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2020. 8. 20. 14:04
Coursera 딥러닝 과정 수강 - 배운 내용 정리 컴퓨터 비전에 관심을 가지게 되면서 딥러닝 분야를 공부해야겠다고 생각해서 coursera의 심층학습 특화과정(Deep Learning Specialization)을 수강하였다. 강좌 1) Neural Networks and Deep Learning - 신경망 및 딥 러닝 강좌 2) Improving Deep Neural Networks - 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화, 그리고 최적화 강좌 3) Structuring Machine Learning Projects - 머신 러닝 프로젝트 구축하기 강좌 4) Convolutional Neural Networks - 합성곱 신경망 (CNN) 강좌 5) Sequence Models - 시퀀스 모델 Neural Network란? 우리는 인풋 x가 주어졌을 때 결과값..
2020. 8. 2. 21:50
PyTorch Basics 데이터셋 다운로드 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=Tr..
2020. 8. 1. 03:15
ResNet with Keras Residual block 생성 def residual_block(X, f, filters, stride, ver): X_shortcut = X#shortcut으로 보내주기 위해 저장. X = Conv2D(filters=F1, (1, 1), strides = (2,2), kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X) X = BatchNormalization(axis = 3)(X) X = Activation('relu')(X) X = Conv2D(filters = F2, kernel_size = (1, 1), strides = (1,1), padding = 'valid', kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X) X = B..
2020. 7. 27. 03:13
Keras Basics 1. Design model from keras.layers import Input, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout from keras.models import Model def Mymodel(input): X_train = Input(input) X = ZeroPadding2D((3, 3))(X_train) X = Conv2D(32, (7, 7), strides = (1, 1))(X) X = BatchNormalization(axis = 3)(X) X = Activation('relu')(X) X = MaxPooling2D((2, 2))(X) X = Flatten()(..
2020. 7. 24. 18:17
쿠팡 성공요인 분석 및 전망 + 이커머스 신사업 기획 (전체공개) 쿠팡은 티몬, 위메프와 함께 3대 소셜커머스였지만, 어느 순간부터 3사 모두 소셜의 이미지를 벗고 오픈마켓형 이커머스로 성장하였다. 그 시작이 쿠팡이었으며, 김태희, 전지현 등 유명 연예인을 내세워 로켓배송 등의 신 시스템을 광고하면서 업계 1위 이미지를 가져갔다. 사실상 이 이미지마케팅으로 가격경쟁 체제에서 벗어남과 동시에 고객을 모아 티몬과 위메프를 제쳤다고 본다. 이커머스에서는 고객 수가 곧 매출이기 때문. 그 후에도 쿠팡맨, 쿠팡플렉스 등 떠오르는 공유경제, 긱이코노미 등의 컨셉을 사업에 잘 녹였고, 어려운 개념을 제하고 쉬운 브랜딩으로 소비자에게 트렌디함을 어필해왔다. 대중성 + 트렌디함에 힘입어 상대적으로 올드하고 정체되어있는 11번가나 G마켓의 고객을 끌어올 수 있었다. 쿠팡의 장점은 충성도..
2020. 7. 15. 21:43
쿠팡 성공요인 분석 및 전망 + 이커머스 신사업 기획
2020. 7. 12. 01:46
TensorFlow Basics TensorFlow Execution Step Step 1. Tensor 생성 및 정의 (Computation graph를 그리는 과정) Step 2. 세션 생성 및 실행 (Computation graph를 실행하는 과정) import tensorflow as tf a = tf.constant(2)#a에 상수 텐서 할당 b = tf.constant(3) c = tf.constant(np.random.randn(3,1))#텐서 dimension 설정 가능 d = tf.multiply(a,b)#a,b,c는 모두 텐서이다. 아직 연산이 이루어지지 않아 출력하면 결과가 바로 출력되지 않음. session = tf.Session()#값이 할당 및 연산되게 하려면 session을 생성하고 실행해야 함. print(..
2020. 6. 29. 17:46
Gradient Descent Optimization - Mini batch, Momentum, RMS, Adam, Learning rate decay Mini-batch 전체 데이터셋을 batch size 단위로 자른다. 맨 마지막 batch는 적은 수의 데이터를 가짐. def batch_partition(X, Y, batch_size=64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.shape[1]# number of training samples mini_batches = [] # 매번 셔플해서 샘플을 배치함으로써 epoch를 반복해도 mini-batch의 구성이 다르도록 함 permutation = list(np.random.permutation(m)) shuffled_X = X[:, permutation] shuffled_Y = Y[:, permutation] # Partition num_full_batches = math..
2020. 6. 18. 19:23
자바 손익분기점, 이동횟수 구하기 (백준 1712, 1011) 회사의 고정비용과 물건 하나 당 가변비용, 판매가격이 주어질 때 손익분기점을 넘어 수익이 발생하기 위한 최소 판매수량을 찾는 문제. 반복문을 돌려 수익이 발생하는 시점을 알아낼 수도 있지만 판매수량을 찾는 수식만 세우면 반복문 없이 쉽게 풀 수 있다. import java.io.*; import java.util.*; class Main{ public static void main(String[] args) throws IOException{ BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); StringTokenizer sc = new StringTokenizer(br.readLine(),..
2020. 6. 4. 12:58
자바 String 공백 처리, 빈도 계산 (백준 1152, 1157) 입력 : 영문 대소문자와 공백으로 이루어진 문장 출력 : 단어의 개수 먼저 문자열을 trim()하여 앞뒤 공백을 모두 없앤 후 남은 게 빈 문자열이면 0, 아니라면 단어의 개수를 출력한다. import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int count = 0; String s = sc.nextLine().trim(); if(s=="") System.out.println(0); else{ String l[] = s.split(" "); System.out.println(l.length); } } ..

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