musukie 님의 블로그

강의 외부에서 추가로 알게 된 내용lambda 함수lambda 함수는 간단한 함수 정의를 위해 사용되는 구문이다. 일반적으로 작은 기능을 수행하는 간단한 함수를 한 줄로 작성할 수 있게 해준다. 구조는  lambda 인수들: 표현식 이다. 이름이 없기 때문에 '익명 함수'라고도 불리며, 보통 다른 함수에 인자로 넘기거나, 간단한 연산을 위해 사용된다.# 예시1) 어떤 수의 제곱을 구하는 lambda 함수square = lambda x: x ** 2print(square(5)) # 출력: 25# 예시2) 두 수의 합을 구하는 lambda 함수add = lambda x, y: x + yresult = add(3, 5)print(result) # 출력: 8# 이는 x와 y를 받아서 그 합을 반환하는 함수이..

31 수박수박수박수박수박수?def solution(n):     answer = ''     if n % 2 == 0:         return '수박' * (n // 2)     elif n == 1:         return '수'     else:         return '수박' * (n // 2) + '수'     return answer32 내적def solution(a, b):     answer = 0     for i in range(len(a)):         answer += a[i] * b[i]     return answer33 약수의 개수와 덧셈def solution(left, right):     answer = 0     for num in range(left, rig..

60 년, 월, 성별 별 상품 구매 회원 수 구하기SELECT YEAR(SALES_DATE) YEAR, MONTH(SALES_DATE), GENDER, COUNT(DISTINCT U.USER_ID) USERS FROM USER_INFO U JOIN ONLINE_SALE O ON U.USER_ID=O.USER_ID WHERE GENDER IS NOT NULL GROUP BY 1, 2, 3 ORDER BY 1, 2, 3 61 서울에 위치한 식당 목록 출력하기SELECT I.REST_ID, REST_NAME, FOOD_TYPE, FAVORITES, ADDRESS, ROUND(AVG(REVIEW_SCORE), 2) SCORE FROM REST_INFO I JOIN REST_REVIEW R ON I.REST_ID..

과적합(OverFitting) 방지 기법딥러닝의 큰 문제 중 하나이다. 우리는  모델이 얼마나 학습을 해야 하는 지를 알기가 어렵다. 이를 판별할 방법이 없으니까, 과적합 방지 기법이 나온 것이다. 대표적인 방법으로 정규화와 드롭아웃, 조기 종료와 데이터 증강이 있다. 정규화(Normalization)는 모델의 학습을 안정화하고 성능을 향상시키기 위해 데이터를 일정한 범위로 조정하는 기법이다. 여기서 데이터는 입력 데이터뿐만 아니라, 여러 개, 즉 딥러닝에서 사용되는 다양한 데이터 형태를 모두 포함한다. 그렇기 때문에 정규화의 종류는 꽤 많다. 배치 정규화(Batch Normalization)는 미니 배치에서 활성화 값을 정규화하는 기법이다.  레이어 정규화(Layer Normalization)는 각 레..

26 음양 더하기def solution(absolutes, signs):     answer = 0     for num, sign in zip(absolutes, signs):         if sign:             answer += num         else:             answer -= num     return answer 27 핸드폰 번호 가리기def solution(phone_number):     answer = ''     hide_num = '*' * (len(phone_number) - 4)     hide_num + phone_number[-4:]     return hide_num + phone_number[-4:] 28 없는 숫자 더하기def soluti..

59자동차 대여 기록에서 대여중 / 대여 가능 여부 구분하기SELECT CAR_ID,        CASE WHEN COUNT(CASE WHEN START_DATE = '2022-10-16' THEN 1 ELSE NULL END) = 0 THEN '대여 가능'        ELSE '대여중' END AVAILABILITY FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY GROUP BY 1 ORDER BY 1 DESC

합성곱 신경망 CNN (Convolutional Neural Network)이미지와 같은 2차원 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 개발된 신경망으로, 주로 합성곱 층, 풀링 층, 완전 연결 층으로 구성한다. 합성곱 층(Convolutional Layer)은 입력 이미지에 커널(필터)을 적용해 특징 맵을 생성한다. 커널은 이미지의 일부에서 패턴을 찾아내고 학습하는 역할을 한다. 풀링 층(Pooling Layer)은 특징 맵의 크기를 줄이고 핵심적인 특징을 추출한다. 주로 최대 풀링(Max Pooling)과 평균 풀링(Average Pooling)이 사용되며, 최대 풀링은 필터 내에서 가장 큰 값을 선택하여 중요한 정보를 강조하고, 평균 풀링은 필터 내에서 평균 값을 계산하여 정보 손실을 최소화하며 크기를 ..