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열심히 글을 옮겼는데 LaTeX수식이 적용이 안되는 버그가 발생한다. 행렬을 인수분해 후 재생성하여 결측치를 예측하는 방법 대상 행렬을 두개의 하위 행렬로 분해한다. User-Item 행렬을 User와 Item 각각에 대한 저차원의 latent factor 행렬로 분해한다. 두 하위 행렬을 다시 곱해서 대상 행렬과 동일한 크기의 단일 행렬로 만든다. 위의 과정에서 기존 행렬의 빈공간이 채워진다. 이는 행렬의 성질을 이용한 것이다. 즉, 결측값(비평가 항목)에 대해 임의로 Imputation을 수행하지 않는다. 실제로 관측된 값만 활용한다. 요약하면, 인수분해를 다양하게 시도하여 대상 행렬을 가장 잘 복구하는 최적의 하위행렬을 찾는 과정이다. 기계가 해석하기 위한 행렬, 즉 블랙 박스 모델에 더 가깝다. ..

더보기 LGBM의 주요 특징은 무엇인가요? 다른 Boosting 모델과 비교했을 때, LGBM의 장점이 무엇인가요? 어떤 상황에 LGBM을 사용하는 것이 좋을까요? Microsoft에서 제안한, 병렬 처리 없이도 빠르게 Gradient Boosting을 학습할 수 있도록 하는 모델 GOSS: Gradient-based One-Side Sampling 데이터 샘플의 수를 줄여 학습시간을 단축 Top N개 데이터 인스턴스와 랜덤 샘플링 데이터 인스턴스만 활용 전제 ⇒ 학습이 덜 된 샘플 데이터 인스턴스가 가지고 있는 gradient가 클수록 모델에 큰 변화를 줄 수 있다. 따라서, gradient 값이 큰 상위 a%의 샘플은 무조건 선택하고 나머지에서는 무작위로 선택하여 가중치 부여 EFB: Exclusiv..

벌써 블로그를 개설하고 많은 시간이 흘렀다. 오랜만에 과거 글들을 읽어보니 나름 색다르게 재밌었다. 창피해서 당장 지우려다가 한편으로는 뭐 어떤가? 지금의 내가 아닌데. 하하. 라고 생각하며 그대로 남겨뒀다. 21년에는 몇 번이고 Tistory 블로그를 잘 활용하고자 결심한 적이 있었다. 하지만 노션과 티스토리는 호환성이 너무 좋지 않기 때문에, 노션과 티스토리의 양자택일에서는 항상 노션이 이겨왔다. 어느 시점부터는 티스토리는 노션과 함께 쓸 수 없다는 결론을 내리고, 사용하는 것을 포기했었다. 그 이후 다양한 방법을 시도해봤다. 1. 노션을 블로그처럼 생성 -- 접근성 이슈로 실패 2. 깃허브 블로그 제작 -- 배보다 배꼽이 더 커서 실패 3. 노션을 구글 검색엔진에 인덱싱 -- 접근성 이슈로 실패 4..

컴퓨터 비전 분야에서의 1등 공신. 딥러닝에서 가장 성공한 모델 classification 등에 사용된다. CNN 특징 부분 연결성 가중치 공유(Weight Parameter Sharing) Input의 모든 부분에 동일한 filter(kernal)을 적용하기 때문에, 모든 픽셀이 가중치를 공유하는 셈이 된다. 덜 보기 때문에 덜 정확한게 아닐까? 하고 생각할 수 있지만, 인간의 눈처럼 중요한 부분만 보고 가려낼 수 있기 때문에 훨씬 효과적일 수 있다. 학습이 최적화해야 하는 매개변수의 개수를 획기적으로 줄여준다. CNN에서는 커널이 가중치의 역할을 한다. 통째 학습, 특징 학습 C-C-P-dropout-FC-dropout-FC 구조 데이터의 원래 구조를 유지한 채 특징 추출 컨볼루션(convolutio..

지난번 이라는 글을 올린 이후로 한동안 블로그 글을 쓰지 않았다. 그 글을 쓴 이후로 번아웃이 와버려서 이 주일정도 신나게 놀았고, 이후 다시 열심히 공부를 시작했을때부턴 블로그가 아닌 노션을 활용했기 때문에 그 동안의 공부기록은 노션에 저장되어있다. (사실 블로그는 아직까지 '활용' 한 적이 없다.) 9월달 개강 이후부터는 내가 개발자로서 성공하기 위해 하면 좋을 일들을 찾다 보니 프로젝트를 해야겠다는 생각이 계속 들었다. 그리고 약간 주객이 전도되어 깃허브 자체에 집착하기 시작했다. 나도 다른 훌륭한 개발자들처럼 어떻게든 깃허브를 풍성하게 만들고 싶었다. 그래서 깃허브에 내가 자료구조 연습했던 코드들, 실행 파일들을 잔뜩 업로드해놓기도 했다. 하지만 깃과 깃허브는 협업을 위한 툴이며, 파일의 버전 추..

