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문제풀이 자동으로 Github에 연동하기 Leetcode에서 코딩테스트 문제를 풀 때, 자동으로 문제 풀이를 Github에 연동해주는 Leetsync라는 프로그램을 애용했다. 사실 애용했다기보단 한 번 연동 걸어두고 그냥 문제만 풀었을 뿐이지만... 어쨌든 자동으로 Github에 올려주었으니 굉장히 유용했던 프로그램이었는데.. 이제 Leetcode의 SQL문제는 다 풀어서 프로그래머스로 옮겨오고, 귀찮지만 하나하나 Github에 올려야 하나 말아야 하나고민하던 찰나! Leetsync처럼 Github 자동 연동프로그램을 발견! 바로 설치해주었다. 이 얼마나 편리한가... 이 편리함을 공유하고자 한다. 개발자들께 경의를. Chrome 브라우저에서 실행하도록 하자. 다른 브라우저에서도 가능한지는 잘 모르겠다. 1. Chrome 웹스토어 -> 확장 프..
SQL 고득점 kit(GROUP BY) - 진료과별 총 예약 횟수 출력하기 # 풀이 쿼리 SELECT MCDP_CD AS '진료과코드' , COUNT(APNT_NO) AS '5월예약건수' FROM APPOINTMENT WHERE APNT_YMD BETWEEN '2022-05-01 00:00:00' AND '2022-05-31 23:59:59' GROUP BY MCDP_CD ORDER BY 5월예약건수, 진료과코드; 처음엔 예약 취소여부가 N이라는 조건을 넣었었다. 취소되었으면 그건 예약 한게 아니지 않은가? 그런데 아무리 봐도 틀릴 리가 없는 쿼리인데 계속 틀리더라... 혹시나 싶어서 해당 조건을 빼니 바로 ACCEPT되었다. 문제에서 조건을 좀 더 명확하게 했어야 하는 것이 아닌가... 싶다.
[개인 데이터 분석 프로젝트] 지금까지 몇 개 간단하게, 개인 데이터 분석 프로젝트를 진행했었는데 해당 프로젝트들을 정리해서 이 카테고리에 올려보려 한다!
[AI 엔지니어 기초 다지기] 15일차 24.02.09 4주차 19차시 - 베이즈 통계학 맛보기 조건부 확률 1) 조건부확률 $P(A|B)$ : 사건 $B$가 일어난 상황에서 사건 $A$가 발생할 확률. 즉 말 그대로 특정 조건 하에서의 확률을 말함. 2) 베이즈 정리는 조건부 확률을 이용해서 정보를 갱신하는 방법을 알려준다. 좀 더 풀어서 설명하자면, 1. $A$라는 새로운 정보가 주어졌을 때 2. $B$가 발생할 확률 $P(B)$로부터 3. $A$가 발생했을 때 $B$가 발생할 조건부 확률을 계산할 수 있고, 4. 이를 베이즈 정리라 한다. 3) 베이즈 정리의 예 1. $D$ : 새로 관찰한(나타난) 데이터 2. $\theta$ : 모수 3. $P(\theta | D)$ : 사후확률$posterior$ $probability$. 데이터가 ..
[AI 엔지니어 기초 다지기] 14일차 [24.02.07] 4주차 18차시 - 통계학 맛보기 모수Population Parameter 1. 통계적 모델링의 목표는 적절한 가정 위에서 확률분포를 추정inference하는 것 2. 이는 기계학습과 통계학의 공통 목표이기도 하다. 3. 그러나 유한한 개수의 데이터만 관찰해서 모집단의 확률분포를 정확하게 알아내는 것은 불가능. => 근사적으로 확률분포 추정함 => 예측 모형의 목적은 정확한 분포를 맞추는 것 보단 데이터와 추정 방법의 불확실성을 고려해서 예측의 위험을 최소화 하는 것 정도면 충분하기 때문. 3-1. 모수적parametric 방법 : 데이터가 특정 확률분포를 따른다고 선험적으로priori 가정한 후, 해당 분포를 결정하는 모수를 추정하는 방법. ex) 정규분포의 경우 평균과 분산이 중요..
Leetcode SQL Medium 난이도 전부 해결! 지난 1월 10일, Leetocde SQL문제의 Easy난이도(물론 무료분...ㅎ)를 다 격파하고 기념 글을 짧게 포스팅했었다. [오늘은 어땠나요?] - Leetcode SQL Easy난이도 전부 해결! Leetcode SQL Easy난이도 전부 해결! 냉무... 는 좀 심심하니까. 24.01.10 Leetcode의 SQL 문제 중 EASY 난이도를 전부 풀었다. 아 물론 무료버전에서 제공되는 문제들만. 무료버전이어도 문제가 꽤나 많다. 한 50여 문제 정도는 되는 듯. 별 k-wien1589.tistory.com 그리고 본인의 게으름과 이런저런 핑계거리가 합쳐, 근 한달이 지난 오늘 24. 02. 06 Leetcode SQL Medium 난이도도 전부 해결! 물론 무료분이지만 양질의 문제가 꽤 많다. ..
[AI 엔지니어 기초 다지기] 13일차 [24.02.06] 4주차 17차시 - 확률론 맛보기 딥러닝에 확률론이 필요한 이유? 1. DL은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 두고 있기 때문 1-1. 기계학습에서 사용되는 손실함수(비용함수)의 작동 원리는 데이터공간을 통계적으로 해석하는 것에서 시작. 1-2. 회귀분석에서 손실함수로 사용되는 L2 norm은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도함. 1-3. 분류 문제에서 사용되는 교차엔트로피Cross-entropy는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도함. 1-4. 분산과 불확실성을 최소화 하기 위해서는, 이들을 측정하는 방법을 알아야 하고, 해당 측정 방법은 통계학으로부터 나온다. 즉, 기계학습을 이해하려면 확률론을 알아야 한다! 데이터 공간 - 말..
1934. Confirmation Rate Table: Signups +----------------+----------+ | Column Name | Type | +----------------+----------+ | user_id | int | | time_stamp | datetime | +----------------+----------+ user_id is the column of unique values for this table. Each row contains information about the signup time for the user with ID user_id. Table: Confirmations +----------------+----------+ | Column Name | Type | +--------------..

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