코딩뚠뚠

코딩테스트를 보다보면 1/5 정도의 코딩테스트는 SQL문제를 출제한다고 느껴진다. 대개 MySQL Oracle 등을 사용하게 하는데 준비가 되어있지 않다면 난감한 상황이 아닐수 없다. 몇 번의 코딩테스트에서 SQL을 봐 본 경험으로 대비하기 위해서는 프로그래머스로 어느정도 커버가능하다고 생각한다. 그 정도의 수준으로 MySQL을 정리해보았다. SELECT 그 자체로 생각해보자 SELECT 즉 선택하는 것이다. 내가 테이블에서 어떤 열을 가져올지를 선택해준다. SELECT * FROM ANIMAL_INS 위의 코드는 ANIMAL_INS 테이블의 모든 열(Column)을 가져온다. SELECT NAME,DATETIME FROM ANIMAL_INS 위의 코드는 ANIMAL_INS 테이블에서 NAME과 DATE..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 수강 내용을 간단히 정리해보고자 한다. CV 입문의 목차는 다음과 같다. Introduction Object Recognition Bigdata & Deep learning Danger of AI 컴퓨터비전분야에서의 문제는 크게 다음과 같이 분류된다 Object detection (객체인식) Semantic Segmentation (의미론적 영상분할) Image captioning (영상묘사 - 영상을 사람이 묘사하는 것처럼 글로 묘사하는 것이다.) Question Answering (영상과 질문이 주어졌을 때 답을 도출해..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ AI : Artificial Intelligence 튜링테스트 : 컴퓨터공학의 시초 기계와 인간이 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계의 지능을 판별하고자 하는 시험 그러나 아무리 인공지능이 좋아져도 사람이 인식해야될 것이 있고, 계산능력은 컴퓨터를 따라가지 못하기 때문에 이러한 실험보다는 인공지능이 우리를 위해서 뭘 할 수있나 를 연구하기 시작 컴퓨터비전 분야 (자율주행 등) 자연어인식 분야 (문장의 긍,부정 판단 등) 등에서 응용해낼 수 있다. Human vs Machines 1997년 컴퓨터가 체스로 사람..

지금까지 딥러닝을 공부하면서 너무 얕게 공부한 탓인지 아직까지 pandas의 사용을 모르고 있었다. 이미지의 정보를 json, csv에 담아 놓은것을 사용한 적이 없고 이미지 이름이 곧 label 인 Data만 사용했다. 그러던 중 모 기업 과제테스트를 보면서 pandas를 이제 배워야겠다고 생각이 들었다. 너무 기본중에 기본이기 때문이다. 따라서 해당 포스팅에서도 깊은 내용이 아닌 읽기 쓰기 정도만 작성할 예정이다. 기본동작 pandas module import import import pandas as pd import numpy as np 위와 같이 판다스 모듈을 import 한다 csv 파일 불러오기 read_csv df = pd.read_csv('./my_data.csv') read_csv로 c..

이번 포스팅에서는 Semantic Segmentation 문제를 위해 제안된 딥러닝모델인 Fully Convolutional Networks 에 대해 공부해보았다. 이 Network 는 U-Net에의 기본개념이기도 하다. dbstndi6316.tistory.com/251 [머신러닝 공부] 딥러닝/U-Net 이전 포스팅에서는 2021년 인턴에서 사용한 GNN에 대해 포스팅했다. 이번엔 2019년 인턴에서 U-Net을 사용한 것에 대해 다시 알아보는 포스팅을 할 것이다. U-Net U-Net은 이미지 분할을 목적으로 제안 dbstndi6316.tistory.com Semantic Segmentation 이란 입력이미지에서 물체를 Detect 하여 bounding box를 그리는 것 뿐 아닌 픽셀단위로 물체를..

파이썬을 쓰면서 self 와 __init__ 을 종종 볼 수 있었다 (물론 C++에서도 self 와 this 같은것을 볼 수 있다.) self는 항상 메서드의 첫번째 인자여야된다 라고만 알고있었고 __init__은 초기화? 로 알고있었다. 이번 포스팅을 기점으로 확실히 배운 개념을 정리해보고자 한다. self self는 python의 클래스에서 쓰인다. 클래스에서 self의 의미는 '자기자신' 을 의미한다. (뒤에서 더 알아보자) 그렇다면 클래스란 뭘까? 예를 들어 설명해보겠다. 만약 덧셈을 수행하는 함수가 있다고 생각해보자. a = 0 b = 0 def sum_1(num): global a a += num def sum_2(num): global b b += num sum_1(1) sum_2(1) su..

2019년 공모전당시 KNN을 이용해 OCR기능을 구현한 적이 있다. 당시엔 영상, 머신러닝 분야에 모두 익숙하지 않아 공부하지 않고 코드를 가져와 사용하기만 했기에 이번 기회에 정리해보고자 한다. KNN은 지도학습 (Supervised Learning) 을 통한 가장 단순한 분류의 알고리즘 중 하나 이다. 아이디어는 새로운 데이터를 공간 상의 가장 가까운 것들과 묶는다는 것이다. 빨간색 input data와 가장 가까운 이웃을 찾아갈 때 이웃을 최대 세 명까지만 본다고 하자 (k=3) 그렇다면 그 중에는 보라색 Class B가 더 많기 때문에 빨간색은 Class B로 분류할 수 있다. 이웃을 여섯명 까지 본다고 하면 (k=6) 그 중에는 노란색인 Class A가 더 많기 때문에 빨간색은 Class A로..

포스코 포스텍에서 제공하는 청년 AI-BigData 아카데미 과정의 온라인 예습 과정 중 하나인 데이터 과학에 대한 강의를 듣고 정리한 포스팅이다. pabi.smartlearn.io/ 청년 AI·Big Data 아카데미 온라인 기초과정 (MOOC) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정에 참여할 수 있습니다. pabi.smartlearn.io 머신러닝 기법의 마지막 과정이다. 이번 장에서는 딥러닝과 텍스트마이닝을 배울수 있었다. 차례 : 딥러닝과 텍스트마이닝 Neural Networks Convolutional Neural Networks 텍스트마이닝 Neural Networks 인공신경망 (Neural Network) 은 머신러닝의 분류 중 통계적 학습 알고리즘..