인공지능 시대

1. 시험 설명유형 3문제 수: 2문제 (각 15점, 30점)주제: 통계적 가설 검정2. 이론 암기2.1. 기본 이론가설 설정귀무가설: \(H_0\): 검정통계량이 기각역에 속하면, 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다.대립가설: \( H_1 \)p-value가 낮으면 -> 통계량은 아주 극단적인 수치이다 -> 귀무가설 기각유의수준: \( \alpha \)1%, 0.01, 양측검정 5%, 0.05, 양측검정(1.96), 단측검정(1.64)10%, 0.1오류 종류1종 오류(Type 1 Error): 귀무가설이 참일 때, 귀무가설을 기각하는 경우2종 오류(Type 1 Error): 귀무가설이 거짓일때, 귀무가설을 채택하는 경우2.2. 검증 종류2.2.1. '단일 표본의 평균' 검정One sample Z-T..

1. 시험 설명유형 2문제 수: 1문제 (40점)주제: 데이터 분석 (분류/회귀/비지도학습) 2. 암기할 클래스 모음tree 모델from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiermodel = DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=10, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1)from sklearn.tree import DecisionTreeRegressormodel = DecisionTreeRegressor(random_state..

1. 시험 설명시험시간: 3시간 (180분)시험 유형 (총 6문제)제 1유형3문제 (각 10점, 총 30점)주제: 데이터 전처리제 2유형1문제 (40점)주제: 데이터 분석 (분류/회귀/비지도학습)제 3유형2문제 (각 15점, 30점)주제: 통계적 가설 검정 2. 제 1유형2.0. 파이썬 (python)abs(x) # x의 절댓값round(x, ndigits) # x를 소수점 이하 ndigits 자리로 반올림max(a, b, c, ...) # 입력값 중 최대값min(a, b, c, ...) # 입력값 중 최소값sum(iterable) # iterable의 모든 요소의 합pow(x, y) # x의 y제곱 (x ** y와 동일)divmod(x, y) # x를 y로 나눈 몫과 나머지를 튜플로 반환#..

1. 버블정렬 (Bubble Sort)인접한 두 요소를 비교하여 필요에 따라 위치를 바꾸면서 리스트를 정렬하는 방법입니다. 버블 정렬은 여러 번의 패스를 통해 리스트를 정렬하며, 각 패스에서 가장 큰 요소가 리스트의 끝으로 이동합니다. 이 과정은 마치 "거품이 위로 올라가는" 모습과 비슷해서 버블 정렬이라고 불립니다. 최악의 경우 시간 복잡도: O(n^2) (리스트가 역순으로 정렬된 경우) 최선의 경우 시간 복잡도: O(n) (리스트가 이미 정렬된 경우, 이 경우는 최적화된 버블 정렬에서만 적용됩니다) 평균 시간 복잡도: O(n^2)1.1. 버블 정렬의 작동 원리 리스트의 첫 번째 요소부터 시작하여 인접한 두 요소를 비교합니다. 두 요소가 올바른 순서(오름차순 정렬의 경우 작은 값이 앞에, 큰 값이 뒤에..

1. 그래프의 구성그래프는 노드(Node)와 노드를 연결하는 간선(Edge)으로 구성됩니다.노드(Node): 그래프 내에서 개별적인 데이터간선(Edge): 노드 간의 관계나 경로2. 그래프의 종류2.1. 방향 그래프(Directed Graph, Digraph)간선에 방향이 있어서 한 노드에서 다른 노드로의 일방향 경로만을 나타냅니다.defaultdict란?존재하지 않는 키를 조회할 때 KeyError를 발생시키는 대신, 기본값을 반환하도록 할 수 있습니다.키가 존재하지 않으면 기본값으로 초기화된 후 사용from collections import defaultdictclass DirectedGraph: def __init__(self): # defaultdict를 사용하여 인접 리스트로 ..

