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문제 설명AI 엔지니어인 현식이는 데이터를 분석하는 작업을 진행하고 있습니다. 데이터는 ["코드 번호(code)", "제조일(date)", "최대 수량(maximum)", "현재 수량(remain)"]으로 구성되어 있으며 현식이는 이 데이터들 중 조건을 만족하는 데이터만 뽑아서 정렬하려 합니다.예를 들어 다음과 같이 데이터가 주어진다면data = [[1, 20300104, 100, 80], [2, 20300804, 847, 37], [3, 20300401, 10, 8]]이 데이터는 다음 표처럼 나타낼 수 있습니다.code date maximum remain1203001041008022030080484737320300401108주어진 데이터 중 "제조일이 20300501 이전인 물건들을 현재 수량이 적은 ..

문제 설명문자열 my_string이 매개변수로 주어집니다. my_string안의 모든 자연수들의 합을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.제한사항1 ≤ my_string의 길이 ≤ 1,000my_string은 소문자, 대문자 그리고 한자리 자연수로만 구성되어있습니다.입출력 예my_string result"aAb1B2cC34oOp"10"1a2b3c4d123"16입출력 예 설명입출력 예 #1"aAb1B2cC34oOp"안의 한자리 자연수는 1, 2, 3, 4 입니다. 따라서 1 + 2 + 3 + 4 = 10 을 return합니다.입출력 예 #2"1a2b3c4d123Z"안의 한자리 자연수는 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3 입니다. 따라서 1 + 2 + 3 + 4 + 1 + 2 + 3 = 1..

RNN은 CNN과 다르게 NLP문제에 많이 사용된다! 알제? 따라서 시계열 데이터를 다루기에 최적화된 인공신경망이다.RNN basic기본적인 ANN구조에서 이전 시간(t-1)의 은닉층의 출력값을 다음시간(t)에 은닉층의 입력값으로 다시 집어넣는 경로가 추가된 형태! “recurrent”라는 단어에서 알 수 있듯, 현재 시간 t의 결과가 다음 시간 t+1에 영향을 미치고, 이는 다시 다음시간 t+2에 영향을 미치는 과정이 반복장점: 이전상태에 대한 정보를 일종의 메모리 형태로 저장할 수 있음LSTM과 vanishing gradient problemRNN은 시계열 데이터를 다루기에 적합하지만, vanishing gradient problem이 발생예를 들어보면 시간1에서 입력받은 데이터는 시간2,3..이렇게..

ResNetDegradation Problem레이어가 깊어질수록 성능이 떨어지는 현상이 발생 왜지? 아 optimization이 제대로 안 되니까 문제네!그러면 optimization할 양을 줄이기 위한 방법이 뭐 없을까? → 자기 자신을 한 번더 가져와서 optimization의 양을 줄여보자.(그걸 residual block이라고 부름)그래서 residual block을 추가했을때, 기존 plain한 구조에서는 오히려 depth가 깊어질수록 성능이 떨어지는 문제가 발생했는데, resnet구조로 바꾼 뒤에는 이를 해결하였다!image classification 뿐만아니라 object detection에도 유용함EfficientNetCNN의 성능을 높일 수 있는 요소:depth?width?resoluti..

컴퓨터 비전의 어려움컴퓨터에서는 이미지를 인식할 때 픽셀을 이용해서 인식을 하기 때문에,Semantic Gap 이 존재한다. Semantic Gap에 대해 소개해보자면,이진수로 되어있는 data에서 encoding, resolutionm color, texture 의 low-level features를 거쳐, keyword, category, concept, ontology 그리고 human perception에 이르기까지 semantic gap이 존재한다는 것이다.또한 이미지 인식의 challenges들을 추가로 살펴보자면밝기 변화(illumination), 변형(Deformation), 가림(Occlusion), 배경장애(Backgraoud Clutter), 같은 class여도 다르게보이는(Intra..

문제 설명나만의 카카오 성격 유형 검사지를 만들려고 합니다.성격 유형 검사는 다음과 같은 4개 지표로 성격 유형을 구분합니다. 성격은 각 지표에서 두 유형 중 하나로 결정됩니다.지표 번호 성격 유형1번 지표라이언형(R), 튜브형(T)2번 지표콘형(C), 프로도형(F)3번 지표제이지형(J), 무지형(M)4번 지표어피치형(A), 네오형(N)4개의 지표가 있으므로 성격 유형은 총 16(=2 x 2 x 2 x 2)가지가 나올 수 있습니다. 예를 들어, "RFMN"이나 "TCMA"와 같은 성격 유형이 있습니다.검사지에는 총 n개의 질문이 있고, 각 질문에는 아래와 같은 7개의 선택지가 있습니다.매우 비동의비동의약간 비동의모르겠음약간 동의동의매우 동의각 질문은 1가지 지표로 성격 유형 점수를 판단합니다.예를 들어,..

문제 설명문자열 my_string이 매개변수로 주어집니다. my_string안의 모든 자연수들의 합을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.제한사항1 ≤ my_string의 길이 ≤ 1,000my_string은 소문자, 대문자 그리고 한자리 자연수로만 구성되어있습니다.입출력 예my_string result"aAb1B2cC34oOp"10"1a2b3c4d123"16입출력 예 설명입출력 예 #1"aAb1B2cC34oOp"안의 한자리 자연수는 1, 2, 3, 4 입니다. 따라서 1 + 2 + 3 + 4 = 10 을 return합니다.입출력 예 #2"1a2b3c4d123Z"안의 한자리 자연수는 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3 입니다. 따라서 1 + 2 + 3 + 4 + 1 + 2 + 3 = 1..

문제 설명카카오에 입사한 신입 개발자 네오는 "카카오계정개발팀"에 배치되어, 카카오 서비스에 가입하는 유저들의 아이디를 생성하는 업무를 담당하게 되었습니다. "네오"에게 주어진 첫 업무는 새로 가입하는 유저들이 카카오 아이디 규칙에 맞지 않는 아이디를 입력했을 때, 입력된 아이디와 유사하면서 규칙에 맞는 아이디를 추천해주는 프로그램을 개발하는 것입니다.다음은 카카오 아이디의 규칙입니다.아이디의 길이는 3자 이상 15자 이하여야 합니다.아이디는 알파벳 소문자, 숫자, 빼기(``), 밑줄(_), 마침표(.) 문자만 사용할 수 있습니다.단, 마침표(.)는 처음과 끝에 사용할 수 없으며 또한 연속으로 사용할 수 없습니다."네오"는 다음과 같이 7단계의 순차적인 처리 과정을 통해 신규 유저가 입력한 아이디가 카카..