UpstageAILab9 딥러닝 강의 정리 및 pytorch Rule-Based Programming (규칙 기반 프로그래밍)연산을 사람이 다 함 소프트웨어 1.0: 모든 로직과 규칙을 사람이 직접 코딩장점: 명확하고 제어 가능하며, 작은 시스템에서 매우 효율적단점: 복잡한 문제를 다루기 어렵고, 유지 보수가 어려움.Conventional Machine Learning (전통적 기계 학습)사람이 피처를 디자인하면 기계가 좋은지 안 좋은지 판단함 소프트웨어 1.5: 사람이 직접 특성(feature)을 선택하고 디자인하며, 알고리즘이 데이터를 학습하여 패턴을 찾아냄장점: 도메인 지식을 활용하여 특성을 설계단점: 특성 엔지니어링이 많은 시간과 노력을 필요Deep Learning (딥 러닝)나올 때까지 모든 계산을 기계가 해줌 소프트웨어 2.0: 인간이 특성을 직접 설계.. 2024. 7. 2. 머신 러닝 수업 정리 처음 나온 인공지능은 통계기반의 의사결정을 내리는 인공지능 인공지능은 통계 알고리즘을 통해 스스로 개선해서 데이터가 프로그래밍을 수행하도록 지원 머신러닝이 아닌 인공지능은 규칙기반 학습과 추론라고 도 하며 여러번 데이터를 통해 규칙을 도출하여 새로운 데이터에 대해서도 자동화/최적화를 위하여 사용한다. 즉 귀찮아서..매번 규칙기반 학습을 하기 힘드니깐 머신러닝이 나온 것이다. Neural Network를 통해 깊이 있게 쌓은 모델을 쌓은 기술 블랙박스 모델 지도학습은 레이블된 데이터가 있고, 명확한 목표를 가지며, 예측값과 실제 레이블을 비교하여 (아웃풋과 라벨 사이)평가할 수 있다.비지도학습은 입력 데이터에 대한 레이블이 없는 상태에서 모델을 학습하는 방법으로, 목표는 데이터의 패턴이나 구조를 발견하는.. 2024. 5. 28. fastcampus-UpstageAI 3기 - ArrayArray List continuousLinked list discontinous배열은 연속적인 메모리 공간에 저장되지만, ArrayList는 동적으로 크기가 변경되는 연속적인 메모리 공간 사용을 한다. 배열은 고정되어 있지만, ArrayList는 동적으로 크기가 변경될 수 있다.배열은 중간 삽입/ 삭제 시 데이터 이동이 필요하지만 ArrayList는 동적 크기 조절로 인하여 상대적으로 효율적이다.삽입과 삭제가 편함 연결 리스트는 불연속적인 메모리 공간을 저장하고, 배열에 비해 삽입과 삭제가 편하고, 연셜 리스트의 시작 또는 끝 부분에서의 삽입/삭제는 O(1) 시간 복잡도를 가진다. 연결 리스트는 순차적으로 탐색해야하므로 배열에 비하여 탐색 효율성이 낮다.- 시간복잡도완전 탐색: 노가다로 일.. 2024. 5. 16. fastcampusxUpstage AI 3기 EDA블로그 NumPy (Numerical Python) => 수치 계산을 위한 배열 처리에 중점 :NumPy는 파이썬의 과학 및 수치 계산을 위한 핵심 라이브러리 중 하나다차원 배열을 다루는데 사용됩니다. 이러한 배열은 동일한 타입의 데이터를 포함하며, 연속된 메모리에 저장되어 빠른 연산을 지원빠른 속도와 효율적인 메모리 사용이 특징이며, 선형 대수, 통계, 푸리에 변환 등의 연산을 지원파이썬의 기본 리스트보다 훨씬 더 효율적으로 데이터를 다룰 수 있음특징: 1.모든 원소의 dtype이 같다. 2. 연산의 의미가 조금 다르다(broadcasting) 3. 대용량 array인 경우에 for문을 직접 사용하는 것보다 내부적으로 정의된 연산을 사용하는 것이 더 빠르다. 4. 생성 후에 크기 변경이 불가능하다. Nump.. 2024. 4. 29. 이전 1 2 3 다음
