감자이야기

1. 해보자 딥러닝 딥러닝 실행을 위해 필요한 세 가지 1. 데이터 - 딥러닝은 데이터를 통하여 판별, 예측을 진행한다. 이러한 데이터에게 네이밍이 되어있는지, 아닌지에 따라 지도 학습(CNN, RNN 등)과 비지도 학습(GAN, 오토인코더)으로 나뉜다. 2. 컴퓨터 - 딥러닝은 CPU 컴퓨터에서 GPU에서 동작하게 할 지 선택 할 수 있다. 다량의 데이터를 적용하기 위해서는 GPU 사용을 권장한다. 3. 프로그램 - 딥러닝을 구동하기 위해서는 프로그래밍이 필요하다. 딥러닝을 만들고 실행하는 대표적인 방법 1. 구글 코랩 장점 - 구글이 제공 - 설치가 필요없음 - 구글의 GPU나 TPU를 무료로 사용해 빠른 실행이 가능 - 구글 드라이브와 연동 가능 단점 - 아무 작업도 하지 않을 경우 90분 뒤 세션..

Set theory (집합론) 정의: Set은 elements의 collection이다. subset (부분집합) - $$ A \supset B $$ : B is a subset of A empty set (공집합) - $$ \varnothing $$ example) 앞면(head, h)과 뒷면(tail, t)이 있는 동전을 두번 던진다. u = {hh, ht, th, tt} ~ "Universal set" (전체집합) A = { 첫번째 던짐에 앞면이 나온 경우} = {hh, ht} B = { 앞면이 무조건 한번만 나온 경우} = {ht, th} : $$ A \subset u, B \subset u $$ Set operations $$ A \supset B $$ : A is a subset of B , ..

단위계 (SI 단위계) : 국제 표준 단위계 (=MKS 유닛) - 길이 = m - 질량 = kg - 시간 = second - 전류 = Ampere - 절대온도 = K $10^{3} = k$, $10^6 = M$, $10^9 = G$, $10^{12} = T$ ... $10^{-1} = dl$, $10^{-2} = c$, $10^{-3} = m$, $10^{-6} = u$, $10^{-9} = n$, $10^{-12} = p$ ... 와 같은것이 있다. 전기의 양 가장 기본적인 양 = 전하(Charge) [$q$] 전하의 크기를 다루기 위한 가장 기본적인 단위 = 전자 ($e^-$) : 전자는 보통 음의 값 (charge of an electron) ($e^+$) : $6.28 * 10^{18}$ = 1C..

Algorithms - 어떤 문제를 해결하기 위한 일련의 절차, 방법 - 어떤 일을 수행하기 위한 명령어들의 집합 특징 - output을 생성한다. - 각 수행 단계가 명확하다. - 각 수행 단계는 실현이 가능해야 한다. - 유한한 단계를 수행하고 반드시 종료되어야 한다. 표현방법 - 자연어 (natural language) : 일반적으로 우리가 사용하는 언어 (영어, 한글 등) 을 이용하여 알고리즘의 각 단계 설명 - Flow chart : 알고리즘의 실행 순서를 diagram으로 나타낸 것 - Pseudo code : 자연어와 가까운 기호로 코드를 흉내내어 알고리즘 구현 - Programming language : 실제 프로그래밍 언어를 사용하여 표현 Algorithm Efficiency 좋은 프로그..