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[We-Co] Databricks Community Edition - Spark 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Apache Spark 제작자가 설립한 회사에서 제작한 Databricks에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 클러스터 관리와 IPython 스타일 노트북을 제공하며, Spark 작업을 웹 기반 플랫폼을 제공합니다. 지금까지 Cmd를 켜서 진행을 해보았는데 웹 기반 플랫폼이 있었다니..! 2주간 무료로 사용 가능하며, 유료로 제공된다고 합니다. Free Databricks Training을 클릭해서 들어갑니다. 해당 정보를 입력해서 가입하도록 합니다. 가입을 진행하면 입력한 Email로 인증 메일이 전송됩니다. 인증을 완료하고, 해당 사이트를 들어가보면 NoteBook - 작업을 위한 노트북을 생성하는 곳입니다. Data Import - 작업을 위한 데이터를 가져오는.. 2022. 2. 28.
[We-Co] 미로 탐색 - 백준 2178번 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 백준 2178번 문제 미로 탐색 문제를 풀어보도록 하겠습니다. https://www.acmicpc.net/problem/2178 2178번: 미로 탐색 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다. www.acmicpc.net 문제를 이해하셨다면 input으로 데이터를 받아야합니다. 4 6 101111 101010 101011 111011 4,6을 A,B로 받아주도록 합니다. A, B = map(int,input().split()) 그리고 밑에 좌표에 해당 값들을 넣어주어야 합니다. graph = [] for _ in range(A): graph.a.. 2022. 2. 22.
[We-Co] 구현 - 상하좌우 이동 알고리즘, 좌표이동 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 리스트 상하좌우 이동하는 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠습니다. 가끔 코딩 테스트를 진행할 때, 많이 사용되는 알고리즘이므로 알아두시면 좋습니다. [ Code ] input_num_ = 5 input_List = ["R","R","R","U","D","D"] xd = [0,0,-1,1] yd = [1,-1,0,0] x,y = 1, 1 list_ = ["R", "L", "U", "D"] for input_ in input_List: for i in range(len(list_)): if input_ == list_[i]: nx = x + xd[i] ny = y + yd[i] if nx input_num_: continue x, y = nx, ny 문제를 보시면 in.. 2022. 2. 21.
[We-Co] KorQuAD - 답변 예측하기, BERT, NLP 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 저번에 BERT의 SQuAD Dataset에 대해서 알아보았습니다. SQuAD Dataset [We-Co] SQuAD Dataset - Tensorflow, NLP, Transformer 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 BERT를 기반으로 사용하는 SQuAD Dataset에 대해서 간단하게 알아보고 구현해보도록 하겠습니다. BERT에 대해서 궁금하시면 BERT [We-Co] BERT - 자연어처리, NLP we-co.tistory.com SQuAD Data는 영어로된 데이터 셋을 갖고있지만 SQuAD Data의 한국어 버전인 KorQuAD 사용하여 질문에 대한 답변을 예측하는 모델을 작성해보도록 하겠습니다. [ KorQuAD ] KorQuAD를 사용하기 앞서서 .. 2022. 2. 20.
[We-Co] SQuAD Dataset - Tensorflow, NLP, Transformer 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 BERT를 기반으로 사용하는 SQuAD Dataset에 대해서 간단하게 알아보고 구현해보도록 하겠습니다. BERT에 대해서 궁금하시면 BERT [We-Co] BERT - 자연어처리, NLP 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 자연어 처리의 발전에 힘을 실어준 BERT 모델에 대해서 알아보도록 하겠습니다. [ BERT ] Bidirectional Encoder Representations from Transformers를 BERT로 간단하게.. we-co.tistory.com [ SQuAD Dataset ] Stanford Question Answering Dataset을 SQuAD로 요약하여 부르며 Wikipedia와 크라우드 워커의 질문으로 구성된 Data.. 2022. 2. 16.
[We-Co] 이진탐색 알고리즘- Python 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 이진탐색 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이진탐색 알고리즘은 반복, 순환 구조에 사용되며 알고리즘의 입력으로 정렬한 리스트와 Key 값, A의 탐색 범위인 Low와 High가 제공되어야 합니다. list_ = [1,3,8,13,13,16,21,26,27,30,33,36,39,41,44,49]를 기준으로 사용하였으며 인자는 리스트, 찾고자하는 숫자, Low, High을 받습니다. [ 순환 구조 ] def binary_Search_1(A, Key, Low, High): if Low 2022. 2. 16.
[We-Co] DFS, BFS - Python 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 코딩테스트를 진행하기 위해서는 알아야할 DFS, BFS! 깊이우선탐색, 너비우선탐색 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. dict_ = {'A' : {'B', 'C'}, 'B' : {"A", "D"}, "C" : {"A", "D", "E"}, "D" : {"B", "C", "F"}, "E" : {"C", "G", "H"}, "F" : {"D"}, "G" : {"E", "H"}, "H" : {"E", "G"}} [ DFS - 깊이 우선 탐색 ] DFS는 Depth First Search로 스택을 이용한 미로를 탐색하는 알고리즘과 유사합니다. 한 방향으로 진행하다 더 이상 갈 수 없게 되면 다시 가장 가까운 곳으로 이동하여 다른 방향을 탐색하는 방식입니다. 위에 선언한 py.. 2022. 2. 15.
[We-Co] 최대 공약수 , 최소 공배수 - Python 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 코딩 문제에서 가끔 사용되는 최대 공약수, 최소 공배수 구하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. [ 최대 공약수 ] 유클리드 알고리즘을 사용하여 최대 공약수를 구하는 코드입니다. 입력 값 A, B 를 받아 나눠 % 연산 후 몫이 아닌 나머지를 구합니다. def Max_Value(A, B): while B != 0: R = A % B A = B B = R return A 결과를 확인해 보면 Max_Value(12,3) Max_Value(48,60) [ 최소 공배수 ] 최소 공배수 구하는 방법은 주어진 A,B의 값을 구하고 최대 공약수를 나눠주면 값을 쉽게 구할 수 있습니다. // 연산자는 나누기 연산 후 소수점 이하의 수를 버리고, 정수 부분의 수를 남겨주는 연산자 입.. 2022. 2. 15.
[We-Co] BERT - 자연어처리, NLP 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 자연어 처리의 발전에 힘을 실어준 BERT 모델에 대해서 알아보도록 하겠습니다. [ BERT ] Bidirectional Encoder Representations from Transformers를 BERT로 간단하게 부르고 있습니다. 2018년 Google에서 공개한 모델이며, 앞서 언급했듯이 NLP Task에서 최고의 성능을 보여주며 NLP의 발전에 많은 기여를 했습니다. BERT는 Transformer를 이용하여 모델을 구현했으며 대량의 단어 Corpus로 양방향(Bidirectional)으로 학습을 시킨 Pre-Trained 자연어 처리 모델이며, 위키피디아, BooksCorpus에 포함된 레이블이 없는 텍스트 데이터로 훈련된 모델입니다. BERT가 높은 .. 2022. 2. 11.
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