용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

프로그래머스 알고리즘 고득점 KIT - 해시 1. 베스트 앨범my_dict = {gen:[] for gen in set(genres)}my_dictfor gen,play,idx in zip(genres, plays, range(len(plays))): my_dict[gen].append([play,idx])genSorted = sorted(my_dict.keys(), key= lambda x: sum(map(lambda y: y[0],my_dict[x])), reverse=True)genSortedanswer = []for gen in genSorted: temp = [idx[1] for idx in sorted(my_dict[gen], key= lambda x:(x[0], -x[1]), re..

1. setdefault- 딕셔너리에 새로운 key와 value를 추가할 때, if 로 해당 key가 있는지 확인하는 과정을 간소화 해줌- 해당 값이 없으면 지정한 default값을 반환, 있으면 원래 값을 반환clothes = [["yellow_hat", "headgear"], ["blue_sunglasses", "eyewear"], ["green_turban", "headgear"]]item_book = {}for item, ctg in clothes: item_book.setdefault(ctg,[]).append(item)item_book # {'headgear': ['yellow_hat', 'green_turban'], 'eyewear': ['blue_sunglasses']}2. setde..

프로그래머스 알고리즘 kit 해시 1. 해시- 완주하지 못한 선수def solution(participant, completion): answer = {} for i in participant: answer[i] = answer.get(i,0) + 1 for i in completion: answer[i] = answer.get(i) - 1 for key,value in answer.items(): if value==1: return key 2. 접두사 startswithtext = "Hello, world!"# "Hello"로 시작하는지 확인print(text.startswith("Hello")) # 출력: True# "w..

1. 스크린 샷과 코드를 볼 수 있는 사이트https://paperswithcode.com/ Papers with Code - The latest in Machine LearningPapers With Code highlights trending Machine Learning research and the code to implement it.paperswithcode.com 2. 모델을 쉽게 다운로드 받을 수 있다https://modelzoo.co/#google_vignette https://modelzoo.co/#google_vignette modelzoo.co 3. 논문만 찾고 싶은 경우https://arxiv.org/ arXiv.org e-Print archiveChange to arXiv's p..

프로그래머스 알고리즘 고득점 kit 해시 - 해시는 해시 함수와 해시 테이블의 개념을 기반으로 한다.- 언제쓸까? 정보를 빨리 찾고 싶을때, 특히 string을 기반으로 정보를 관리할 때 (대부분 Key가 String), 중복을 확인할 때- 데이터가 너무 길거나 많을때, 한 번 계산한 해시 값을 재활용 할 수 있을 때(매번 데이터를 다 읽지 않아도 됨)* 간혹 서로 다른 데이터가 같은 해시 값을 가지는 충돌이 발생할 수 있어, 중요한 상황에서는 해시와 == 를 함께 사용- get/put/getorDefault  1. 파이썬 내장 함수 hash()- 입력 데이터를 특정 고유값을 가지는 정수(해시값)로 매핑하는 함수- 동일 값은 동일한 해시 값을 반환한다.- 숫자의 경우 데이터 타입은 관계 없다(int, f..

1. MCFF란?- Mel-Frequency Cepstral Coefficients- 음성 신호의 주요 특징을 추출하는 대표적인 방법 중 하나- 음성 인식, 음성 인증 감정 분석 등 다양한 음향 처리 분야에서 널리 사용된다. 2. 왜 사용할까?- 사람의 귀는 고주파수보다는 저주파수(말소리의 주파수)에 더 민감하게 반응한다.- Mel 스케일을 사용해 주파수 축을 재조정하여 인간의 청각 특성에 맞게 변환한다.- 일반적으로 13~40개의 MFCC 계수를 사용하여 음성을 효율적으로 표현해 모델 학습을 위한 입력의 크기를 줄이고, 처리속도를 높인다.- MFCC는 주로 주파수 정보를 사용하며 시간적 정보를 잘 반영하지 못한다. => LSTM, CNN과 같은 딥러닝 모델로 보완- 배경 소음이나 잡음에 취약하다 => ..

1. PSI란?- Population Stability Index- 시간에 따라 데이터 분포가 얼마나 변화했는지를 측정하는 지표- 모델의 성능 저하 가능성을 조기에 파악할 수 있다.- 신용 평가 모델이나 머신러닝 모델에서 데이터 드리프트(Data Drift)를 감지하는데 사용* 데이터 드리프트란? - 시간 경과나 환경 변화로 인해 모델이 사용하는 입력데이터의 분포가 초기 훈련 데이터의 분포와 달라지는 현상1) 특성 분포의 변화 (예: 온라인 쇼핑몰 구매 행동 패턴 분석시, 여름철 구매 데이터로 학습 후 겨울철 구매 데이터로 운영)2) 레벨 변화 (예: 대출 신청자 분석시, 학습 데이터는 불량 고객 비율이 10%였는데, 운영시 불량 고객 비율이 30%인 경우)3) 컨디셔널 드리프트: (예: 신용 점수와 대..

프로그래머스 SQL 고득점 kit 14일차( String, Date 6문제) 1. 문자열 중간에 특정 문자 삽입 : INSERT(원본 문자열, 새 문자열을 삽입할 위치, 대체할 문자길이, 삽입할 문자열)- 위치는 1부터 시작,- 0: 기존문자열을 삭제하지 않고 삽입만 함- n: 해당 길이만큼 기존 문자열을 대체SELECT INSERT('01053422914', 4, 3, '-') AS result;# 010-22914## 534을 -로 대체- 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기SELECT B.WRITER_ID, U.NICKNAME, CONCAT(U.CITY,' ',U.STREET_ADDRESS1,' ',STREET_ADDRESS2 ) AS 전체주소, INSERT(INSERT(TLNO,..