전체 글19 [DL] Federated Learning(연합 학습) 문제 1. 다음은 Federated Learning 알고리즘이다. 다음의 보기를 알고리즘 순서대로 나열하시오. (a) 그 weight를 다시 서버로 보냄 (b) 그렇게 모인 weight의 weighted sum을 취해 서버의 모델을 업데이트 (c) 각 클라이언트 내에서 클라이언트들이 갖고 있는 로컬 데이터를 이용해 메인 모델을 학습 (d) k개의 클라이언트 중 m개를 고르고 → 메인 모델을 보냄 (e) 서버에 메인 모델 준비 2. 다음에 해당하는 개념을 에서 찾아 쓰시오. 완전 탈중앙 학습(Fully Decentralized Learning) 문제를 해결하기 위해 선택한 네트워크 형식이며, 네트워크의 모든 노드가 그래프 형태로 연결되어 있는 형태의 네트워크 형식 ISDN(Integrated Service Di.. 2023. 8. 27. Federated Learning(연합 학습) 📍Federated Learning 정의 Federated Learning: 다수의 로컬 클라이언트와 하나의 중앙서버가 협력하여 데이터가 탈중앙화된 상황에서 글로벌 모델을 학습하는 기술 → 스마트폰과 같은 각각의 디바이스에서 축적된 데이터를 통해 개별적으로 로컬 모델을 학습한 결과를 중앙 서버의 메인 모델에 업데이트하는 기술 예시) G Keyboard : 구글에서 출시한 키보드로써 사용자가 자주 사용하는 단어를 학습해 관련 단어를 키보드로 쳤을 경우 예시 문장을 제시함 → 해당 기술은 2015년에 처음 논문으로 발표한 이후, 2017년 구글 AI 블로그에서 공식적으로 소개되고 G Keyboard에 적용된 기술로써 많은 주목을 받기 시작 📍Federated Learning이 나온 계기 → Motivatio.. 2023. 8. 23. [확통]Monty Hall 문제와 심슨의 역설 (Monty Hall, Simpson's Paradox) 문제 1. 다음의 글을 읽고 빈칸에 들어갈 알맞은 말을 쓰시오. _____(a)______란 1951년 이 현상을 설명한 영국의 수학자인 __(b)_____의 이론에서 따와 만들어진 용어이다. 예를 들어, 어느 시즌 프로야구 경기의 결과가 다음과 같이 나왔다고 한다. 타자 A는 야구시즌의 전반기에서는 10번 타석에 나와 0.40의 타율을, 후반기에는 100번 타석에 나와 0.25의 타율을 보였다. 이에 반해 타자 B는 전반기와 후반기에 각각 100번, 10번 타석에 나와 타율이 각각 0.35 및 0.20을 나타냈다. 전반기와 후반기 모두 타자 __의 타율이 더 높지만(전반기 타율: __(c)__ > __(d)__, 후반기 타율: _(e)___ > __(f)___), 전체적인 타율은 타자 __가 더 높게 나타난.. 2023. 8. 17. [확통]Monty Hall 문제와 심슨의 역설 (Monty Hall, Simpson's Paradox) 🚩Monty Hall 문제 3개의 문이 존재한다. 하나의 문에는 차가 존재하고, 나머지 2개의 문에는 염소가 존재한다. 이 게임의 진행자는 각각의 위치를 알고 있다. 참가자가 하나의 문을 골랐을 때, 몬티는 염소가 있는 문 중 하나를 엽니다. 그럼 여러분은 문을 바꿔야 할까요? (가정: 몬티는 항상 염소가 있는 문을 엽니다. / 만약 그가 어떤 문을 열지 결정할 수 있다면, 그는 동일한 확률로 문을 엽니다.) 정답부터 말하자면 선택을 바꾸면 성공할 확률이 2/3이고, 선택을 바꾸지 않는다면 성공할 확률이 1/3이기 때문에 문을 바꾸는 것이 성공할 확률이 더 높다. 이 문제를 푸는데 있어서 가장 중요한 사실은 몬티는 항상 염소가 있는 문을 연다는 사실이다. 이 문제를 풀기 위해 아래의 3가지 방법으로 이를.. 2023. 8. 14. [확통]조건부 확률과 전확률 정리 문제 1. 다음의 질문에 T/F로 대답하시오. (1) 조건부 독립은 사건 A, B가 있고 그 둘은 특정 다른 사건 C 하에 조건부 독립이라 한다. (2) 조건부 독립이 C 조건 하에 비조건부 독립을 의미한다. (3) 만약 아무런 조건 없이 A,B가 독립이라면 독립인 C가 주어졌을 때 조건부 독립을 의미한다. (4) P(A|B) 와 P(B|A)는 같다. 2. 다음의 를 보고 빈칸에 들어갈 알맞은 번호를 매기시오. 