끄적끄적 인생기

[블록 손수 외워 쓰기] 프레임 워크 어느정도 머리에 있어야 함 argument 클래스 init call 함수 어떻게 쓰는건지 batchnormalization 템플릿 만드는 공식만 외워야 함. -텐서플로 가이드 -서브클래스로 새 레이어 및 모델 만들기 파이토치도 튜토리얼 보고 하면 된다. https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_layers_and_models?hl=ko class model(tf.keras.Model): def __init__(self, channel,down_sample=False): self.conv_block1 = ConvBlock(channel,3,1) self.conv_block2 = ConvBlock(channel,3,1) self...

1. 거의 수도권 붙박이급. 수도권순환정도는 있을수 있음. 인천국제공항공사, 한국마사회, 한국지역난방공사, 국민체육진흥공단, 수도권매립지공사, 서울지방공기업(서울에너지공사, 서울시설공단, 서울교통공사, 서울농수산식품공사), 경기도시공사 등 지방 시설공단. 인천교통공사, 인천항만공사, 인천도시공사, 인천관광공사, 중소기업유통센터, 서민금융진흥원, 의료기관평가인증원, 국립암센터, 한국승강기안전공단(대부분이 수도권 근무, 지방사람도 억지로 올라가는경우 많음), 예술의전당, 한국산업기술진흥원 2. 조건부 수도권 한국전력공사(첫발령이 수도권본부가 아닌경우 오지근무로 마일리지를 쌓고 수도권 입성가능, 진급을 안한다는 조건하에 붙박이), 가스공사(수도권에 사업소가 많지만 지방에 몇년 갔다오는등의 순환이 간혹있음), ..

-GSAT가 유형별로 정리 잘 되어 있음. -금융권 코테는 프로그래머스 레벨1~2 정도 수준. sql 기초적인 문제 관련 논문이나 데이터 만져보기 - 유튜버 - 면접왕 이형, 인싸 담당자 - 금융권, 일반기업 - 강민혁, 면접과 합격TV (전직 삼성 임원) - 스타트업, 테크 기업 - 스타트업 잡스 언더라이팅? 금융회사 - 회사 연혁, 다른 금융사에서 뭘 하는 지 아는가? 발표 자료 혹시 올려줄 수 있나요?

연정흠 컨설턴트님. 면접시 모르는 데 아는 척 할 필요 없고 다음번에 숙지하고 오도록 하겠습니다. 1. 통계교육원 이러닝-R기초,활용 각 12시간짜리 찾아서 수료해오기 > 나는 부족한 점을 메꾸기 위해서 직접 찾아서 수료할려고 한다. (프로그래미즈) 2. AI 신문 - 산업의 이슈가 뭔지? 내 견해가 뭔지? 3. 내 목표는? - 이슈 언급해서 내 역량은 이런 방향으로 쌓아왔고 이를 해결하려고 합니다. ==> 포부는 끝남 1. 직무/ 산업 2. 전공무관 - 요즘 많이 늘어나고 있다. 상상이 구현이 안되어서 삼성 교육과정 망함 그래서 코테가 늘어나고 있다. 3. 커뮤니케이션 능력 - 개발자, 디자이너, 등 서로 협력할 줄 알아야 함. 서로 엄청 싸운다. 갈등을 어떻게 해결했느냐? 협업 , 헌신에 대한 사례를..

문제 : programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42577 전화번호부에 적힌 전화번호 중, 한 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있는지 확인하려 합니다. 전화번호가 다음과 같을 경우, 구조대 전화번호는 영석이의 전화번호의 접두사입니다. 구조대 : 119 박준영 : 97 674 223 지영석 : 11 9552 4421 전화번호부에 적힌 전화번호를 담은 배열 phone_book 이 solution 함수의 매개변수로 주어질 때, 어떤 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있으면 false를 그렇지 않으면 true를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한 사항 : phone_book의 길이는 1 이상 1,000,000 이하입니다. 각 전화번호의 길이..

