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해당 글은 (Day16 Linear Regression chap1)[https://sunho99.tistory.com/entry/4주차-Day16-딥러닝-기초-및-비전-chap1] 와 내용이 이어진다. Linear Regression 바닥부터 구현(Bias 포함) Linear Regression을 Python만을 이용하여 구현합니다. 학습 목적의 데이터 준비 하루 노동 시간 하루 매출 1 25,000 2 55,000 3 75,000 4 110,000 5 128,000 6 155,000 7 180,000 목표: 하루 노동 시간이 8시간일 때 하루 매출은 얼마가 될까요? import matplotlib.pyplot as plt X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] Y = [25000, 55000, ..

Linear Regression 바닥부터 구현 Linear Regression을 Python만을 이용하여 구현합니다. 학습 목적의 데이터 준비 하루 노동 시간 하루 매출 1 25,000 2 55,000 3 75,000 4 110,000 5 128,000 6 155,000 7 180,000 목표: 하루 노동 시간이 8시간일 때 하루 매출은 얼마가 될까요? import matplotlib.pyplot as plt X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] Y = [25000, 55000, 75000, 110000, 128000, 155000, 180000] plt.plot(X, Y) plt.scatter(X, Y) 가설 클래스 정의 Forward: 모델이 입력을 받아 정방향으로(왼쪽에서 오른쪽으로) 계산..

인공지능 인공지능 이란 기계를 통해 인공적으로 구현된 지능을 의미합니다. 기계 학습 : 데이터를 반복적으로 학습하여 데이터에 잠재된 특징을 발견합니다. 딥러닝 : 깊은 인공 신경망을 활용하여 더 높은 정확도를 얻습니다. 인공지능의 학습 방법 1. 지도 학습(Supervised Learning) 지도학습 은 명시적인 정답을 제공하면서 학습시키는 유형입니다. 회귀(Regression) 특정한 데이터가 주어졌을 때 결과를 연속적인 값으로 예측합니다. 예시: "영어 공부를 7시간 했다면, 몇점이 나올까요?" 학습 시간에 따른 영어 점수 예측 거리에 따른 이동 시간 예측 업무 시간에 따른 매출 예측 분류(Classification) 종류에 따라서 데이터를 분류합니다. 예시: "이 이미지는 고양이인가요? 강아지 인..

문제 설명 m x m 모양의 2차원 배열 n개가 쌓여 만들어진 데이터와 m x m 모양의 2차원 배열인 필터가 존재합니다. 데이터를 처리할 때는 필터 내 요소를 데이터가 쌓인 개수 n만큼 나눠서 행렬 곱 연산을 합니다. 아래 그림을 예시로 살펴보겠습니다. 초기에 2 x 2 모양의 2차원 배열 3개가 쌓인 데이터와 2 x 2 모양의 2차원 배열 필터가 있다. 한 개의 2 x 2 필터는 데이터 개수에 맞춰 3개로 복제한다. 이때 필터 내 요소도 데이터 개수만큼 나눈다. 한 개의 데이터 당 필터 하나씩 행렬 곱 연산을 한다. 연산을 통해 최종 3 x 2 x 2 배열을 도출한다. numpy.ndarray 타입을 가진 두 배열이 인자로 주어집니다. 하나는 n x m x m 모양을 가진 3차원의 배열 data, 다..

문제 설명 board는 10 x 10 크기를 가진 2차원의 행렬로 되어있고, 다음과 같이 동등한 크기 5 x 5을 가진 4개의 구역으로 나뉩니다. board의 각 구역마다 지뢰를 제거해야 합니다. 지뢰는 bomb1, bomb2, bomb3, bomb4 총 4개의 종류가 있으며 각 구역에서 제거해야 될 지뢰종류가 다릅니다. 1구역에서는 bomb1에 해당하는 요소만 제거합니다. 2구역에서는 bomb2에 해당하는 요소만 제거합니다. 3구역에서는 bomb3에 해당하는 요소만 제거합니다. 4구역에서는 bomb4에 해당하는 요소만 제거합니다. bomb1, bomb2, bomb3, bomb4는 bombs에 차례대로 담겨 1차원 배열로 주어지고, 지뢰로 판단되는 요소를 0으로 변경하면 지뢰는 제거됩니다. numpy.n..

목표 차원이 다른 배열들 간의 연산을 할 때 브로드캐스팅이 어떻게 적용되는지 살펴봅시다. 차원이 다른 배열 간의 연산 다른 차원의 배열들 간의 연산을 해봅시다. 예시로 2 x 1 x 3 모양을 가진 3차원 배열(A)과 2 x 3 모양을 가진 2차원 배열(B) 사이에 덧셈 연산, 그리고 배열(A)과 1 x 2 모양을 가진 2차원의 배열(C) 사이에 덧셈 연산을 하는 코드를 살펴보겠습니다. import numpy as np # 2 x 1 x 3 모양의 배열 A A = np.array( [[[3, 2, 1]], [[0, 1, 3]]] ) # 2 x 3 모양의 배열 B B = np.array( [[0, 2, 1], [2, 2, 3]] ) # 2 모양의 배열 C C = np.array([[1, 2]]) resul..

목표 배열을 검사해주는 any()와 all()메소드에 대해 살펴봅시다. any() 메소드 any()메소드는 주어진 배열에 True가 하나라도 있으면 True를 반환하고, True가 하나도 없다면 False를 반환합니다. 예시로 배열에 4 이상의 수가 있는지 검사하는 코드를 살펴봅시다. import numpy as np A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]) print(A >= 4) print() print((A >= 4).any()) [False False False True True True False False False] True 배열 A에는 4 이상의 수가 4, 5, 4로 총 3개가 존재합니다. 배열에 관계 연산자를 사용하여 4 이상의 수는 True, 4 미만의..

이미지 변환 문제 설명 컴퓨터에서 이미지는 작은 사각형 모양의 점들을 가로와 세로로 나란히 늘어놓는 방식으로 표현됩니다. 이미지를 구성하는 점들을 픽셀(pixel) 이라고 부르며, 각 픽셀은 해당 위치의 점이 가지는 색상에 대한 정보를 담고 있습니다. 높이가 H이고 너비가 W인 이미지는 픽셀들이 H 행 W 열로 늘어선 것이며, 각 픽셀을 하나의 수로 나타낼 수 있다면 이 이미지를 H x W 의 모양을 가지는 2차원 배열에 담을 수 있습니다. 흑백 이미지를 구성하는 픽셀은 하나의 수로 나타낼 수 있으며, 컬러 이미지를 표현하기 위해서는 하나의 픽셀을 두 개 이상(보통은 세 개)의 수의 조합으로 표현합니다. 흑백 이미지 흑백 이미지의 각 픽셀에는 명도를 나타내는 채널 1개만 있습니다. 따라서 높이가 H, 너..

예제 문제 풀어보기 1.예제 문제 1 문제1 문제풀이 SELECT city.name FROM CITY INNER JOIN COUNTRY ON CITY.COUNTRYCODE = COUNTRY.CODE WHERE COUNTRY.CONTINENT = 'Africa'문제 해석 CITY.COUNTRYCODE 와 COUNTRY.CODE가 같은 값을 가지고 와야하니까 INNER JOIN으로 공통된 값을 갖고오면서 country가 africa인 값들만 가져와야하므로 where절을 사용한다. 이때 column에서 2개의 테이블이 name를 둘다 갖고 있으므로 SELECT NAME이 아닌 SELECT city.name을 작성해준다. 2.예제 문제 2 문제2 문제풀이 SELECT SUM(city.populat..