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1. 책 DB를 넣어주세요. 2. 나의 스터디 흔적을 사진으로 보여주세요. ​ 3. 이번 스터디에서 특별히 좋았던 점이나 어려웠던 점이 있었나요? 새로 알게된 부분이 있다면 알려주세요. ​ 데이터 마이닝 : 무수한 데이터 안에서 가치 있는 정보를 추출하는 과정 ​ 빅데이터 - 다양한 형태를 갖고 있고, 생성 속도가 빠르며, 가치를 창출할 수 있는 대량의 데이터 - 빅데이터의 5가지 속성 : volume(규모), variety(다양성), velocity(속도), veracity(진실성), value(가치) ​ 좋은 데이터의 4가지 조건 1) 대표성 2) 충분한 양 3) 품질 4) 학습에 최적화된 특성 ​ ※ 전처리(preprocessing) - 데이터 품질을 높이기 위한 방법의 일종 - 인공지능 학습에 나..

1. 책 DB를 넣어주세요. 2. 나의 스터디 흔적을 사진으로 보여주세요. ​ 3. 이번 스터디에서 특별히 좋았던 점이나 어려웠던 점이 있었나요? 새로 알게된 부분이 있다면 알려주세요. ​ 인공지능 (artificial intelligence) : 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술 머신러닝 (machine learning) : 컴퓨터가 스스로 학습하는 기술 딥러닝 (deep learning) : 인간의 뉴런과 비슷한 인공 신경망 방식으로 정보를 처리하는 기술 ​ 약인공지능 (weak AI) : 인간이 정한 범위 내에서 동작 강인공지능 (strong AI) : 모든 영역에서 인간처럼 동작 초인공지능 (super AI) : 모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 AI ​ ※ 현재 인공지능은 대부분 약인..

# 답 N, M = map(int, input().split()) lessons = list(map(int, input().split())) l = max(lessons) r = sum(lessons) m = (l + r) // 2 ans = r def is_possible(sz): cnt = 1 bluray = 0 for lesson in lessons: if bluray + lesson

# 답 for _ in range(int(input())): n = int(input()) sticker = [list(map(int, input().split())) for _ in range(2)] dp = [[0] * n for _ in range(2)] for i in range(2): dp[i][0] = sticker[i][0] if n > 1: dp[i][1] = sticker[i ^ 1][0] + sticker[i][1] for j in range(2, n): for i in range(2): dp[i][j] = max(dp[i ^ 1][j - 2], dp[i ^ 1][j - 1]) + sticker[i][j] print(max(dp[0][n - 1], dp[1][n - 1])) # 분석 1..

# 답 INF = 987654321 # 무한 N = int(input()) dp = [INF] * (N + 1) dp[1] = 0 for i in range(2, N + 1): if not i % 6: dp[i] = min(dp[i // 3], dp[i // 2]) + 1 elif not i % 3: dp[i] = min(dp[i // 3], dp[i - 1]) + 1 elif not i % 2: dp[i] = min(dp[i // 2], dp[i - 1]) + 1 else: dp[i] = dp[i - 1] + 1 print(dp[N]) # 분석 1 dp로 푸는 문제입니다. dp는 Top-down(재귀) 또는 Bottom-up(반복문)으로 풀 수 있는데, 저는 Bottom-up으로 풀었습니다. dp라는 ..