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💡Floyd - Warshall - 모든 노드 ~ 모든 노드 사이의 최단거리를 구하기 위해 사용하는 알고리즘 (다익스트라 알고리즘: 한 노드~ 모든 다른 노드 사이의 최단거리 구함) - D(a,b) = min(D(a,b), D(a,k)+D(k,b)) - step1. 어떤 경유지도 거치지 않고 출반~도착 최단거리 기본 테이블에서 시작 step2. 각 출발~도착 경로에서 다른 노드(경유지)를 들른다고 생각하고 최단거리 구함 만약 경유지를 들르지 않는 것이 더 최단거리면 D(a,b)를 선택해 그대로 유지, 경유지를 들리는 것이 더 최단거리면 D(a,k)+D(k,b) 선택 => 경유지(k) = 1부터 시작해서 4까지 업데이트 step3. 가장 마지막 테이블이 최종 결과 (배열에도 최종 결과가 저장) void f..

💡동적 계획(Dynamic Programming) - 작은 문제부터 해결하여 그 결과를 큰 문제를 푸는데 사용하는 bottom-top 방식의 알고리즘 (분할정복과 반대) 💡이항계수 ✔️ 재귀호출을 사용한 하향식 접근 방식 int bin(int n,k){ if(k==0||k==n) return 1; else bin(n-1,k) + bin(n-1,k-1) - 항의 개수 = 2(n, k) - 1 - bin(n-1,k) 값 => bin(n-2,k-1), bin(n-2, k) 필요 (재귀호출에 의해서) bin(n-1,k-1)값 => bin(n-2,k-1), bin(n-2,k-2)필요 - 위에서 아래로 , 큰문제를 작은문제로 분할하여 계산하는데 위 예시처럼 분할되어 독립적으로 수행되는 특성 때문에 같은 계산을 여러..

Myhomepage 자기소개 Study Project Hobby 자기소개 기본정보 Name : 김경민 Phone : 010-8328-xxxx e-mail : keung903@naver.com Department of Software in Dankook University, South Korea (Undergraduate) BITL in Dankook University, South Korea (research student) Intro : 안녕하세요. 단국대학교 소프트웨어학과에 재학중인 김경민 입니다. 빅데이터 분석과 인공지능 개발에 관심이 있어 현재 학부연구생으로 공부하고 연구하고 있습니다. 개발이 좋아 안드로이드 앱 개발도 공부하고 있습니다. 데이터 및 인공지능 분석 결과를 앱에 적용시켜 서비스를 제..

올해 랩실에 들어온 황반변성 이미지 데이터가 진단 모델에 있어 대강 어느정도의 성능을 나타내는지 측정한 결과 기본 acc 90% 이상 나왔으나 병변 데이터가 너무 적은 관계로 오버피팅 문제가 발생, 딱히 유효한 모델이 아니라고 판단했다. 따라서 병이 있는 데이터를 늘리는 작업을 해야 하는데 환자들을 찾아다니면서 안저 사진을 찍을 수는 없는 노릇이므로 데이터 증강 (Data Augmentation) 기법을 사용한다. 💡데이터 Augmentation 한정된 데이터를 적절한 작업을 통해 늘리는 것 이미지를 약간 돌리거나, RGB 농도를 조절하는 등의 의도적인 노이즈를 줘 새로운 데이터를 만드는 방식 인간의 눈에는 별 차이 없어 보이지만 컴퓨터는 이런 노이즈가 섞이면 완전히 새로운 이미지로 판단 왼쪽 이미지가 ..