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"객체 지향 사고 프로세스"와 "인프런 - 우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)"를 참고하여 작성했습니다. 오늘부터는 객체 지향 프로그래밍에 대해서 조금씩 알아보고자 합니다. 저는 파이썬을 오래 사용해보지 않았습니다. 맨 처음에 공부할 때 클래스에 대한 기억은 그렇게 좋지 않았습니다. "__init__은 뭐지? self는 뭐지? 데코레이터는 뭐지? 어색한 용어들이 가득했기에 나중에 차차 알게 되겠지." 하면서 넘겼습니다. 하지만, 이제는 넘기지 말아야 할 때가 된 것 같다는 생각에 마음잡고 책과 인강의 도움을 받으며, 객체 지향에 대해서 알아보려고 합니다. 읽으시면서 약간 이상하다고 생각되는 부분이 있다면 언제든지 말씀해주시면 감사하겠습니다! 작성된 내용은 다음과 같..

해당 포스팅은 네이버 부스트캠프 AI Tech 학습 정리 자료임을 알려드립니다. 1. 강의 정리 최성철 교수님 - Python Object -Oriented Programming 1) 클래스와 객체 (객체 지향 언어의 이해) Object-Oriented Programming(OOP)는 객체 지향 프로그래밍이라고 불리며, 객체 개념을 프로그램으로 표현합니다. 속성(attribute)은 변수(variable), 행동은 함수(method)로 표현합니다. 여기서, 객체는 실생활에서 존재하는 일종의 물건이라고 볼 수 있는데, 모든 물건은 속성과 행동을 가집니다. 예를 들면, 안경이라는 객체가 있다고 했을 때, 속성에는 브랜드, 가격, 크기, 도수와 같은 것들이 존재할 것이고, 행동에는 사람에 의해서 착용되는 것들..

해당 포스팅은 네이버 부스트캠프 AI Tech 학습 정리 자료임을 알려드립니다. 1. 강의 정리 최성철 교수님 - Python Data Structure 1) 스택과 큐(stack & queue with list) 스택(stack)은 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 메모리 구조입니다. 흔히 Last In First Out(LIFO)라고 합니다. 파이썬에서는 스택을 리스트로 구현할 수 있습니다. push는 append() 명령어로, pop은 pop() 명령어를 사용합니다. 큐(Queue)는 먼저 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 메모리 구조입니다. 흔히 First In First Out(FIFO)라고 합니다. 큐도 마찬가지로 리스트를 활용해서 구현할 수 있습니다. put은 append() ..

해당 포스팅은 네이버 부스트캠프 AI Tech 학습 정리 자료임을 알려드립니다. 1. 강의 정리 최성철 교수님 - Variables 1) Variables & Memory student = "sooho" 위에 코드블럭이 말하는 내용은 무엇일까요? student라는 변수에 "sooho"라는 값을 넣으라는 의미와 같습니다. 변수는 메모리 주소를 가지는 장소라고 생각하면 됩니다. 이때, 우리가 넣어준 값은 어디로 갈까요? 바로 변수가 가지고 있는 메모리 주소에 값이 할당되게 됩니다. 2) Basic operations 간단한 연산에는 기본적인 사칙연산과 문자열 처리 등이 포함되어 있습니다. 먼저, 기본 자료형(primitive data type), 연산자와 피연산자, 데이터 형 변환 등의 내용을 알아야 합니다..

본문 내용은 cs231n의 유튜브를 기반으로 작성되었음을 알려드립니다. 해당 유튜브 강의를 들으시고 싶으시다면 여기를 클릭하세요. 자료 출처: cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture14.pdf 1. Reinforcement Learning 강화 학습(Reinforcement Learning)은 agent가 어떤 행동에 따른 적절한 보상을 통해서 보상을 최대화할 수 있는 행동이 무엇인지를 학습하는 것입니다. 기본적으로 강화 학습에서는 agent(행동을 취하는 주체)와 환경이 주어집니다. State는 상태를 말하는 데, t시점의 상태인 $S_t$가 주어진다면, 그 상태를 통해 agent는 action(행동)을 하게 됩니다. 이 행동으로 $S_{t+1}$의..

