코딩일기

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안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 큐에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 큐(Queue) 정의 큐(Queue) : 데이터간 순서를 약속하는 추상자료형 입니다. 데이터를 앞에서만 삭제하고 뒤에서만 삽입하는 것을 FIFO(First-in-First-out)이라고 합니다. 2. 큐(Queue) 기능 -. 데이터간 순서 관계를 유지할 수 있어야한다. -. 맨 뒤 데이터를 삽입 할 수 있어야 한다. -. 맨 앞 데이터를 삭제 할 수 있어야 한다. -. 맨 앞 데이터에 접근 할 수 있어야 한다. 위에서 언급한 기능들에 대해서 코드로 직접 보도록 하겠습니다. 사실 파이썬에서는 큐(Queue)를 라이브러리를 불러와서 바로 사용할 수 있습니다. 먼저 어떻게 사용할 수 있는지 확인해보고, 큐(Queue)를 직접 구현까지 ..

안녕하십니까 다제입니다. 이제부터는 재귀에 대해서 공부를 진행해보고자 합니다. 많이 어렵다고 소문난 개념이지만, 저와 함께 하시면 쉽게 하실 수 있습니다! 함께 가보시죠! 1. 재귀함수 정의 재귀함수란? 자기 자신을 호출하는 함수를 말합니다. 응? 이게 무슨 말일까요? 우리는 일반적으로 함수를 만들어줄 때 특정한 변수, 특정한 값을 리턴하도록 만들었습니다. 그런데, 함수의 맨 마지막에 자신의 함수명을 넣는 것이죠! 그렇게되면 자기 자신을 계속~ 계속~ 계속~ 실행하게 됩니다. 말보단 언제나 코드로 보는게 저희는 편하니 한번 보도록 할까요? 두 가지 예시를 가지고 왔습니다. 하나는 카운트 다운을 하는 함수이고, 하나는 펙토리얼 함수 입니다. def count_down_func(n): if n > 0 : p..

안녕하십니까 다제입니다. 자료구조에 대해서 공부를 진행하고 있습니다. 오늘은 자료구조의 핵심 개념인 링크드 노드(연결리스트)의 정의, 작동원리, 예시코드까지 함께 살펴보도록 하겠습니다. 또한, 본 포스팅에서 사용된 예시코드 링크도 함께 공유 드리오니 꼭! 코드박스 단위로 실행해보시면 공부를 진행하시면 좋겠습니다. 그럼 바로 진행하겠습니다. 1. 개발배경 도대체 링크드 노드는 갑자기 어디서 나와서 우리를 이렇게 괴롭히는 걸까요? 처음듣는 개념이다보니 멘탈이... 와르르 우리는 지금까지 Python의 List, dict, tuple, DataFrame 형태로 데이터를 다루었습니다. 그런데, 각각의 자료형에서 모든 데이터가 필요하지 않는 상황이 발생되었습니다. 처음에는 모든 데이터를 불러와서 사용을 하였지만 ..

안녕하십니까 다제입니다. 이제부터는 자료구조에 대해서 공부를 진행해보고자 합니다. 언제나 새로운 것을 배우는 건 매우 신나는 일입니다! 특히 해당 과정은 코테(코딩테스트)를 위한 필수과정이라고 생각합니다. 대부분의 코딩테스트가 알고리즘을 물어보는 것을 유추하였을 때 기업에서는 알고리즘적 사고를 하는 사람은 충분히 키울 수 있다 라고 생각하는 것 같습니다. 회사를 다녀보면, 업무를 알려주는 것은 간단합니다. 그러나, 생각의 흐름, 사고를 바꾸는 것은 매우 어려운 일이며, 배우는 사람과 가르치는 사람 모두 에너지가 많이 드는 일입니다. 저희는 준비된 인재가 되기 위해 알고리즘적 사고를 갖추고자 합니다! 이에, 본 포스팅에서는 아래와 같이 5가지 개념에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 컴퓨터 알고리즘의 정..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘부터는 SQL에 대해서 조금씩 복습을 진행해볼까 합니다. SQL을 처음부터 공부를 해보고 싶어서 간단한 내용정리 진행해보았습니다. 해당 이미지를 보고 복습용으로 사용하시면 좋을 거 같습니다. 혹시 모르는 파트나 생각 나지 않는 키워드를 체크하실 수 있도록 구성해보았습니다. 아래 이미지는 3층 구조 스키마를 제외한 부분은 제가 직접 그린 정리본입니다. (3층 구조 스키마 이미지 출처) 오늘도 빡공하하세요! 도움이 되셨다면 공감 부탁드립니다! 감사합니다.

