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학회 때문에 pycaret을 쓰는데 이게 말썽이다.. 정말 pycaret은 좋은 물건?인데 항상 호환이 문제다. 전에 mri분석 때문에 사이킷런 버전을 좀 만졌더니 호환이 안되는 문제가 발생. 사이킷런 버전을 바꾸고 이것저것 해봤더니 또 다른 문제 발생... 그냥 가상환경을 사용하기로 결정. 가상환경 만드는 김에 포스팅도 하기로!! 가상환경은 말 그대로 가상의 환경이다. 나의 사례처럼 여러 프로젝트를 진행하는 사람들이 많을 것 같은데, 그때 마다 버전이 다르면 호환이 되지 않아 버전을 그때그때 갈아엎어야 하는 상황이 발생한다. 가상환경을 만들어서 따로 라이브러리를 관리하면 쉽게 제어 가능하다! - 가상환경 in Jupyter notebook 1. 가상환경 설치 먼저 가상 환경을 설치한다. 어렵진 않고, ..

📌 문제 📌 풀이 머리가 아프다... 쉬운 난이도 일텐데 ㅜㅜ 우선 분모랑 분자를 따로 보고, 반복 패턴을 확인하면 각각 아래와 같다. 분자 : [1], [1,2], [1,2,3], [1,2,3,4] ... 분모 : [1], [2,1], [3,2,1], [4,3,2,1] ... 먼저 여기서 힌트를 얻기.. 각 리스트의 길이(M)와 1~M의 요소가 리스트에 들어있다는 점. 분모와 분자는 순서차이일 뿐. 중요한 점은 그럼 입력을 받았을 때 몇 번째 리스트에 있는 지를 보는게 포인트. 위 패턴과 순서도 비교해보면? 분자 : [1], [1,2], [3,2,1], [1,2,3,4] ... 분모 : [1], [2,1], [1,2,3], [4,3,2,1] ... 입력 패턴 : [1], [2,3], [4,5,6], [..

📌 활성화 함수(Activation Functions)?? 머신 러닝과 딥러닝에서, 특히 딥러닝에서 활성화 함수는 신경망의 핵심 요소 중 하나로, 모델이 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런에 들어오는 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는데 사용합니다. 이러한 함수들은 비선형 함수로 머신러닝의 트리 기반 모델에서 분류를 한 후 나오는 출력값을 확률로 변환하는데에도 사용됩니다. 크게 시그모이드 함수(Sigmoid function), 소프트맥스 함수(Softmax functions), ReLU 함수(Rectified Linear Unit functions), Leakly ReLU를 알아보겠습니다. 이 외에도 많은 활성화 함수가 있으며 분석에 있어서 데이터의 특징이나 분..

📌 문제 📌 풀이 보기엔 어려워 보이는데 결국 나누기 문제이다. 가장 편한 풀이는 아래와 같다 T = int(input()) for t in range(T): C = int(input()) Quarter = C // 25 Dime = (C - 25*Quarter) // 10 Nickel = (C - 25*Quarter - 10*Dime) // 5 Penny = C - 25*Quarter - 10*Dime - 5*Nickel print(Quarter, Dime, Nickel, Penny) 정말 간단히, 금액에서 쿼터로 나눈 몫을 반환, 금액에서 쿼터를 빼고 이를 다임으로 나눈 몫을 반환하고 .... 이를 반복하는 것 근데 아무리 봐도 이런 접근이 아닐 것이란 생각이 들었다... 어처피 같은 걸 반복하는건데..

📌 문제 📌 풀이 거창해서 어려워 보이는데, 굉장히 쉽다. 먼저 base로 0으로 이루어진 100 x 100의 행렬을 만들고 입력받은 행과 열에 각각 +10을 해서 해당 범위 안의 값을 1로 만들면 된다. 마지막으로 모든 행렬의 1값들을 더해주면, 겹치는 부분도 어처피 1이 되니까 넓이를 구할 수 있다. 위 그림 처럼 실제로 0과 1의 세계에서 구현하면 되는것.. base = [[0 for _ in range(100)] for _ in range(100)] score = 0 num = int(input()) for i in range(num): paper = list(map(int, input().split())) for j in range(paper[1], paper[1]+10): for k in ra..

