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슬코생
Up to half of the world's glaciers could disappear even if ambitious climate targets are hit, new study finds | CNN CNN — Glaciers are set to lose substantially more ice and contribute more to sea level rise than current scientific estimates project, according to a new report. Using new satellite data to model different climate change scenarios, researchers found www.cnn.com [오늘의 뉴스.. 230106🫡] 기..
AI RUSH 2022는 네이버 클로바에서 주최하는 프로젝트 챌린지로 네이버의 인프라와 실제 서비스 데이터를 통해 직접 AI 과제를 해결하고 실제로 적용 가능한 수준의 AI 모델과 서비스를 개발 및 기획할 수 있는 AI 프로젝트 챌린지이다. 올해부터 새롭게 AI 기획 프로젝트가 추가 되었는데.. AI 서비스 기획자가 목표인 나는 이 파트를 노렸다. 하지만, 기획 파트는 모델링 파트와 달리 총 24명으로 굉장히 적게 뽑는다. 그래서 자소서는 총 4문항이었는데 제한 글자 수까지 꽉꽉 채워썼다. vV 아자아자 내 결과는 제목에도 미리 스포했지만.. 합격해따 후후 🤓 AI RUSH 프로젝트의 가장 좋은 점은 매 프로젝트에 멘토링을 받을 수 있는 실무진 PM 분들이 함께한다는 점이다. (주변에 AI 분야 기획자가..
구름 자연어처리 4기를 수강하면서 매일 실습 코드를 뜯어보며 하루를 보내고 있다. 매일 numpy 관련 함수에 대해 구글링하는게 일과라 한 번 블로그에 정리해보려고 한다! 🙈 1. numpy.ones(shape, dtype, order) 1로만 구성된 arrray를 반환하는 함수 2. numpy.hstack(shape, dtype, order) horizontal : 수평으로 행렬 결합을 이루어내는 함수 [참고] shape[0] : 행의 개수 반환, shape[1] : 열의 개수 반환 X = mpg_data[x_cols].values X = numpy.hstack((numpy.ones((X.shape[0], 1)), X)) # np.ones((행 개수, 1열)) 즉, 모든 행의 1열을 1로 채워라! X ..
AI 서비스 기획자로의 직무를 정하고 여러 자료를 찾던 중, 구글에도 AI 서비스 R&D 조직이 있다는 것을 알게 되었다. 😎 Google PAIR은 People + AI Research 로 컴퓨터 과학, HCI 및 디자인 분야에 걸쳐 인간과 AI 서비스와의 상호 작용 연구를 수행하는 팀이라고 한다. https://pair.withgoogle.com/ People + AI Research People + AI Research (PAIR) is a multidisciplinary team at Google that explores the human side of AI. pair.withgoogle.com 구글 PAIR은 매우매우매우 친절하게도 가이드북을 제공한다! pdf로도 다운 받을 수 있다 ㅎ ㅎ 굳...
자주 헷갈렸던(?) 코드이기에 이번 기회에 다시 복습할 겸 정리했다. key, value 가져오기 코드당 # Dictionary 에서 value 값만 가져오고 싶을 때! dict = {'짱구' : 25, '흰둥이' : 27} for value in dict.values(): print(value) // 25 // 27 # Dictionary 에서 key 값만 가져오고 싶을 때! dict = {'짱구' : 25, '흰둥이' : 27} for key in dict.keys(): print(key) // 짱구 // 흰둥이 # Dictionary 에서 key-value 다 가져오고 싶을 때! dict = {'짱구' : 25, '흰둥이' : 27} for key, value in dict.items(): prin..
백준이나 프로그래머스에서 코딩 테스트를 연습하다 보면 시간 초과가 뜨는 경우가 종종 있었다. 이 때, 가장 중요한 개념 중 하나가 시간 복잡도! 이를 정확히 알고 있으면 코딩 테스트 시간을 단축 시킬 수 있다. 😤 ✔ 시간 복잡도 정의 : 문제를 해결하는데 걸리는 시간과 입력의 함수 관계 알고리즘의 시간 복잡도는 입력을 나타내는 문자열 길이의 함수로서 작동하는 알고리즘을 취해 시간을 정량화하는 것이다. 알고리즘의 시간복잡도는 주로 빅오 (Big-O) 표기법을 사용하여 나타낸다. ✔ 표기법 1. $O(1)$ : 상수 시간 - random access 가능 2. $O(logN)$ : 로그 시간 - 입력 크기 ($N$)가 커질 때, 연산 횟수가 $logN$에 비례해서 증가하면 시간 복잡도는 $O(logN)$ ..