1. 딥 러닝이란? 딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공지능(AI) 방식입니다. 딥러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있습니다. 2. 딥 러닝 사용 분야 자율 주행 자동차: 딥 러닝은 자율 주행 자동차가 도로 표지판, 보행자 및 기타 차량을 감지하고 피하는 데 사용됩니다. 의료 진단: 딥 러닝은 의료 영상을 분석하여 질병을 진단하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 딥 러닝은 폐암 진단, 유방암 진단 및 안질환 진단에 사용됩니다. 금융 거래: 딥 러닝은 금융 거래를 분석하여 시장을 예측하고 투자 결정을 내리는 데 사용됩니다. 예를 들어, 딥 러닝은 주식 시장 예측, 환율 예측 및 ..
1. 머신러닝이란? 머신러닝이란 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 의사결정을 내릴 수 있게 하는 기술입니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터 대한 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대해 예측하거나 분류할 수 있습니다. 2. 머신러닝 사용 분야 금융: 머신러닝은 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 투자 포트폴리오 관리와 같은 다양한 금융 업무에 사용됩니다. 예를 들어, 머신러닝은 고객의 구매 패턴을 분석하여 금융 사기를 탐지할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 고객의 구매 성향을 분석하여 고객을 세분화하고, 각 세분화된 고객에 맞는 마케팅 메시지를 전달할 수 있습니다. 또한, 머신러닝은 투자 포트폴리오를 관리하여 투자 수익을 극대화할 수 있습니다. 보건: 머신러닝은 질병 진단, 치료 계획 수립,..
1. Dynamic Programming 이란? 동적 계획법(Dynamic Programming)은 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 알고리즘 설계 기법으로 문제의 효율적인 해결을 가능하게 해줍니다. DP는 큰 문제를 해결하기 위해 작은 문제의 해결 방법을 활용하는 것이 핵심 아이디어입니다. 또한, 부분 문제의 해결 결과를 저장하고 재사용하여 중복 계산을 피하는 특징도 가지고 있습니다. 2. Dynamic Programming 을 쓰는 이유? DP를 사용하는 이유는 큰 문제를 작은 문제로 분할하여 효율적으로 해결할 수 있기 때문입니다. 일반적으로 동적 계획법을 사용하면 지수적인 시간 복잡도를 가지는 재귀적 해결 방법에 비해 훨씬 빠른 시간에 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, DP는 부분 ..
1. List Comprehension이란? List Comprehension이란 파이썬에서 리스트를 생성하는 간결하고 효율적인 방법입니다. 한 줄의 코드로 반복문과 조건문을 활용하여 리스트를 생성할 수 있어, 일반적인 반복문보다 간결하고 가독성이 높아집니다. List Comprehension은 List뿐만 아니라 Set, Dictionary 등의 컬렉션을 생성할 수도 있습니다. 2. List Comprehension의 기본 문법 및 예시 코드 new_list = [expression for item in iterable if condition] # new_list : 새로 생성될 리스트의 이름 # expression : 각 아이템을 처리하여 리스트에 추가할 표현식 # item : 반복할 대상 # ite..
