narlo의 Devlog

프로그래머스 - 프론트엔드 미니 데브코스 입국심사문제 입국심사를 기다리는 사람 수 n, 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간이 담긴 배열 times가 매개변수로 주어진다. def solution(n, times): left = min(times) right = max(times) * n answer = 0 while left = n: break if people >= n: answer = mid right = mid -1 else: left = mid + 1 return answer 이분탐색을 이용하는 문제이다. 최소 시간은 n이 1일 때 min(times)이고, 최대 시간은 max(times) * n이다. 따라서 이분 탐색에서 left를 min(times), right를 max(times) * ..

9주차 1차시 키워드 초연결사회, 사물인터넷, 빅데이터, 유비쿼터스 공간, 사물인터넷트리, 유비쿼터스, 지능화, 지그비, 초연결 사회로의 진입 배경 : 다양한 정보통신 기술의 발달, 언제, 어디서, 어떠한 장치를 사용하더라도 사물 인터넷을 빠르고 효율적으로 지원함 사람과 사람 뿐만 아니라 사람과 사물, 사물과 사물끼리도 통신을 가능하게 하는 것 사물과 공간까지 연결하도록 발전중 스마트폰과 태블릿, 모바일 단말이 서비스의 급성장과 인터넷이 가능한 사물들의 증가에 결정적으로 기여 => 주변의 모든 사물이 네트워크를 통해 서로 연결되는 초연결사회로 진입하고 있다. 사물인터넷 기술 초기 센서 디바이스, 센서 네트워크, 네트워크 인프라, 보안, 플랫폼 주로 HW에 관심이 많았다. 공공분야에서 재해, 재난, 기상,..

13장. 인공지능의 현재와 미래 인공신경망은 빅데이터 환경, 병렬 컴퓨팅 인프라, 컴퓨터 비전 기술의 발전에 힘입어 비약적으로 발전하기 시작했다. 합성곱 신경망(CNN)이 기존의 성능을 능가한 이유는 특징 추출기와 분류기가 따로 있었던 기존 모델과 다르게 특징 추출기와 분류기가 합쳐져 Convolution Layer의 필터 계수를 분류기의 오류역전파를 이용해 조정할 수 있었다. 활용 객체위치파악, 객체탐지, 비디오와 텍스트 처리 순환신경망(RNN)은 타임 시리즈 데이터를 주로 다루며, 현재 입력과 과거 출력을 합해 출력을 만든다. 활용 시퀀스-투-시퀀스 학습 분야(번역) YOLO YOLO는 실시간 객체 탐지를 위한 모델로, 특정 이미지에서 경계상자(Bounding Box)로 영역을 설정하고, 영역내에 물..

10장. 순환 신경망 피드포워드 신경망 신호가 오직 출력층 방향으로만 향하는 신경망 단점 : 한 시점의 이미지나 정보만을 이용한다. 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 자연어 처리에 유용하다. ex) 네이버 파파고 시간에 따라 순차적으로 제공되는 정보를 다룰 수 있는 신경망 n:m 방식의 기법이며 다대다 혹은 시퀀스-대-시퀀스 매칭이라고 부름 자기 자신에게 신호를 되먹임(feedback)하여 출력을 만들어낸다. 이미지 캡션(컴퓨터가 사진을보고 적절한 설명을 자동으로 붙이는 것) 합성곱 신경망으로 이미지 특성을 파악하고, 특징을 임베딩 공간으로 보낸 뒤 이 공간의 위치를 바탕으로 이미지를 설명할 수 있는 캡션을 생성한다. 순환신경망 구조 순환신경망의 각 계층을 순환 셀, 셀이..

프로그래머스 - 프론트엔드 미니 데브코스 그래프(Graph) 정점과 정점 사이를 연결하는 간선으로 이루어진 비선형자료구조 Node, Edge 그래프의 특징 - 정점은 여러 개의 간선을 가질 수 있다. - 방향 그래프와 무방향 그래프로 나눌 수 있다. - 간선은 가중치를 가질 수 있다. - 사이클이 발생할 수 있다. 무방향 그래프 (A, B)와 (B, A)는 같은 간선으로 취급된다. 방향그래프 와 는 다른 간선으로 취급된다. 연결 그래프 모든 정점이 서로 이동가능한 상태인 그래프 비연결 그래프 특정 정점쌍 사이에 간선이 존재하지 않는 그래프 완전그래프 모든 정점끼리 연결된 상태인 그래프 그래프의 구현 방법 1. 인접 행렬 2. 인접 리스트 트리(Tree) 방향그래프의 일종으로 정점을 가리키는 간선이 하나밖..

