💡 모듈 불러오기import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import TimeSeriesSplitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_scoreimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM, Dense, Dropoutfrom keras.callbacks import EarlyStopping    💡 데이터 불러오기# 데이터 불러..

💡 백엔드에 많이 사용되는 언어와 프레임워크백엔드 프로그래밍 언어는 서버에서 데이터를 처리하고, 클라이언트와의 통신을 관리하며, 데이터베이스와 상호작용하는 기능을 제공한다.  🍉 JavaScript (Node.js) JavaScript는 원래 브라우저에서 등장했으나 Node.js 덕분에 서버에서도 사용할 수 있게 되었다. 게다가 Node.js는 비동기 처리에 특화되어 있는데(원래 JavaScript도 비동기 처리가 가능했으나 Node.js 덕분에 훨씬 효율적) 이는 여러 사용자가 동시에 접속하는 것을 가능하게 만들었다.  🍉 Python (Django, Flask) Python은 코드가 직관적이라 유지 및 보수가 쉽고 복잡한 웹 앱도 빠르게 개발할 수 있다. 특히 데이터 과학 및 인공지능 관련 도구..

프론트엔드와 백엔드에 대해 가볍게 짚고 넘어가자.  이 둘은 웹이나 앱을 개발할 때 주요한 두 가지 부분을 담당한다. 프론트엔드는 말 그대로 앞면(front)을 담당한다. 웹사이트나 앱에서 사용자가 실제로 보는 화면을 만드는 부분이다. 웹사이트를 켰을 때 디자인, 버튼, 텍스트 등 눈에 보이는 모든 요소가 프론트엔드로 구성된 것이다. 대표적으로 HTML, CSS, JavaScript가 있는데, HTML은 건물의 뼈대 같은 역할로, 웹 페이지의 기본 구조를 담당한다. CSS는 건물의 인테리어와 같은 역할로, 웹사이트의 색깔, 레이아웃 등을 담당한다. JavaScript는 건물로 따지자면 전기를 넣어 자동문이 작동하게 되는 것으로, 버튼을 클릭했을 때 페이지가 바뀌거나 요소가 움직이는 등 인터랙션을 가능하게..

https://leetcode.com/problems/shortest-palindrome/description/?envType=daily-question&envId=2024-09-20     ✨ 인사이트Hash를 사용해서 두 문자열이 같은지 판단하는 방법도 있을 것이다. (Palindrome임을 판단하기 위해서 원래 문자열과 뒤집어진 문자열이 같은지 확인할 때 Hash)가 사용된다. 그런데 Hash를 그대로 사용하면 시간이 오래 걸리기 때문에 Rolling Hash를 사용할 수 있다. Sliding Window 방식 중 하나다. 새로운 문자열로 넘어갈 때 사라지는 문자 하나를 빼고 추가한 문자열을 더하면 매번 해시값을 통째로 구해야 하는 어려움을 피할 수 있다.    ✨ 인사이트 - Rolling Has..

https://leetcode.com/problems/shortest-palindrome/description/?envType=daily-question&envId=2024-09-20     ✨ 인사이트Brute-force를 사용해서 (왼쪽부터 시작하는) 가장 긴 palindrome을 찾을 수 있다. 하지만 그것은 Time Complexity가 O(n^2)이다. 이보다 빠른 방법이 있다. 바로 KMP 알고리즘을 사용하는 것이다!    ✨ 인사이트 - KMP 알고리즘KMP 알고리즘은 특정 패턴이 주어진 텍스트 안에서 어디에 위치하는지 빠르게 찾는 방법이다.이는 두 단계로 나뉜다. 1️⃣ LPS 배열 만들기2️⃣ 이 배열을 활용해서 텍스트에서 패턴 찾기 LPS는 Longest Prefix which is a..

We've developed a new series of AI models designed tospend more time thinking before they respond  기존의 GPT 시리즈는 인간의 언어를 이해하고 언어를 생성하는 것이 주 목표였지만, o1 시리즈는 과학, 코딩, 수학처럼 복잡한 문제에서의 추론적 사고에 특화된 모델이다. 해당 분야의 박사 과정생과 거의 비슷한 수준을 낸다고 한다. (수학과 코딩은 능가한다.)GPT-4o는 IMO 문제의 13%만 맞췄지만 o1-preview는 83%나 맞췄다. (o1-preview인 이유는 아직 o1은 더 다듬는 중이고 말 그대로 미리 보기 느낌으로 론칭한 것이다!) 단점도 있는데 웹 검색이나 파일 첨부가 불가능하다. 동시에 하기에는 자원이 너무 ..

2018년에 등장한 GPT-1을 계기로 GPT는 꾸준히 발전하고 있다. 이 친구는 매개변수가 1억 1,700만 개 정도로 지금 보기에는 형편없지만 당시로서는 아주 큰 규모였다. 게다가 따끈따끈한 Transformer 아키텍처를 사용했기 때문에 체감 성능은 매우 높았다. 이후 2019년에 GPT-2는 15억 개의 매개변수를 사용한다. 이전 모델과 비교한 특장점은 더 긴 문장을 구사함과 동시에 일관성과 유창성을 유지한다는 것이다. 게다가, 다룰 수 있는 주제도 넓어졌다. 제로샷 학습이라고 하는데 이는 특정 작업을 위해서 추가적인 노력이 들지 않는다는 것이다. AGI까지는 아니지만 예전에 비하면 훨씬 더 가까워졌다고 볼 수 있다. 2020년이 되자 GPT-3가 나왔다. 매개변수는 1,750억 개로 거의 100..

며칠 전 OpenAI가 새로운 서비스 "o1-preview"와 "o1-mini"를 내놓았다.  이번엔 또 뭐가 다르냐?!  대답하기 전에 더 많은 시간을 생각하는 AI 모델을 만들었다!  필요하긴 했다.가끔 대답 자체는 빠르긴 한데 열심히 지 혼자 얘기하다가 갑자기,,, "제가 잘못 생각했네요"라고 말하면서 화제를 돌리는 경우가 왕왕 있다 ㅋㅁㅋ아니 그럴 거면 진작에 잘못된 걸 알아챘어야지!!! 그나저나 chatGPT에서 대답 모델을 선택할 때 원래는 GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 이렇게 세 가지가 나왔는데 새로운 친구들이 나오면서 GPT-4o mini와 GPT-4는 "더보기 리그"로 강등당했다 ㅜㅜ  그리하여~~ 이번에 새로 나온 모델을 알아 볼 건데 그전에 기존의 모델들을 완벽하게 ..

https://github.com/Yellome-in-the-BOK/leetcode/blob/main/240909_Spiral%20Matrix%20IV/explanation.md leetcode/240909_Spiral Matrix IV/explanation.md at main · Yellome-in-the-BOK/leetcodeContribute to Yellome-in-the-BOK/leetcode development by creating an account on GitHub.github.com  ✨ 인사이트방향 전환이 나오면 자고로 `directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]` 그냥 써두고 시작하면 된다. 괜히 최적화 해보겠다고 시계방향으로 도는 싸이클 ..