AlexNet 2012년 세계 이미지 대회 ILSVRC 대회에서 우승한 모델임 2위 모델과는 10프로 이상의 압도적인 성능으로 1위 달성 별로 좋은 평가받지 못한 LeCun의 Lenet5와 유사 GPU 사용 (GTX580) 무엇을 개선하였나? 머신러닝 탈피! 기존 object recognition에서 머신러닝 기법이 일반화 되어 있었음. Ex) SVM 머신러닝 사용시 small dataset은 좋은 성능을 냈으나, 성능이 좋은 일반화를 위해선 larger dataset을 학습시켜야 함. 심층신경망 모델 사용 -> Vanishing Gradient문제 해소도 함 (Relu 활성화 함수 사용. Tanh 보다 6배 빠름) Larger dataset사용 ( 학습비용도 낮춤) 과대적합 방지 : Dropout Ov..

이번주는 부쩍 아이펠에 들어와서 다행이다라고 생각이 들었다. 이렇게 화기애애하게 다같이 도우려고 하는 것이 인상적이었고 나도 도움을 많이 얻어서 너무 좌절하지 않아도 된다는 것을 깨닫는 중이다. 프로젝트는 어거지로 어떻게 시간에 맞춰서 했고, 밀린 노드만 수두룩이지만, 너무 겁먹지 않고 용기 있게 하는 것이 중요함을 이젠 안다. 이전엔 회피성향이 심해져서 스터디에 참여하고 싶어도 마음이 괴로워 그냥 피해버렸는데, 그게 얼마나 아까운 기회를 놓치게 했는 지를 안다. 그저 아이펠에 나를 맡기고 싶다. 다음주는 해커톤 진행 + 설날 4일 휴일이라 이번주 주말까진 그래도 밀린거 다 하려고 한다. 밀린거 봐도 이젠 안무섭다 이 말이야. 해커톤은 단 이틀만 진행한다고 한다는데 잘 할 지는 모르겠다 . 특별상 비타민..

- 밀린 노드들이 너무 많아서 우선 기한이 있는 프로젝트부터 하게되어 또 이번주 것도 밀렸다. 나는 우선순위를 노드에 두었기 때문에 주말에라도 밀린건 어떻게든 끝장낼 생각이다. - 이번주 알고리즘에 쉬운 문제를 발표 맡았다. 처음 풀었을 때 너무 막막하고 갖가지 경우의 수가 생각나 이걸 어떻게 푸나 막막해 하다 결국 답지를 보며 깨우쳐 나갔는데, 그냥 예시를 갖고 그걸 갖고 풀다보면 조금씩 원리가 보인다는 것이 내 깨달음이었다. 또한 남들이 어떻게 했나를 보면서 좀 더 성장할 수 있다는 것을 느꼈다. - 딥러닝에 대해 학문적으로 배우다 보니 예전에 배웠던 것들 중 너무 이해가 안갔던 부분이 이해가 갔다. 예를 들면 행렬 transpose 가 왜 필요한 지 , 왜 rnn, cnn 의 모델 생김새는 그렇게 ..

점점 내용이 어려워지며 첫주의 그 총기는 어디가고 멍한 머리만 남았다. 그리고 낮밤이 바뀌어 엉망이 되어 학습시간에 제대로 집중을 못하게 되었다. 원래도 야행성이라 맞추기가 정말 힘들다. 최대한 몇가지 규칙을 만들어서 맞춰가려고 하는데 생각보다 쉽진 않다. 그래도 몇가지 정한 것이 있다면 pomodoro timer (50분 공부 +10분 쉬기)*4번 + 20분 쉬기 를 지키면서 공부하기 우선순위를 정해 중요한 것을 우선으로 하기 ( LMS 회독 > 프로젝트 제출 > 못다한 공부 ) 모르는 것 위주로 블로그에 올려서 나만의 오답노트 완성 해야할 것들 다이어리에 적어서 완료한 것 하나 당 천원씩 매겨서 월말 결산하여 모인 돈으로 맛있는거 사먹기 (목표금액은 2만원!) 꼭 필요한 건 다 하고 가기 어차피 놀 ..

재현율(sensitivity,recall) 참 중에서 참긍정(TP)인 비율 거짓 부정으로 판단시 위험이 큰 경우 중요한 지표 사실 암인데 암이 아니라고 판단할 경우가 위험 정밀도(precision) 참이라 판단한 경우 참 긍정의 비율 실제 참을 얼마나 정밀하게 판단 했는가. 거짓 긍정의 영향이 큰 경우 중요하게 사용 스팸메일 : 일반 메일을 스팸으로 판단하면 위험 F1 score 재현율과 정밀도의 조화평균 두 지표가 균형을 이룰 때 가장 큰 값. 한 지표가 커질 수록 작은 값이 되는 특성이 있음