9장. 신경망 부흥의 시작, 합성곱신경망 기존의 신경망은 특징추출기와 분류기가 따로 있는 형태였다. 합성곱 신경망(CNN)은 특징 추출기와 분류기가 합쳐져 있는 형태로, 분류기의 오류역전파를 이용해 특징 추출기의 filter 계수를 조정한다. 하나의 뉴런을 활성화시키는 데 영향을 미치는 시각 정보의 영역을 receptive field라고 한다. 즉, 모든 데이터가 아닌 일부 receptive field만 수용 영역에 mapping함으로써 fully connected에 비해 연결강도가 줄어든다. convolution layer에서는 convolution과 pooling이 일어나는데, pooling은 compact한 정보 추출에 이용된다. 합성곱신경망은 특징을 추출하는 방법도 함께 학습하므로 특징을 추출하는..

8장. 고급 인공신경망 구현 심층신경망은 사라지는 기울기(Vanishing Gradient)라는 한계에 부딪혔다. 층을 여러 개 쌓으면 복잡한 기능을 하는 모델을 구현할 수 있지만, 연결강도의 변화량이 0에 가까워져 연결강도가 조정되지 않는 문제가 발생했다. 해결 방법으로는 1. 활성화 함수를 바꾸기 2. 적절한 가중치 초기화 활성화 함수 1. sigmoid(시그모이드) 시그모이드의 미분값은 0일 때 max값으로 1/4를 갖는다. 오차역전파 알고리즘을 이용했을 때, 층의 개수가 많아지면 (1/4) * (1/4) * ... * (1/4) 가 계속 곱해지는데, 이는 점점 0에 가까워진다. 따라서 시그모이드 함수는 vanishing gradient라는 한계를 가지고 있다. 2. tanh(하이퍼볼릭 탄젠트) 하..

프로그래머스 - 프론트엔드 미니 데브코스 스택(Stack) LIFO(Last In First Out), 바닥이 막힌 상자 push, pop, top 1. Array로 표현하기 2. LinkedList로 표현하기 JS에서 사용법 배열 - push, pop명령어 원래 지원 LinkedList - head를 top으로 지정 올바른 괄호 문제 function solution(s) { const stack = []; for (const c of s) { if (c === '(') { stack.push(c); } else { if (stack.length === 0) { return false; } stack.pop(); } } return stack.length === 0; } 큐(Queue) FIFO(Firs..

프로그래머스 - 프론트엔드 미니 데브코스 DOM(Document Object Model, 문서 객체 모델) tree 구조로 이루어짐 - 문서 노드 : document - 요소 노드 : HTML 태그 자 - 속성노드 : 태그에 정의되어 있는 속성 - 텍스트 노드 : 요소의 텍스트, 자식을 가질 수 없는 단말노드 DOM TREE 순회는 PreOrder로 이루어짐 DOM TREE의 렌더링 브라우저가 HTML을읽고 파싱하여 DOM TREE 구성 -> Stylesheet를 파싱하여 Style Rules 구성 -> Attachment : DOM TREE에 STYLE RULES를 적용하는과정 -> Render Tree 구성 -> display DOM 선택 - getElementById - getElementsByCl..

객체지향 프로그래밍 특강 - 이성호교수님 프로그램은 일종의 명령서 사람이 명령서를 작성하는 과정이 프로그래밍이다. 사람은 자연어를 사용, 컴퓨터는 기계어를 사용 -> 사람이 컴퓨터의 언어로 명령한다. 번역 고수준 언어로 작성된 프로그램이 기계어 프로그램으로 번역 기계어로 번역된 프로그램을 목적코드라고 한다. 컴파일러 : 프로그램을 번역하는 프로그램 인터프리터 : 해석을 수행하는 주체, 프로그램을 컴퓨터 대신 해석하는 프로그램 프로그래밍은 구문구조와 의미로 구성 명령형 언어 : 프로그램의 상태를 변화시키는 서술을 순차적으로 수행하여 명령을 수행 절차지형 언어 : 서술의 연속으로 구성되는 절차를 정의하고 이를 통해 명령을 수행 함수형 언어 : 입력과 출력의 매핑인 함수의 조합과 적용으로 프로그램을 구성 객체..