john8538 님의 블로그

이번 챌린지에 새롭게 추가된 블로그 작성 미션을 통해 제가 직접 경험한 코드트리의 매력과 학습 효과를 공유하고자 합니다.https://www.codetree.ai/ Codetree: Master Coding Interviews - Data Structures & AlgorithmsMaster algorithms, ace tech interviews, and elevate your coding skills with Codetree's systematic curriculum and expert-crafted problem sets.www.codetree.ai 코딩 테스트 준비, 막막함 속에서 발견한 한 줄기 빛코딩의 중요성은 항상 인지하고 있었지만, 본격적으로 코딩 테스트(이하 코테)를 준비하려고 하니 어디..

https://arxiv.org/abs/2303.16203대규모 텍스트-이미지 확산 모델이 이미지 생성뿐만 아니라 추가적인 학습 없이 zero-shot classification를 수행가능함을 보여주는 연구Abstract기존 Diffusion 모델의 한계극복기존에는 이미지 생성에만 집중하였다.그러나 Diffusion 모델의 조건부 밀도 추정을 활용하면 이미지 분류와 같은 다운스트림 작업이 가능하다.Diffusion Classifier 제안Stable Diffusion 같은 모델을 활용하여 추가적인 학습 없이 zero-shot classification가 가능기존의 지식 추출방법보다 우수한 성과를 보임ImageNet에서 학습된 Class-Conditional Diffusion Model을 활용해 학습을 진..

Github: https://github.com/boostcampaitech7/level2-cv-datacentric-cv-05 GitHub - boostcampaitech7/level2-cv-datacentric-cv-05: level2-cv-datacentric-cv-05 created by GitHub Classroomlevel2-cv-datacentric-cv-05 created by GitHub Classroom - boostcampaitech7/level2-cv-datacentric-cv-05github.com 본 내용은 네이버 부스트캠프 7기에서 진행한 세번째 프로젝트 내용에 대해 정리한 내용입니다. 모든 관련 저작권은 네이버 부스트캠프에 있음을 밝힙니다.  프로젝트 개요이번 프로젝트는 다국..

Github: https://github.com/lexxsh/level2-objectdetection-cv-05 GitHub - lexxsh/level2-objectdetection-cv-05: level2-objectdetection-cv-05 created by GitHub Classroomlevel2-objectdetection-cv-05 created by GitHub Classroom - lexxsh/level2-objectdetection-cv-05github.com 본 내용은 네이버 부스트캠프 7기에서 진행한 두번째 프로젝트 내용에 대해 정리한 내용입니다. 모든 관련 저작권은 네이버 부스트캠프에 있음을 밝힙니다.프로젝트 개요본 프로젝트는 재활용 품목을 자동으로 분류하기 위한 Object De..

본 내용은 네이버 부스트캠프 7기에서 진행한 첫번째 프로젝트 내용에 대해 정리한 내용입니다.깃허브는 아래 주소를 참고해 주세요.https://github.com/boostcampaitech7/level1-imageclassification-cv-05?tab=readme-ov-file 1. 소개 디지털 시대에 들어서면서 손으로 그린 스케치나 낙서를 인식하고 분류하는 기술의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 스케치는 아이디어를 빠르게 표현하는 수단으로, 예술, 디자인, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 하지만 컴퓨터가 이러한 스케치를 이해하고 분류하는 것은 여전히 challenging한 과제입니다. 프로젝트 배경본 프로젝트는 컴퓨터 비전(CV) 분야의 핵심 과제인 이미지 분류에 초점을 맞추고..

https://www.acmicpc.net/problem/1149  동적계획법 즉 DP를 활용하여 문제를 해결할 수 있다.  그림을 통하여 문제를 조금 더 간편하게 이해해보자.    문제 이해N개의 집이 있고, 각 집은 빨강(R), 초록(G), 파랑(B) 중 하나의 색으로 칠해야 한다.인접한 집들은 서로 다른 색으로 칠해져야 한다.각 집을 각 색으로 칠하는 비용이 주어진다.목표는 모든 규칙을 만족하면서 전체 비용을 최소화하는 것.해결 접근 방식 (동적 프로그래밍)그림에서 보이듯이, 각 단계(집)마다 3가지 선택(R, G, B)이 존재.각 단계에서의 최소 비용은 이전 단계의 결과에 의존.따라서 이를 해결하려면 전에 단계에서 가져올 수 있는 숫자중 최소를 구한 후, 현재 위치와 더하면 된다!이를 계속 한 행..

