learning

키워드와 질문에서 시작해 AI 초안을 검증하고 기존 글을 반복해서 수정하는 학습 방식

결정 경계의 여백을 최대화하는 SVM의 분류 기준과 Support Vector의 역할

방향 배열과 방문 표시로 행렬을 시계 방향으로 순회하는 Python 풀이

각 위치에서 끝나는 증가 부분 수열의 길이를 저장하는 O(n²) DP Python 풀이

취업으로 코드잇 AI 엔지니어 스프린트를 먼저 마치며 남기는 기록

정확도와 재현율, 정밀도, F1 점수로 분류 모델의 오류를 나눠 보는 방법

Trie에 단어를 저장하고 wildcard를 DFS로 탐색하는 WordDictionary Python 구현

결정 트리에서 출발해 Voting, Bagging, Boosting과 주요 부스팅 모델을 연결한 정리

양쪽 높이 중 작은 값을 기준으로 포인터를 이동하는 two pointers Python 풀이

분류 모델이 확률 예측의 오차를 계산하고 학습하는 과정

여는 괄호를 Stack에 저장하고 닫는 괄호의 짝과 순서를 확인하는 Python 풀이

26칸 자식 배열과 is_end 플래그로 구현한 Trie 자료구조 풀이

문자열을 단어 사전으로 나눌 수 있는지 DP로 판별한 Python 풀이

문자열 길이와 구분자를 함께 기록해 문자열 목록을 인코딩하고 복원하는 Python 풀이

결정 트리와 주요 부스팅 모델, PCA와 요인 분석의 차이를 정리한 세 번째 위클리 페이퍼

선형회귀가 분류에 맞지 않는 이유와 로지스틱 회귀가 확률로 클래스를 나누는 과정

정렬한 문자열을 key로 삼아 anagram 문자열들을 묶는 Python 풀이

Bike Sharing Demand 데이터를 탐색하며 변수의 맥락과 모델 선택의 차이를 확인한 미션 기록

특성의 크기를 맞추고 Ridge, Lasso, Elastic Net으로 모델의 복잡도를 조절하는 과정

이전 날짜의 최저 가격을 갱신하며 최대 수익을 구하는 one-pass Python 풀이

머신러닝의 학습 방식과 모델 학습 및 검증 과정에서 확인해야 할 개념을 정리한 두 번째 위클리 페이퍼

머신러닝이 데이터를 학습하는 여러 방식과 각각의 차이

남은 금액별 최소 동전 수를 저장하는 DFS memoization Python 풀이

보드에 방문 상태를 직접 표시하며 단어 경로를 탐색한 DFS backtracking Python 풀이

벡터와 행렬, 선형 시스템이 머신러닝의 입력과 가중치 연산으로 연결되는 과정

회전된 정렬 배열의 최솟값을 이진 탐색으로 찾은 Python 풀이

머신러닝을 위한 수학과 데이터 준비 과정을 정리하는 첫 번째 위클리 페이퍼

왼쪽과 오른쪽 서브트리의 깊이를 DFS로 계산한 Python 풀이

데이터의 중심과 퍼짐, 분포 모양을 그래프로 읽는 기초 통계 복습

dummy node와 포인터 이동으로 두 정렬 연결 리스트를 합친 Python 풀이

문자열의 한 자리와 두 자리 해석을 재귀와 메모이제이션으로 계산한 Python 풀이

연속 부분 배열의 최대 합을 Kadane 알고리즘으로 구하는 Python 풀이

Combination Sum 문제를 backtracking과 start index 기준으로 정리한 Python 풀이

Pandas에서 데이터 필터링, 값을 만들기, 그룹 단위로 집계

Pandas DataFrame으로 데이터를 선택하고 합치고 정리하는 기본 흐름

NumPy 배열이 리스트와 어떻게 다른지, shape와 axis를 처음 배우며 정리한 수업 기록

2로 나누면서 1비트의 개수를 세는 Python 풀이

문자 정제와 두 포인터로 회문을 확인하는 Python 풀이

코드잇 스프린트 본과정 두 번째 수업에서 정리한 파이썬 시퀀스, 파일 입출력, set, OOP 기본

BST가 정상적으로 구성되었는지 확인하는 DFS Python 풀이

코드잇 스프린트 첫 수업에서 정리한 데이터 사이언스, MLOps, Python 기초의 전체 흐름

3Sum 문제를 정렬과 two-sum 변형으로 정리한 풀이

Product of Array Except Self 문제를 left product와 right product 누적 방식으로 정리한 풀이

Climbing Stairs 문제를 재귀와 memoization 관점에서 정리한 풀이

선형회귀의 가설 함수, 손실 함수, 편미분, 경사 벡터가 경사하강법으로 이어지는 흐름

Valid Anagram 문제를 정렬과 character count 관점에서 비교한 풀이

top-down DP와 memoization으로 각 집에서 훔칠지 건너뛸지 계산하는 풀이

set을 사용해 연속 수열의 시작점에서만 길이를 계산하는 풀이

빈도수를 세고 bucket sort 방식으로 상위 k개 원소를 찾는 풀이

Two Sum 문제를 brute force, two-pass hash map, one-pass hash map 관점에서 비교한 풀이

중복 원소 확인 문제를 brute force, sorting, hash set 관점에서 비교한 풀이

BST range sum 문제를 BFS, DFS, prefix sum 관점에서 정리한 풀이

집값 예측 예제로 정리한 선형회귀, 평균 제곱 오차, 손실 함수의 의미

머신러닝 기본기 강의, 편미분과 경사의 의미

머신러닝 기본기 강의에서 다시 정리한 함수, 변화율, 미분의 기본기

환승 제한(K) 조건이 있을 때의 벨만-포드 변형 알고리즘

행렬 덧셈, 스칼라곱, 행렬 곱셈, 요소별 곱셈, 그리고 NumPy 연산 정리

코드잇 머신러닝 기본기와 선형대수 기초

코드잇 AI 엔지니어 스프린트 pre-course의 마지막 파이썬 강의

코드잇 AI 엔지니어 스프린트 pre-course에서 리스트와 for 반복문을 다시 정리한 기록

코드잇 AI 엔지니어 스프린트 pre-course에서 다시 살펴본 파이썬 기본기

AI 시대에도 실무자로 계속 성장하고 싶어서 다시 학습 루틴 안으로 들어간 이야기