전체 글(80)
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Project Book
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2022.08.04 -
1. Unity 기초 조작, Debug.log
뷰 이동 Q 이동 W 회전 E 크기 R 사각 툴 T 이동 꿀팁 - V 카메라 회전 - 마우스 오른쪽 카메라 축 이동 - alt+마우스 왼쪽 카메라 자유이동 - 방향키 카메라 이동, 줌 - 휠 기즈모 - 크기/끄기 - 아이콘 사라짐 Debug.Log() -> 콘솔 출력 선언 방식
2022.07.06 -
5. 비지도 학습 (Unsupervised Learning), Clustering 뜻, 파이썬 코드
* 비지도 학습 (Unsupervised Learning) 뜻 비지도 학습 (Unsupervised Learning)이란 데이터가 어떻게 구성되었는지 알아내는 기계 학습 문제를 뜻한다. 지도 학습 (Supervised Learning)과 달리 목표 Label이 주어지지 않는다. * 클루스터링 (군집화, Clustering) 뜻 클루스터링 (군집화, Clustering)은 Data point들이 주어졌을 때, 그것을 몇개의 Cluster로 나누는 과정을 뜻한다. Supervised Learning인 Classification은 주어진 data를 label에 맞게 분류, 예측하는 것이다. Unsupervised Learning인 Clustering은 주어진 data들을 같은 성격에 맞게 묶는 것이다. * 계..
2022.02.11 -
4. 경사 하강법 Gradient Descent, 파이썬 코드, 머신 러닝
* 경사 하강법 (Gradient Descent) 경사 하강법 (Gradient Descent)이란 쉽게 말하면, Training set (funtion)의 극솟점을 찾는 알고리즘이다. a는 Step size (또는 learning rate)로 수렴 속도를 결정한다. Cost function을 설정하고, 모델의 Cost function 최솟값을 찾아 그 값을 구할 때 쓰인다. w : data point J(w) : Cost function 반복 알고리즘을 통해, w를 계속 업데이트 한다. * 경사 하강법 파이썬 코드 from numpy import asarray from numpy import arange from numpy.random import rand from matplotlib import py..
2022.02.08 -
3. 딥러닝 Overfitting(과적합)과 Regularization 뜻(Ridge, Lasso regression)
* Overfitting Overfitting(과적합)은 학습 모델이 Traing data에 대하여 지나치게 과하게 학습한 것을 뜻 한다. 오른쪽의 그래프와 같이 Training data에서는 에러가 적게 발생하지만, Test data에서는 에러가 급격히 늘어난다. 반대로 너무 단순화하여 학습된 모델의 경우는 Underfitting되었다고 한다. * Regularization Regularization을 통해 학습 Objective에 Hyperparameter λ 를 추가함으로써 Overfitting 문제를 해결할 수 있다. 이 때, regression에 적용하는 regularization은 L1, L2 두 가지가 있다. 각각 Lasso regression, Ridge regression이라고 한다. R..
2022.02.07 -
파이썬 백슬래시( \ ), 따옴표(", ') 출력: 백준 10171번 고양이 문제 정답
* 파이썬 백슬래시( \ ), 따옴표(", ') 출력: 백준 10171번 고양이 문제 print("\\") // 백슬래시 출력 print("\'") // 작은 따옴표 출력 print("\"") // 큰 따옴표 출력 백슬래시, 작은 따옴표, 큰 따옴표의 특수문자는 출력시 \를 붙혀줘야 한다. 나머지 ( ) _ / 의 특수 문자는 그대로 쓰면 된다. 정답 print("\\ /\\") print(" ) ( \')") print("( / )") print(" \\(__)|")
2022.02.06