1. 트리의 기본 개념노드(Node): 트리의 기본 구성 요소로, 데이터를 포함.루트(Root): 트리의 최상위 노드.간선(Edge): 두 노드를 연결하는 선.부모 노드(Parent Node): 다른 노드를 가리키는 노드.자식 노드(Child Node): 부모 노드에 의해 가리켜지는 노드.리프 노드(Leaf Node): 자식 노드가 없는 노드.서브트리(Subtree): 트리의 일부로, 특정 노드를 루트로 하는 트리.깊이(Depth): 루트 노드에서 특정 노드까지의 경로 길이.높이(Height): 특정 노드에서 리프 노드까지의 가장 긴 경로.2. 트리의 종류모든 트리의 종류를 다 공부하기에는 양이 많으니, 중요한 트리만 보고 넘어가기로 하자.이진 탐색 트리(Binary Search Tree): 기본적인 트..

참고자료: LangChain docs (링크), 공식홈페이지 LangChain은 자연어 처리(NLP)를 위한 툴과 서비스를 개발 및 통합하기 위한 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 양한 NLP 모델과 툴을 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, 특히 대화형 AI, 번역, 요약 등과 같은 응용 프로그램을 구축할 때 유용합니다.1. 주요 기능모델 통합: 다양한 언어 모델을 하나의 통합된 인터페이스를 통해 손쉽게 접근하고 사용할 수 있습니다.대화 관리: 사용자와의 상호작용을 관리하고 최적의 대답을 생성하기 위한 로직을 포함합니다.모듈화: 필요에 따라 커스텀 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 변경하여 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.툴 연동: 외부 데이터베이스, API 등 다양한 외부 자원과의 ..

파이썬에서는 이미 구현되어있다.클래스와 함수명을 외우기만 하면 된다!!!!1. 스택 (Stack)파이썬에서 스택은 리스트를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다. 스택은 LIFO (Last In, First Out)의 원칙을 따르는 선형 자료구조입니다. 즉, 가장 나중에 추가된 요소가 가장 먼저 제거됩니다. 스택의 주요 연산은 다음과 같습니다.push: 스택의 맨 위에 요소를 추가합니다. - append()pop: 스택의 맨 위 요소를 제거하고 그 값을 반환합니다. - pop()peek/top: 스택의 맨 위 요소를 조회합니다. - ls[-1]isEmpty: 스택이 비어 있는지 확인합니다. - not ls # 비어있으면 Truestack = []stack.append(1) # 스택에 1을 pus..

1. 병렬처리를 하는 이유 프로그램의 실행 속도를 향상 여러 작업을 동시에 처리할 수 있음 2. 멀티스레딩 (Multi - Threading) 2.1. 쓰레드 설명 쓰레드는 프로세스 내에서 실행되는 실행 단위 같은 메모리 공간을 공유 입출력 작업이 많은 시나리오에서 유리 파이썬에서는 `threading` 모듈 사용 멀티스레딩은 자원을 공유해야 하거나 I/O 바운드 작업(I/O-intensive tasks)이 중심이 될 때 효과적. (대량의 데이터를 디스크에서 읽거나 쓰거나, 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 작업을 포함합니다.) 메모리 공유로 인해 데이터 동기화 문제가 발생할 수 있다. 한 스레드의 실패가 전체 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다. 2.2. threading 모듈 사용법 쓰레드 생성과 실..

이번시간에는 문자열 사용방법에 대해 알아봅시다. 문자열도 마찬가지로 코딩테스트에서는 빠르게 처리할 수 있는 능력이 필요하다. (오래 걸리면 곤란하다) 1. 문자열 선언과 초기화 # 문자열을 선언하고 초기화하는 여러 방법 string1 = "안녕하세요" string2 = '코딩 테스트 준비 중입니다' string3 = """여러 줄에 걸쳐 문자열을 작성할 때는 이렇게 작성할 수 있습니다.""" # 출력해보기 print(string1) print(string2) print(string3) 2. 문자열 인덱싱과 슬라이싱 문자열의 슬라이싱도 마찬가지로 시작 인덱스는 포함하지만 마지막 인덱스는 포함하지 않는 것을 주의한다. 그리고, 음수를 사용할 때에는 시작 인덱스는 마찬가지로 포함 마지막 인덱스를 포함한다. (..