다음은 조건부 확률 문제를 풀이에 대한 내용이다. 임의의 카드 52장 중에서 2장 뽑았다고 가정하자. (1) 하나의 카드가 A라고 주어졌을때 두 카드 모두 A일 확률 = ___ A를 가진 확률은 2가지의 경우로 나눌 수 있다. - 2장 모두 A인 경우 - 1장의 A와 A가 아닌 1장과 A를 가질 경우 .. 2023. 8. 13. [LeetCode]15. 3Sum - Python 문제 풀이 문제 Given an integer array nums, return all the triplets [nums[i], nums[j], nums[k]] such that i != j, i != k, and j != k, and nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0. Notice that the solution set must not contain duplicate triplets. nums라는 array가 주어졌을 때 3개의 인덱스값은 모두 다르고, 각각의 합이 0인 3개의 값 조합을 return 하시오. 풀이 class Solution: def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: ''' left = 0 right = 1 '''.. 2023. 8. 9. [BOJ]1548_퇴사2 https://www.acmicpc.net/problem/15486 15486번: 퇴사 2 첫째 줄에 N (1 ≤ N ≤ 1,500,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에 Ti와 Pi가 공백으로 구분되어서 주어지며, 1일부터 N일까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ Ti ≤ 50, 1 ≤ Pi ≤ 1,000) www.acmicpc.net 📌풀이 이 문제를 풀기 위해 가장 도움을 준 부분이 예시4이다. 예제 입력 4 복사 10 5 50 #1일차 4 40 #2일차 3 30 #3 2 20 #4 1 10 #5 1 10 #6 2 20 #7 3 30 #8 4 40 #9 5 50 #10 예제 출력 4 복사 90 예시4를 보면서 어떤식으로 생각하면 90이 나올까? 라고 생각하던 차에 1일차에 5일을 일하고 받는 수.. 2023. 8. 7. [확통]조건부 확률과 전확률 정리(Conditioning Continued, Law of Total Probability) 이전 포스팅에서 정리한 조건부 확률에 대해서 좀 더 깊이 알아보자. Thinking 조건부 확률을 구하기 위해 중요한 점은 "조건부"로 생각하는 것이다. 아래의 예시를 통해 이 말이 무슨 의미인지에 대해 살펴보자. 조건부 확률의 문제를 푸는 방법 (1) 극단적이지만 시도해보기 이 방법은 일단 문제를 뚫어지게 쳐다보면 된다는 말과 다름이 없는데 그랬다면 많은 학자들이 좋은 안경을 고르는 방법에 대해서 더 연구했을 것이다. 첫 번째 방법과 달리 실질적으로 조건부 확률 문제를 푸는 법은 아래와 같다. (2) 문제를 더 작은 조각으로 나누기 (전확률 정리) 이 방법이 유용한지 아닌지를 보기 위해선 → 분할을 얼만큼 잘했느냐가 결정한다. 이 정리의 의의 P(B)는 구하기 어려울지라도 이를 분할한 것은 구하기 쉽기.. 2023. 8. 4. [LeetCode]94.Binary Tree Inorder Traversal(Python) 📌 Problem (https://leetcode.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/) Given the root of a binary tree, return the inorder traversal of its nodes' values. = 이진트리가 주어졌을 때, 각 노드의 값을 Inorder에 따라 배열하는 함수를 작성하시오. 📌 Example 📌 Inorder Traversal ? Tree 탐색 알고리즘 중 하나로 탐색 순서에 따라 종류가 나뉜다. Postorder : 아래 > 위 / 왼쪽 노드 > 오른쪽 노드 Preorder : 위 > 아래 / 왼쪽 노드 > 오른쪽 노드 Inorder : 왼쪽 노드 > 루트 (중앙 노드) > 오른쪽 노드 아래의 구체적인 .. 2023. 8. 4. 이전 1 2 3 다음
