sy1214ei 님의 블로그

- [실습 목표] MLJAR를 이용한 AutoML 프로세스 실습- [실습 흐름] 1. 환경 세팅 (Python, MLJAR 설치) 2. 다양한 모델 학습 및 평가 (UCI Heart Disease 데이터셋 사용) 3. 결과 해석 및 시각화- [데이터셋] UCI Heart Disease (새로운 데이터셋!)- [목적] AutoML이 실제로 어떻게 동작하는지 경험해보기 - [환경 요구사항] - Python 3.8 이상 - Ubuntu 20.04 이상 - HDD 여유공간 10GB 이상- [AWS 주의사항] - t2.micro 사용 시 EBS 볼륨 크기 늘려야 함- [설치 명령어] - pip install mljar-supervised- [설치 소요 시간] - 약 3~5분- [문제] 기본 AWS..

INTROLiner Regression & Logistic regressionNeural Networks Intro / Back-propagationCNN (Convolutional Neural Netwoks)RNN (Recurrent Neural Network)GRUAttention & Transformer

동전 거스름돈최소 신장 트리크러스컬(Kruskal) 알고리즘: 가중치가 가장 작은 간선이 사이클을 만들지 않을 때에만 '욕심내어' 그 간선을 추가시킨다.프림(Prim) 알고리즘: 임의의 점 하나를 선택한 후, (n-1)개의 간선을 하나씩 추가시켜 트리를 만든다.최단 경로 찾기부분 배낭 문제집합 커버 문제작업 스케줄링허프만 압축- 밑줄 표시 되어있는것들은 과제에 이미 나온 것

# 데이터베이스 시스템 구성요소: [3] 데이터 언어데이터 언어 ( Database Language )SQL: 관계형 데이터베이스의 데이터 언어 ( 데어터 언어 ⊃ SQL )데이터 언어의 분류정의관계형 DB다른 데이터베이스DDLData Definition Language데이터베이스 구조(스키마) 정의createalterdropCQLCypherDMLData Manipulation Language데이터 삽입, 삭제, 수정, 조회inseartdeleteupdateselectMongoDB Query languageGremlinXQueryDCLData Control Language데이터베이스 권한 및 보안 관리grantrevokeNoSQL 데이터 언어에서도 존재하지만  SQL에 비해서 제한적TCLTransacti..

# 데이터베이스 시스템 구성요소: [2] DBMS (데이터베이스관리시스템)1. DBMS의 정의와 데이터베이스 시스템에서의 역할 (데이터 관리)2. DBMS의 의의공유 데이터 관리에 있어서 데이터 무결성 및 정합성의 유지데이터 무결성데이터베이스에 저장된 데이터가 현실 세계를 정확히 반영하고 있으며, 저장된 데이터 내용에 모순이 없는 상태로 올바르게 유지되는 성질DB에 변경이 발생하더라도 데이터가 모순없이 유효하게 유지되고 있는지ex) 학생 또는 사원 인적 사항에서 성별 정보가 현실 세계와 동일하게 저장되어 있는지ex) 인적 사항의 키 정보에 음수 값이 저장되지는 않았는지데이터 정합성 (또는 일관성)DB에 변경 / 동시 접근이 발생한 뒤에도 동일한 정보가 서로 모순되지 않고 일관성 있게 유지되는 성질ex) ..

# 데이터베이스 시스템 개념데이터 베이스 시스템의 정의데이터 베이스 시스템의 구성요소데이터 베이스 응용 프로그램 (Database Application) 예시# 데이터베이스 시스템 구성요소: [1] 데이터베이스데이터베이스의 정의와 데이터베이스 시스템에서의 역할 (데이터 저장)데이터베이스 (Database)여러 사용자가 공유할 수 있도록 데이터 중복을 최소화하여 통합 저장된 운영 데이터의 집합데이터베이스 시스템에서 데이터베이스의 역할: 데이터 저장데이터베이스의 특징[공유 데이터] 사용 목적이 다른 사용자들을 모두 고려하여 데이터베이스를 구성해야 함실시간 접근 및 동일한 데이터에 대한 동시 공용 가능: 트랜잭션, 병행제어 등[통합 데이터] 최소한의 통제 가능한 데이터 중복 허용: 정규화, 성능 고려한 부분적..

# Mid Term1. 데이터베이스 시스템 개요2. 관계 데이터 모델과 관계 대수3. 관계 데이터베이스4. SQL을 활용한 데이터 정의와 조작5. SQL을 활용한 데이터 조회6. Join (조인)7. View (뷰)# Final Term8. 서브쿼리9. 데이터베이스 애플리케이션 걸계와 개발...

from collections import dequedef bfs(graph, start_node): # visited (set): 중복된 노드를 방문하지 않기 위함 # traversal (list): 방문 순서를 기록하기 위함 """ 1. queue가 empty라면 while문 끝 2. curr = queue.leftpop() 3. 만약 curr이 visited에 없다면 4. neighbor이 visited에 없을때만 append """ # 초기 선언 visited = set() traversal = [] queue = deque([start_node]) # bfs 시작 while queue: curr = queue.popleft() if curr not in..

def dfs(graph, start_node): visited = set() # 중복 탐색 방지 traversal = [] # 방문 순서 저장 stack = [start_node] # 1. curr = stack.pop() # 2. 만약 curr이 visited에 없다면 visited.add(curr) # 3. curr과 이웃한 노드 모두 stack에 넣기 while stack: curr = stack.pop() if curr not in visited: visited.add(curr) traversal.append(curr) for neibor in graph[curr]: stack.append(neibor) re..