인공지능 개발일지

안녕하세요. 인공지능 개발일지입니다. 이 문제는 처음에 단순히 노트북의 개수를 N이라고 했을 때 아래 조건을 만족할 때의 N을 찾을 때까지 무한 루프를 돌렸습니다. 그리고 노트북의 개수가 늘어날수록 (총 생산 비용 - 총수입)의 차이가 줄어들지 않고 증가하면 적자라고 판단하여 -1을 출력하도록 하였습니다. A+B*N(총 생산 비용) < C*N(총 수입) # -*- coding: utf-8 -*- # Python upper을 이용해 문자열을 모두 대문자로 변환 A,B,C=map(int,input().split()) diff=0 N=1 while(1): prev_diff=diff if A+N*Bdiff: # 총생산비용 - 총수입 이 줄어드면 정상 pass else: if N==1: pass else: pri..

문제 문제는 입력받은 수보다 작은 한수를 출력하는 것이다. 한 수는 각각의 자릿수가 등차수열을 이루는 수로 3번째 자리부터 이에 해당한다. 왜냐하면 최소 세 개의 자리가 있어야 차가 동일(등차)한 지 확인할 수 있기 때문이다. 그래서 1~99까지는 무조건 한수이고 이후 100~999까지 한 수를 구하는게 목표다. 풀이 그래서 반복문 1개를 통해 우선 1000이하인 한수의 리스트를 구하고 다음 반복문에서 입력받은 수 보다 작은 한수를 출력했다. 근데 다른 코드를 보니까 미리 한수 리스트를 안 구하고 수를 입력받은 뒤 바로 그 수보다 작은 수에 대해 반복문을 돌리면서 한수를 구한 뒤 그 개수를 출력했다. 그래서 미리 리스트를 구하는 것은 지난 self number처럼 모수의 리스트가 많은 경우에만 사용하는게..

문제 문제는 1~10000까지의 정수 중에서 셀프 넘버를 출력하는 것이다. 셀프 넘버는 생성자가 없는 숫자이다. 생성자는 함수 d(n)에서 나오는데 d(n)은 각각 자리를 더해 다음 수를 만드는 것으로 아래 예시와 같이 다음 수를 만든다. 33 + 3 + 3 = 39 39 + 3 + 9 = 51 51 + 5 + 1 = 57 그래서 다음 수를 만드는 수 33, 39, 51과 같은 수를 생성자라고 한다. 그래서 셀프 넘버는 1~10000 중에서 생성자가 없는 수를 말한다. 입력: X 출력: 셀프 넘버 풀이 그래서 풀이는 전체 1~10000까지의 전체 집합과 지울 생성자 집합을 만들고 셀프 넘버를 생성하고 그 값을 생성자 집합에 넣어서 저장하고 이후에 전체 집합에서 생성자를 제외하고 정렬해서 출력하면 된다. ..

안녕하세요. 이번 시간에는 임베딩의 간단한 개념과 Word2Vec를 사용해서 단어 임베딩과단어 간의 유사도 구하기를 실습해봅시다.(개인적으로 자연어 처리가 너무 재밌고 신기한 것 같아요)   0. 논문의 Word2Vec와 라이브러리 Word2Vec의 차이점우선 들어가기에 앞서 Word2Vec에 대해 먼저 말씀드리면 Word2Vec는 원래 자연어 처리에서 유명한 논문 중 하나로 문장을 벡터로 표현하는 방법 중 하나입니다. 그래서 이 논문을 보면 Word2Vec는 원래 문장을 입력값으로 받아서 그 문장에서 단어의 위치로부터 의미와 유사도를 좌표축상에 나타내고 이를 기반으로 단어를 임베딩하고 단어 간의 거리를 통해 유사도를 구할 수 있습니다. 그래서 이의 특성으로는 문장이 입력값으로 들어갈 때 좋은 성능이 나..