CNN (Convolution Neural Network)CNN이미지 영상인식의 혁명같은 CNNCNN은 이미지의 특징을 검출하여, 분류하는 것 CNN은 특징을 찾는 레이어와 분류를 하는 레이어로 구성됨 Convolutional FilterConvolution : 특정 패턴이 있는지 박스로 훑으며 마킹하는 것위 아래선 필터, 좌우선 필터, 대각선 필터, 각종 필터로 해당 패턴이 그림위에 있는지 확인필터는 이미지의 특징을 찾아내기 위한 파라미터 위 그림에서는 주황색의 3 x 3 행렬 (CNN에서 Filter와 Kernel은 같은 의미로 사용됨)필터는 일반적으로 4 x 4 or 3 x 3과 같은 정사각 행렬로 정의됨.CNN에서 학습을 통해 필터를 구할 수 있음CNN은 입력 데이터를 지정된 간격으로 순회하며 채..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/157343 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr문제 설명다음은 어느 자동차 대여 회사에서 대여중인 자동차들의 정보를 담은 CAR_RENTAL_COMPANY_CAR 테이블입니다. CAR_RENTAL_COMPANY_CAR 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며, CAR_ID, CAR_TYPE, DAILY_FEE, OPTIONS 는 각각 자동차 ID, 자동차 종류, 일일 대여 요금(원), 자동차 옵션 리스트를 나타냅니다. Column name Type  Nullable CAR_ID INTEGE..

N-gram이란?n-gram은 텍스트나 시퀀스에서 연속적으로 나타나는 n개의 항목(단어, 문자 등)을 의미한다. n-gram은 한 단어 이상의 단어 시퀀스를 분석 대상으로 한다. 예를 들어, "I love programming"이라는 문장에서 2-gram(bigram)은 "I love", "love programming" 등이 된다. n-gram은 텍스트의 구조와 패턴을 파악하는 데 유용하여 자연어 처리에서 많이 사용된다. n의 크기에 따라 unigram(1-gram), bigram(2-gram), trigram(3-gram) 등으로 나타낼 수 있다. 마르코프 가정n-gram에서 중요한 개념 중 하나는 마르코프 가정이다. 마르코프 가정은 주어진 시퀀스에서 다음 상태나 사건의 확률이 오직 현재 상태에만 의..

차원 축소는 데이터의 차원을 줄여서 데이터를 간결하게 만드는 기술이다. 시각화, 데이터 축소, 노이즈 제거, 성능 향상 및 계산 시간 감소를 위해 사용한다. 대표적인 차원 축소 알고리즘으로는 PCA, t-SNE, LDA가 있으며, 각 알고리즘은 장점과 단점이 있다. 차원 축소는 머신 러닝 모델의 성능에 긍부적 적인 영향을 미치며, 특성 선택과 차원 축소는 정보 유지와 계산 효율성 측면에서 차이가 있다.서론차원의 저주보통 우리가 생각하는 데이터는 여러 가지 정보로 이루어져 있다. 온라인 쇼핑 사이트에서 상품을 구매할 때를 예를 들자면 상품의 가격, 색상, 브랜드, 평점 및 후기 등 여러 정보가 있다. 이러한 정보를 차원이라고 한다. 하지만 데이터의 차원(정보)이 많아질수록 데이터가 복잡해져 분석하거나 활용..

최근 생성형 AI가 굉장히 많은 주목을 받고 있다. OpenAI, Google, Meta 등 거대 기업들을 필두로 생성형 AI는 빠른 발전을 이루고 있는다. 이러한 생성형 AI를 사용자들이 더 손쉽게 사용하게 도와주는 OllaMa와 Python 라이브러리가 발표되어 간단하게 알아 보았다.이번 포스트에서는 아래의 2가지를 중점으로 알아본다.1. Terminal 환경에서 Ollama 사용하기 (w. LLaMa2)2. Ollama Python 라이브러리 사용하기Terminal 환경에서 Ollama 사용하기 (w.LLama2)소제목https://ollama.com/download 에서 자신의 OS에 맞는 설치 파일을 다운 받아 설치한다.e.g) 리눅스 $curl -fsSL https://ollama.com/in..