알맹로그

Ubuntu에서 gcc, gdb 설치하고 연동하면 된다. gcc 설치 sudo apt-get install gcc gdb 설치 sudo apt-get install build-essential gdb vscode 연동 sudo apt-get install wget ca-certificates 우분투에서 code . 실행하면 현재 경로에서 vscode 실행 vscode 설정 extenstion에서 wsl 검색해서 펭귄 설치 아무 c 파일 하나 열고서 terminal에서 기본 빌드 작업 구성 run에서 구성 추가에서 gcc 선택하면 알아서 잘 실행 된다. 디버깅 - ctrl + shift + b 실행 - F5

알고리즘 성능을 평가하기 위해서 시간 복잡도(Time Complexity)라는 개념 사용 시간 복잡도: 데이터가 많아질수록 걸리는 시간이 얼마나 급격히 증가하는가 input 크기에 비레하는 알고리즘의 실행 시간 시간 복잡도가 작다 -> 더 빠른 알고리즘 시간 복잡도가 크다 -> 더 느린 알고리즘 Big-O 표기법을 사용한다. 알고리즘이 차지하는 메모리를 나타내기 위해 공간 복잡도(Space Complexity) 사용 공간 복잡도: input 크기에 비례해서 알고리즘이 메모리 공간을 얼마나 사용하는가 점근 표기법으로 표현할 수 있다. Big-O 표기법을 사용할 수 있다. 알고리즘의 효율성을 표현할 때는 점근 표기법(Big-O) 사용 점근 표기법: n이 엄청 크다는 가정 하에 소요 시간에서 가장 영향력이 큰..

선형 탐색 알고리즘(linear search algorithm) 하나씩 순서대로 쭉 보면서 내가 원하는 값을 찾는 방법 def linear_search(element, some_list): # 코드를 작성하세요. linear_search = some_list for i in range(len(linear_search)): if linear_search[i] == element: return i if i == len(linear_search): return None 이진 탐색 알고리즘(binary search algorithm) 가운데를 똑 잘라서 내가 원하는 값이 왼쪽 오른쪽 어디에 있는지 확인. 오른쪽에 있다면 오른쪽의 반을 또 잘라서 어떤 부분에 있는지 확인. 계속해서 1/2씩 잘라서 원하는 값을 찾..

좋은 알고리즘의 2가지 조건 문제를 해결하는 것 문제를 더 잘 해결하는 것 컴퓨터 알고리즘: 컴퓨터가 어떤 문제를 해결하기 위해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 정리되어 있는 해결 방법 ex. 네비게이션은 길을 정확학게 알려주고, 도착 시간도 정확히 알려줘야 한며 길을 빨리 알려줘야 한다. 알고리즘은 거의 모든 분야에서 핵심적인 역할을 맡고 있다. 알고리즘이 얼마나 좋은지에 따라 서비스의 성패가 갈리는 경우도 많다. 강의 순서 더보기 Unit 1: 좋은 알고리즘이란? 알고리즘이 대체 무엇?! 알고리즘이 무엇인지 알아보고 그 중요성을 몸소 느껴보는 시간입니다. 알고리즘 세계에서의 공용어인 점근 표기법에 대해서도 공부합니다. Chapter 1: 알고리즘이란? Chapter 2: 하나의 문제, 여러 가지 ..

https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/install-win10 Windows 10에 WSL 설치 Bash 터미널을 사용하여 Linux 배포(Ubuntu, Debian, SUSE, Kali, Fedora, Pengwin 및 Alpine 포함)를 Windows 10 머신에 설치하는 방법을 알아봅니다. docs.microsoft.com

추천시스템 평가 01. 추천시스템 적용 영화/드라마 등 영상 플랫폼 영화, 음악, 동영상 등 영상 위주의 추천을 해주는 서비스/플랫폼 사용자의 리뷰, 또는 피드백을 분석해 관심분야(취향)를 파악하고 해당하는 콘텐츠 추천 소셜네트워크서비스 소셜네트워크 혹은 인터넷 커뮤니티 기반의 다양한 컨텐츠를 추천해주는 플랫폼 옷, 가전제품 등 쇼핑 플랫폼 e-Commerce로 잘 알려져있는 책, 가전제품, 식료품 등을 추천해주는 플랫폼 기타 서비스 제공 플랫폼 인테리어, 커플 매칭, 여행 등 관광/금융 상품 추천 플랫폼 02. 좋은 추천시스템 좋은 추천시스템을 만들기 위해 고려할 항목은 크게 5가지가 있다. 성능이 좋고 빠르고 설명 가능한 추천 알고리즘 → 적절한 아이템을 빨리 찾고 해당 아이템을 추천하는 이유를 설명..

추천시스템 01. 추천시스템? 사용자(user)와 아이템(item)으로 구성된 시스템으로, 특정 사용자가 좋아할 아이템 혹은 비슷한 상품을 좋아할 사용자를 추천해준다. [정의] 사용자로부터 선호도(Preference) 여부를 데이터화 하는 것이다. 이를 위해 Explicit Feedback(평점), Implicit Feedback(행동 패턴)을 사용할 수 있으며 사용자의 선호도와 제한사항을 바탕으로 가장 적절한 아이템 점수를 계산하여 관련있는 순서대로 사용자에게 list 형태로 추천을 제시한다. 추천시스템은 내가 실제로 원하는 것을 결과로 보여주는 pull 방식의 검색 엔진과 다르게 내가 원할 것 같은 것을 추천해주는 push 방식이다. 추천시스템의 등장 배경 서비스의 성장과 정보의 다양화 인터넷 관련 ..

Contextual Filtering 01. Contextual Information in RS Contextual Information 적용 Contextual Pre-filtering 맥락 정보를 활용해 처음 데이터를 필터링하는 기법 맥락 정보를 기준으로 user, item을 나눈다 Contextual Post-filtering user, item, contextual information 등 다양한 features로 모델링을 먼저 진행하고, 모델의 추천 결과를 맥락 정보로 필터링하는 기법 Contextual Modeling 맥락 정보 자체를 모델링에 활용하는 기법 Complex한 방법으로 머신러닝 등 모델을 활용할 수 있다. ⇒ Contextual layer를 어느 위치에 쌓는지에 따라 다르다. 1..

Context-Aware Recommender System 01. Context? Context : 상황을 설명하는 특징적인 정보(맥락) 맥락을 이해하는 것은 유저의 상황을 이해하는 것과 같다. 위치, 시간, 판매자 정보, 대표 키워드, 태그 등을 맥락으로 활용 가능하다. 맥락 정보를 Explicit하게 또는 Implicit하게 얻을 수 있다. Context-Aware Recommender System : 맥락을 이해한 추천 시스템 유저와 아이템의 단순 상호관계 파악뿐만 아니라 상황 정보도 포함한 추천시스템 적절한 맥락 정보로 filtering을 할 수 있다. 예시 뉴스 추천 : 유저의 성향, 뉴스 컨텐츠의 유사도 + 요일 정보 장소 추천 : 유저의 취향, 과거에 선택했던 아이템 + 해당 장소에 가고자 ..