안녕하십니까 다제입니다. 벌써 빅데이터 관련하여 학습을 진행한지 5개월이 되어갑니다. 2021년 07월 교육이 수료됨에 따라 이제 슬슬 코딩테스트와 면접에 대해서 준비를 해야할 거 같습니다. 특히 이 두 가지는 꾸준히 하는게 중요하다는 생각이 들어서 이렇게 포스팅하며 학습할까 합니다. 오늘은 파이썬 기초 개념에 대한 면접 질문들로 준비를 해보았습니다. 여러분께서도 직접 말로 설명을 해보시고, 아래 답을 확인하시면서 부족한 개념을 체크하는 식으로 공부하시면 좋을 것 같습니다. 제가 설명한 것보다 더 깔끔하게 설명될 수 있는 부분은 댓글 달아주시면 저도 수정하며 성장할 수 있을듯 합니다. 여러분과 함께 면접 예상 질문을 완성해보고자 합니다. 함께 하시죠! 1. 함수에 대해서 설명하세요, 함수를 왜 사용할까요..

안녕하십니까 다제 입니다. 오늘부터는 딥러닝 이미지처리에 대해서 포스팅을 진행하고자 합니다. 딥러닝의 이미지처리는 Convolutional Neural Network(CNN) 이전과 이후로 나눌 수 있습니다. CNN이란? 이미지에서 인접한 픽셀간의 연관성을 학습시키기 위해 이미지를 convolution하여 인공신경망 학습을 진행하는 방법입니다. CNN 이전에는 Fully-connected Multi-layered Neural Network(FNN) 학습 방식을 사용하였으나, 여러 가지 문제점이 있었다고 하네요. 과연 어떤 문제점이 있었고, CNN은 어떻게 이를 극복하였고, 작동원리와 코드는 어떻게 되는지 한번에 쭉~ 살펴보도록 하겠습니다. (해당 포스팅을 하며, 참고하였던 링크는 하단에 기재하였습니다.)..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 딥러닝에서 하이퍼파라미터 튜닝에 대해서 알아보고자 합니다. 본 글을 작성하기 앞에 해당 글은 아래 블로그를 참고하여 작성되었음을 사전에 안내드립니다. ( 참조블로그 ) 1. 하이퍼파라미터 튜닝기법 종류 설명 적용 시 고려사항 학습률 (Learning Rate) gradient의 방향으로 얼마나 빠르게 이동할 것인지 결정하는 변수 – 너무 작으면 학습의 속도가 늦고, 너무 크면 학습 불가 손실 함수 (Cost Function) 입력에 따른 기대 값과 실제 값의 차이를 계산하는 함수 – 평균 제곱 오차 – 교차 엔트로피 오차 정규화 파라미터 (Regularization parameter) L1 또는 L2 정규화 방법 사용 – 사용하는 일반화 변수도 하이퍼 파라미터로 분류 미니..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 딥러닝의 학습 규제 전략 (Regularization Strategies)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. EarlyStopping 1) 가중치가 최고 유용성 시점을 훨씬 지나서 더 업데이트 되지않도록 학습을 조기 중단함 2) 지난번에 보았던 코드를 가지고 EarlyStopping 실습을 진행해보겠습니다. # 모델생성 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten # 케라스에서는 Sequential 모델은 레이어를 선형으로 연결하여 구성합니다 model = Sequential() # 선형으로 들어가야하기 때문에 28*28 = 784 특성 벡..