해당 포스팅은 네이버 부스트캠프 AI Tech 학습 정리 자료임을 알려드립니다. 1. 강의 정리 최성철 교수님 - Basic computer class for newbies 컴퓨터 시스템, 파일시스템, 터미널 환경에 대해서 소개하는 강의입니다. 1) 컴퓨터 OS 컴퓨터 OS(Operating System)은 운영체제로 우리의 프로그램이 동작할 수 있는 구동 환경을 말합니다. 예를 들면, MacOS, Windows 등이 운영체제에 해당됩니다. 보통의 프로그램은 OS에 의존적이기 때문에 OS에 맞춰서 개발을 해야 합니다. 예를 들면, exe파일의 경우 윈도우 실행파일이기 때문에 MacOS에서는 바로 실행이 되지 않습니다. 우리가 사용하게 될 파이썬은 플랫폼 독립적인 언어로 어떤 운영체제에서 상관없이 사용할 ..

본문 내용은 cs231n의 유튜브를 기반으로 작성되었음을 알려드립니다. 해당 유튜브 강의를 들으시고 싶으시다면 여기를 클릭하세요. 자료 출처: http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture10.pdf 1. Recurrent Neural Networks 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)은 순서가 있는 데이터(sequence data)를 학습하기 위한 인공신경망입니다. 오늘 Lecture10에서는 RNN의 원리에 대해서 배우게 됩니다. RNN을 적용하는 문제에 대해 설명하면서 위의 그림같이 5가지로 분류하여 설명했습니다. 빨간색은 input layer, 초록색은 hidden layer, 파란색은 output lay..

1. 새로운 분야에 도전을 시작🏃‍♂️ 2020년은 모든 사람에게 특별하고 힘들었던 해였을 것 같습니다. 코로나라는 전염병으로 인해, 평범했던 일상을 누리지 못해 아쉬움이 가득하네요. 얼른 좋아지길 바랍니다🙏. 저에게 2020년은 새로운 분야에 실질적인 투자를 시작한 해라고 표현할 수 있을 것 같습니다. 2019년에는 목표 없이 "그냥 취업을 해야지"라는 생각을 가지고 달렸다면, 이번 해는 스스로가 무엇을 좋아하는 가에 대해 고민해볼 수 있었습니다. 이번 회고글을 통해 2020년을 한번 다시 되돌아보고 방향을 잘 맞춰서 가고 있는지 점검해 볼 수 있는 시간이 될 것 같습니다. 이 글을 읽으시는 분들도 시간과 여유가 되신다면, 한 해를 정리하는 시간을 가져보는 것을 추천드립니다! 2. 월별 정리📆 1월~3..

KISTI 과학기술 빅데이터 분석가 양성과정 중 진행한 프로젝트를 바탕으로 작성되었습니다. 2편은 데이터셋 구축부터 구현까지의 내용을 담았습니다. 1편을 작성한 지 2달 만에 2편을 작성하게 되었습니다. 그동안 다른 프로젝트를 진행하다 2편 쓰기를 미뤄오게 되었네요. 그 사이에 스타트업이라는 드라마에서 시각장애인을 위한 '눈길'이라는 애플리케이션이 나오는 것을 보면서 제가 했던 프로젝트가 생각났습니다. 어서 마무리해야 할 때가 된 것 같습니다. 1. 데이터셋 구축 이미지 모으기 지난 편에 이미지 크롤링으로 1200장 데이터를 모아서 1차 데이터셋을 만들었습니다. 하지만, 데이터 불균형의 문제로 데이터가 많은 클래스에 대해서만 인식을 잘하는 경향을 보였습니다. 그래서 저희 팀은 더 많은 데이터를 모으기 위..

본문 내용은 cs231n의 유튜브를 기반으로 작성되었음을 알려드립니다. 해당 유튜브 강의를 들으시고 싶으시다면 여기를 클릭하세요. 자료 출처: cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture5.pdf 1. Convolutional Neural Networks 역사 생략 2. Convolutional Neural Networks 5강에서 Fully Connected Layer, Convolution Layer, Pooling Layer에 대해 배우게 됩니다. Fully Conneted Layer 지금까지 학습한 데이터를 기반으로 분류하는 층이라고 할 수 있습니다. 보통 CNN의 가장 마지막에 Output을 만들기 위해 활용되는 층이라고 보면 됩니다. Convol..