가로등 끄기 문제를 어제 아침 9시부터 오늘 새벽 3시까지 풀려고 시도했으나 실패했다. 여자 친구가 대략 4시간 만에 문제를 다 푸는 걸 보고는 엄청난 자괴감에 휩싸인 채로 새벽에 한 시간 동안 개발자로서 나에 대해서 고민했다. 그러고 보면 나는 예전부터 남들보다 코딩을 잘하지 못한다는 것을 느끼고 있었다. 항상 내가 잘하던 것들만 하고 살아왔고 앞으로도 그러고 싶었으나 성적이 모자라 꿈을 잃은 채 소프트웨어 전공을 하게 되었다. 나는 지금 코딩을 너무 못한다. 남들 다 뛰어갈 때 혼자만 기어가고 있다. 공부를 하며 종종 나는 두 팔이 튼튼해서 남들과는 다르게 끊임없이 기어갈 수 있다며 즐거워했다. 하지만 옆에서 나를 지나쳐 달려가는 사람을 보고는 나에게는 저런 다리가 없다는 사실을 깨달아버렸다. 과연 ..

www.acmicpc.net/problem/2839 2839번: 설탕 배달 상근이는 요즘 설탕공장에서 설탕을 배달하고 있다. 상근이는 지금 사탕가게에 설탕을 정확하게 N킬로그램을 배달해야 한다. 설탕공장에서 만드는 설탕은 봉지에 담겨져 있다. 봉지는 3킬로그 www.acmicpc.net #include int main(void) { int num, cnt5, cnt3 = 0; scanf("%d", &num); cnt5 = num / 5; if (num % 5) { for (cnt5; cnt5 > 0; cnt5--) if ((num - 5 * cnt5) % 3 == 0) { cnt3 = (num - 5 * cnt5) / 3; break; } if (cnt5 == 0 && num % 3 == 0)cnt3 =..

분할 정복법 : 그대로는 해결하기 힘든 문제를 작게 나누어 용이하게 풀 수 있는 문제 단위로 나눈 다음 해결하고 그것들을 다시 합치는 것. 분할: 문제를 동일한 유형의 여러 하위 문제로 나눈다. 정복: 가장 작은 단위의 하위 문제를 해결하여 정복한다. 조합: 하위 문제에 대한 결과를 원래 문제에 대한 결과로 조합한다. 분할 정복법은 재귀적으로 자신을 호출하면서 그 연산의 단위를 조금씩 줄어가는 방식이다. 이를 테면 더보기 function F(x): if F(x)가 간단한 연산 then: return 연산 결과 else: x를 x1, x2로 분할 F(x1)과 F(x2)를 호출 return F(x1), F(x2)로 F(x)를 구한 값 이런 방식이다. 한마디로 "F(x)가 간단하다"라는 조건을 만족할 때까지 ..

www.acmicpc.net/problem/2448 2448번: 별 찍기 - 11 첫째 줄에 N이 주어진다. N은 항상 3×2k 수이다. (3, 6, 12, 24, 48, ...) (0 ≤ k ≤ 10, k는 정수) www.acmicpc.net 백준의 2448번 문제. 알고리즘 1강의 공부를 마치고 테스트 겸 백준의 dc 기본문제를 풀어봤는데 생각보다 고전했다. 역시 문제를 많이 풀어봐야 한다는 것을 깨달았다. 문제를 다 풀고 나서 채점을 했는데 자꾸 출력 형식이 잘못되었습니다 라는 결과가 나와서 출력에서 빈칸을 0으로 바꿔봤더니 위처럼 맨 앞에 한 줄이 추가되어있었다. 이를 지워주고 나니 맞았다는 결과로 바뀌었다.

궁금한 것이 있다. 실력이 뛰어난 개발자들은 문제를 해결할 때 아, 이 문제는 DP로 풀어야겠네. 이 문제는 greedy로 풀어야겠네 하는 생각을 먼저 하고 푸는 것일까? 아니면 그냥 문제를 푸는 법을 먼저 떠올리고 해결을 하고는 누군가가 이 문제는 어떤 알고리즘을 썼냐고 물어봤을때 음,,나는 DP로 풀었네 이렇게 되는 걸까.

자료구조는 자료가 어떤 방식으로 나열되어 있는지와 자료를 읽을 때 어떤 방식으로 읽는지를 깨닫는 것이 가장 중요하다. 공부를 하다 보면 자료가 어떤 방식으로 나열되어 있는지는 명확하게 확인이 가능하기 때문에 알기 쉽다. 자료를 읽는 방식의 서술에 대해서는 살짝 붕 뜨는 느낌이 있는데, 컴퓨터가 정확히 어느 부분의 데이터를 읽고 있는지를 파악하는 것이 중요하다. 항상 자료를 읽어올 땐 어느 부분을 읽는지가 명확하다. 글을 쓸 때 마우스 커서가 보이는 것처럼 자료를 읽거나 쓸 때도 커서의 위치에서 항상 모든 작업이 이루어진다. 그래서 반드시 커서의 움직임을 따라갈 수 있어야 한다. 자료구조마다 커서가 하나인 것도 있고, 열 개보다 많은 경우도 있다, 이 많은 커서들의 움직임을 파악하고 있어야 자료가 쓰이고 ..

#include #include int winner_tree[8]; typedef struct { int data[100]; int index;//run_array안에서의 위치지정자 int noe;//run_array의 데이터 개수 } element; element run_array[8]; int output_count = 0;//출력을 위한 변수 int output_array[800];//출력을 위한 배열 void initialize_data() // run_array의 데이터값들 생성 { int num = 0; for (int i = 0; i < 14; i++) for (int j = 0; j < 8; j++) { if (num