https://www.acmicpc.net/problem/11727  우선 문제에 접근해보자. 2×n 직사각형을 1×2, 2×1과 2×2 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성해야한다.규칙을 그림을 통하여 그려보았다.  2x3을 보게 된다면 규칙을 쉽게 찾을 수 있다. 앞서 구한 2x2에서 2x1이 오른쪽으로 붙어 2x3이 되는 경우와 2x1이 왼쪽으로 붙어 2x3이 되는 경우총 2가지가 존재한다. 따라서 2x2에서 구한 3개에 2x1(2개)를 더해 총 5개가 된다.2x4를 생각해보자. 2x3에서 2x1이 붙는 경우와 2x2에서 2개씩 결합하는 경우가 존재해 총 11개가 된다.이를 점화식으로 구해보자. A(n) = A(n-1) + (2 X A(n-2)) 가 된다.이를 코드로 작성하자. n = ..

https://www.acmicpc.net/problem/9095DP란?Divide-And-Conquer : Top-down approach나누어진 부분들 사이에 서로 상관관계가 없는 문제를 해결하는데 적합피보나치 알고리즘의 경우에는 나눈어진 부분들이 서로 연관이 있다.즉, 분할정복식 방법을 적용하여 알고리즘을 설계하게 되면 같은 항을 한 번 이상 계산하는 결과를 초래하게 되므로 효율적이지 않다. 따라서 이 경우에는 분할정복식 방법은 적합하지 않다. Dynamic programming: bottom-up approach큰 문제를 작은 문제로 나눈 다는 점은 Divde-And-Conquer와 동일하다.그러나 작은 문제를 먼저 해결하고, 그 결과를 저장한 다음, 후에 그 결과가 필요할 때마다 다시 계산하는 ..

회귀 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 주요 지표들에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 지표들은 모델의 예측이 실제 값과 얼마나 가까운지, 그리고 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 측정합니다.1. 평균 절대 오차 (Mean Absolute Error, MAE)MAE는 예측값과 실제값 차이의 절대값 평균을 계산합니다.수식:여기서:n은 데이터 포인트의 수y_i는 실제값ŷ_i는 예측값특징:해석이 직관적이고 쉽습니다.오차의 단위가 원래 변수의 단위와 동일합니다.이상치에 비교적 덜 민감합니다.사용 사례:예측 오차의 평균적인 크기를 쉽게 이해해야 할 때이상치의 영향을 줄이고 싶을 때2. 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)MSE는 예측값과 실제값 차이의 제곱의 평균을 계산합니..

01) 머신러닝이란?Tom Mitchell(1998)의 정의에 따르면, 머신러닝은 "경험 E로부터 학습하여 작업 T에 대한 성능 P를 향상시키는 시스템"입니다. 즉, 데이터(경험)를 통해 특정 작업의 성능을 스스로 개선하는 알고리즘을 연구하는 학문이라고 할 수 있습니다. 1.1 머신러닝의 적용사례현재 머신러닝은 다양한 분야에서 활용이 되는데요,컴퓨터 비전문자 인식MLP음성 인식 등에 사용이 됩니다.1.2 머신러닝의 종류크게 3가지 유형으로 나뉩니다.지도학습 : 레이블이 존재하는 데이터(정답)로 학습비지도 학습 : 레이블이 없는 데이터로 패턴을 찾음강화학습 : 행동에 대한 보상을 통해 학습02) 머신러닝 라이프 사이클머신러닝 라이프사이클은 머신러닝 모델을 개발, 배포, 유지보수하는 일련의 단계들을 정의하는..