로 피보나치수열을 구하는 코드를 확인해 보자. def fibo(n): if n > 3: # 이 부분이 있어야 무한정으로 n값이 낮아지지 않는다. return 1 else: return fibo(n-1) + fibo(n-2) 여기서의 가장 큰 문제는 호출을 계속하면 같은 수에 대해 엄청난 호출..

0. 들어가면서 일단, 개념위주가 아니라 실전 문제 푸는 스킬위주로 적을예정이다. 그리고 백트래킹에 대해 가능한 모든 내용을 담을 예정이다. 즉, 계속 업데이트가 될 것이며, 쭉 이해만 하면 관련문제는 풀 수 있을 것이다. 따라서 python 을 활용한 코드뿐만아니라 알고리즘과 관련된 모든 유형의 문제에 관련된 풀이들도 추가할 예정이다. 일단, 기본적으로 재귀를 쓰기 때문에 DFS와 BFS를 구현하지 못한다면 이부분이 어려울 수 있다. 시작해보도록 하자. 1. 백트래킹 백트래킹 기법은 해를 찾는 도중에 '막히면' 되돌아가서 다시 해를 찾아 가는 기법이다. 일명 가지치기라고도 한다. => 재귀를 이용한 완전 검색을 하고 가지치기를 추가하는 기법 백트래킹으로 최적화문제(optimization)와 결정문제(d..

문제의 저작권은 SW Expert Academy에 있습니다. 김 프로는 수영장을 이용한다. 김 프로는 지출이 너무 많아 내년 1년 동안 각 달의 이용 계획을 수립하고 가장 적은 비용으로 수영장을 이용할 수 있는 방법을 찾고 있다. 수영장에서 판매하고 있는 이용권은 아래와 같이 4 종류이다. ① 1일 이용권 : 1일 이용이 가능하다. ② 1달 이용권 : 1달 동안 이용이 가능하다. 1달 이용권은 매달 1일부터 시작한다. ③ 3달 이용권 : 연속된 3달 동안 이용이 가능하다. 3달 이용권은 매달 1일부터 시작한다. (11월, 12월에도 3달 이용권을 사용할 수 있다 / 다음 해의 이용권만을 구매할 수 있기 때문에 3달 이용권은 11월, 12월, 1윌 이나 12월, 1월, 2월 동안 사용하도록 구매할 수는 없..

0. 들어가면서(VGG16 모델) backbone으로 가장 많이 사용된다. 2014년에 ILSVRC에서 2등 한 모델이다. 1등은 구글에서 했지만, 더 많이 사용한다. 특이한 것이 없는 일반적인 CNN이다. CNN과 동일하게 convolution layer와 max pooling later가 있다. 21개의 layer를 갖고 weight 는 1억 4천 개 pooling 레이어를 제외하고 모두 16개의 레이어가 있다. 1. 코드 1-1. 데이터 받아 저장하기 기본적으로 colab을 사용한다. !rm -rf imagenet !mkdir imagenet # 버섯 !wget -O imagenet/mushroom1.jpg http://farm4.static.flickr.com/3023/2822584107_1861..

1. Activation Function의 사용이유 딥러닝의 신경망을 공부하다 보면, 활성화 함수에 대해 알 수 있다. 활성화 함수란, 출력값을 활성화를 일으키게 할 것인가를 정하고 그 값을 부여하는 함수라고 할 수 있다. 활성화 함수의 사용이유는 Data를 비선형으로 바꾸기 위해서이다. 그런데 왜 비선형으로 바꾸는가? 사실 우리는 딥러닝을 배울 때, 선형시스템에 대해 배운다. 선형은 쉽지만, 망이 깊어지지않는 단점이 있다. 신경망으로 설명해 보면 선형을 이용하여 아무리 복잡하게 만들고 싶어서 hidden layer가 하나 밖에 안나온다. 식으로 보면 상수인 a, b가 있고 변수인 x, y가 있다면, f(ax + by) = af(x) + bf(y)의 성질을 가졌기 때문에 망이 아무리 깊어져도 hidden..

0. 들어가면서 구현을 위해서는 일단 검색을 했다. 아래는 검색을 한 흐름이라고 생각하면 된다. dsc-ewha.tistory.com/51 Image labeling 및 Yolo darkflow/darknet관련 프로젝트 분석 1. Image labeling - 이전에 수집한 데이터 中 "american-sign-language-dataset" 사용하여 labeling - labeling 방법 : https://github.com/tzutalin/labelImg tzutalin/labelImg 🖍️ LabelImg is a graphical i.. dsc-ewha.tistory.com 위의 블로그도 정리가 잘 돼어 있지만, 결국에 난 다 쓰지 않았다.... 프로젝트를 진행하면서 django 서버에 yol..