📌 문제 📌 풀이 쉬웠는데 어이없는 실수로 계속 틀린문제... 아무리 봐도 아 뭐가 틀린거야!!! 하다가... 아래 코드에서 길이를 리스트에 더하는걸로 바꿨는데, 원래는 len(max(matrix))를 사용했다. 이때 max는 문자열에서는 사전순으로 정의된다는 점 ㅜㅜㅜ 이걸 까먹고 있었다.. matrix= [] length = [] word = '' for i in range(5): row = input() length.append(len(row)) matrix.append(row) for j in range(max(length)): for k in range(5): if j < length[k]: word += matrix[k][j] print(word)

📌 문제 📌 풀이 map() 함수를 꼭 외워놔야한다. 유용하니..(애초에 숫자는 int로 들어가게 해주세요오) 행과 열의 개수를 받고 빈 리스트 2개 생성. 행의 수만큼 반복하면서 각각 행렬 2개를 받은 후, 각 행의 각 열 단계로 반복하면서 요소들을 더하면 끝 A, B = map(int, input().split()) matrix1, matrix2 = [],[] for i in range(A): row = list(map(int, input().split())) matrix1.append(row) for j in range(A): row = list(map(int, input().split())) matrix2.append(row) for row in range(A): for col in range(B..

벌써 석사 3년차이다. AI에 관심을 가져 공부한지 약 1년반? 정도 된 것 같다. 처음에는 그냥 막연하고 이게 뭐지 했지만, 기본을 좋아하는 나의 특성상 심리학과지만 학부 막학기 때 선형대수학 수업을 들으며 A+를 받고 이해하려고 노력했고 결국 받아냈다. 이때의 성취감이 지금의 나까지 오게 만든 것 같다. 그 후 대학원에 입학하고, 교수님의 반대에도 꼭 머신러닝을 이용한 연구를 하고 싶었다. 결국 시작하긴 했는데 왜 반대했는지 알 것 같았다. 우선 심리학과가 매우 좁다. 이 좁다는 의미가 바라보는 시선이 매우 폐쇄적인다(나만의 생각일 수 있다.) 물론 나쁜 것 만은 아니다. 심리학 분야에 기계학습과 빅데이터 관련한 연구가 국내에선 오래되지 않았고 그저 '한번 써봐야지'라는 의미로 나온 연구도 많다. 때..

📌 문제 📌 풀이 단순한 연산이라.. 쉬웠는데 단순한 연산일 수록 계산 실수가 많은 법 ㅋㅋ 계속 제대로 했는데 왜 안되지!! 하다가 전공 평점 계산하는 법을 잘못 하고 있더라구요.. 문제나 제대로 읽을 걸 그랬습니다.. 먼저 등급별 리스트와 해당 학점의 점수 리스트를 만들고 과목명, 학점, 등급을 input으로 받았을 때 등급이 P면 아무 의미 없어서 continue로. F도 리스트안에 포함되어 있어서 상관없고 등급별 점수랑 학점 곱한 값 subject_score에 넣어주고 그냥 학점 값 grade_score에 넣어주고 연산만 하면 끝! # 25206번 grade_list = ['A+', 'A0', 'B+', 'B0', 'C+', 'C0', 'D+', 'D0', 'F'] score_list = [4.5..

📌 문제 📌 풀이 연속인 단어라 해서 알파벳이 연속인걸 말하는건가...? 했는데 잘 읽어보니 그냥 같은 알파벳이 연속으로 나오는게 아니라 몇단어 뒤에 다시나올 경우 그룹단어가 아니라고 접근하면 될거같더군요. 계속 틀리길래 찾아보니까 오탈자 발견.... 단어의 각 알파벳마다 만약 바로 다음 알파벳과 같다면 그룹 단어 조건에 충족하니까 패스 이외 다음 알파벳을 제외하고 뒤에 또 다시 해당 알파벳이 나온다면 그룹 단어가 아니기 때문에 총 단어수에서 빼기 1 times = int(input()) N = times for i in range(times): word = input() for j in range(0, len(word)-1): if word[j] == word[j+1]: pass elif word[j]..