전체 글108 [소공] 3장 프로젝트 관리와 계획 0. 프로젝트 관리의 목적 : 작업 수행에 필요한 자원 등을 효과적으로 사용해 프로젝트 목표를 달성하는 것. 1. 프로젝트 관리 목표(7) - 최종 결과가 고객의 요구를 만족. - 결과물의 속성(품질, 비용 등)이 요구 수준에 부합. - 일정 준수 - 팀, 팀원 역량 발휘 - 실행을 모니터링하고, 조정 - 리스크를 예측하고, 대비 - 자원의 효과적 사용 2. SW 프로젝트 관리의 어려움(3) - 개발 대상이 눈에 안보임. - SW 분야의 기술 발전은 매우 빠름. - SW 분야는 조직마다 프로세스가 다름. 3. 프로젝트 관리 활동의 요소(4) - 계획/ 조직/ 모니터링/ 조정 4. 프로젝트 관리 프로세스 : 프로젝트 시작→ 프로젝트 계획→ 실행과 모니터링→ 종료 3-1 프로젝트 시작 1. 프로젝트의 첫 작.. 2023. 10. 7. [인공지능] 5장 Training Multi-layer preceptron 1. 지금까지 배운 것 - feedforward의 목표: 함수 f로 근사화하는 것. 즉, y = f(x, θ ) 매핑하는 것. 바이어스나 가중치를 학습 시켜 목표를 이룸. 2. 델타( δ ) - 델타를 아래와 같이 정의하겠다. - 가장 마지막 노드의 델타는 아래와 같다. - 나머지 노드들의 델타는 아래와 같다. 가장 마지막 노드에서 부터 델타를 계산한다. 마지막에서 두번째 델타의 값은 = (시그모이드 미분에 z^(N-1)을 넣은 값)* (마지막 델타)*(마지막과 그 전 레이어 사이의 가중치) 3. 역전파 학습 과정 작은 값으로 가중치 초기화. while not stop: stop = TRUE for 모든 학습 입력 벡터에 대해 forwardpass()로 output 찾기 target과 output으로 손.. 2023. 10. 1. [인공지능] 4장 Learning: Gradient descent algorithm 1.Learning이란? : input과 ouput이 정해졌을 때 함수 f를 찾는 것 = 가중치를 찾는 것! → error를 최소화하는 것! (error의 최솟값을 구하는 문제→ 함수의 최솟값을 구하는 문제→ 미분해서 0이 되는 값을 찾는 문제) 2.Error 3. Optimization(최적화) : 가중치를 조정함으로써 함수 f를 최소화하거나 최대화하는 것. + 최적화하는 값에는 ' * '를 붙인다.(ex. w*) + 이때의 함수 f를 objective function, 혹은 criterion이라고 한다.) + 만약 최소화하는 과정이라면 함수 f를 cost function, loss function, error function이라고 한다.) 4. Gradient descent algorithm(경사 하.. 2023. 10. 1. [인공지능] 3장 Solving non-linear problems 1. 퍼셉트론의 한계 : not linear한 문제는 해결 어떻게할까?! 2. non-linear problems 해결방법 (1) 직선의 수를 늘린다! ( 2023. 10. 1. [데이터베이스] 1장 데이터베이스 시스템 (1) 1-0 서론 1. 데이터 베이스란? : 조직체의 응용 시스템들이 공유하는 운영 데이터들이 구조적으로 통합된 모임. 2. 데이터 베이스의 특징(5) 여러 사용자가 동시에 사용 증복을 최소화하며 통합됨 데이터에 관한 설명까지 포함.(데이터베이서 스키마 or 메타데이터) 프로그램과 데이터 간의 독립성 제공 효율적 접근과 질의가 가능 3. 데이터 베이스 시스템이란? (Database System): db 정의, 질의어 지원, 리포트 생성 등을 수행하는 소프트웨어 1-1 데이터베이스 시스템 개요 1. 데이터 베이스 스키마와 상태 데이터베이스 스키마 데이터베이스 상태 의미 데이터베이스의 전체적인 구조. 데이터베이스의 모든 가능한 상태를 미리 정의. 특정 시점의 데이터베이스 내용. 변경 자주 변경 X 시간이 지남에 .. 2023. 9. 23. [소응] 2장 네트워크의 커뮤니티 구조 2-1 정보의 흐름 1. 예제 - 새로운 일자리 소개 : 친한 친구보다 지인(acquaintances)이 더 일자리를 소개 해주더라 2. 우정에 대한 관점(2) - Structural: 우정은 네트워크의 다른 부분을 span한다. - Interpersonal: 두 사람 사이의 우정은 strong또는 weak 중 하나다. 3. 구조적 역할: Triadic Closure : 한 네트워크에서 두 사람이 공통적으로 한 명을 친구로 두면 두 사람이 친구일 확률이 높아진다. - Triadic Closure == High clustering coefficient 4. Granovetter's Point(2) (1) 내재된 edge들은 사회적으로 강하지만, 네트워크의 다른 부분을 spanning하는 edge들은 사회적.. 2023. 9. 23. [1일 1문제] 백준 1654번: 랜선 자르기 문제 집에서 시간을 보내던 오영식은 박성원의 부름을 받고 급히 달려왔다. 박성원이 캠프 때 쓸 N개의 랜선을 만들어야 하는데 너무 바빠서 영식이에게 도움을 청했다. 이미 오영식은 자체적으로 K개의 랜선을 가지고 있다. 그러나 K개의 랜선은 길이가 제각각이다. 박성원은 랜선을 모두 N개의 같은 길이의 랜선으로 만들고 싶었기 때문에 K개의 랜선을 잘라서 만들어야 한다. 예를 들어 300cm 짜리 랜선에서 140cm 짜리 랜선을 두 개 잘라내면 20cm는 버려야 한다. (이미 자른 랜선은 붙일 수 없다.) 편의를 위해 랜선을 자르거나 만들 때 손실되는 길이는 없다고 가정하며, 기존의 K개의 랜선으로 N개의 랜선을 만들 수 없는 경우는 없다고 가정하자. 그리고 자를 때는 항상 센티미터 단위로 정수길이만큼 자른다.. 2023. 9. 22. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 16 다음
