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네트워크 프로그래밍 (VM의 NAT와 Bridge, UDT)
1. VM's Bridge vs NAT (Network Address Translation) NAT? -> 네트워크 자원 절약 및 보안 강화를 위해 IP 주소 변환 시 사용하는 IP 주소 변환 기술 Host내부에 NAT 테이블이 존재하고, 기록한다. 데이터를 송신할 때는 Host의 IP로 다른 호스트와 통신하고 데이터를 수신할 때에는 Host가 우선 데이터를 받고 NAT 테이블을 참조하여 Guest에게 데이터를 송신한다. Bridge? -> AP에 가상 IP를 직접 할당받는 형태 따라서 Bridge -> NAT는 가능하지만, NAT -> Bridge는 직접적으로 불가능 하다 (NAT 호스트 단에서의 포트포워딩이 필요하다) 왜냐하면 Bridge입장에서는 NAT를 찾을 수 없으므로 2. UDT (User D..
DQN 2013 vs DQN 2015 방식
DQN 2013 1. Build network and initialize 2. enviroment initialize 3. loop{ 3-1. a = get actions (e-greedy) 3-2. buffer.push(do action (env-step(a))) 3-3. if buffer.size is enough { 3-3-1. get random data from buffer 3-3-2. train model & update } } 생긴 문제점 : correlation between samples non-stationary targets 해결 방안? Go deep Capture and replay -> correlation between samples 해결 Separate network ->non..
프로젝트 1 : 대출 가능 여부 예측 문제 / 스텝 5 : 데이터 처리
이전까지 우리는 데이터의 분포를 확인하였고, Null값을 채워주었으며 model을 정의하고 상관관계가 높은 feature들을 삭제해주었다. 이제 데이터를 정규화 / outliers를 제거하는 과정을 거쳐보자. 우선 각 데이터의 분포를 확인해보자. 1 398 0 93 Name: Gender, dtype: int64 ---------------------- 1 315 0 176 Name: Married, dtype: int64 ---------------------- 0 292 2 85 1 78 3 36 Name: Dependents, dtype: int64 ---------------------- 0 382 1 109 Name: Education, dtype: int64 -------------------..
프로젝트 1 : 대출 가능 여부 예측 문제 / 스텝 4 : feature selection
이전까지 우리는 데이터에 대해서 살펴보았고, 손실된 값을 채워주었으며 모델을 정의하고 fitting했다. 예측 정확도는 어느정도 유의미한 수치를 보여주었으나 어떻게 하면 그 정확도를 올릴 수 있을지 한번 살펴보자. 우선 올바르게 feature를 선택하는 방식에 대해서 알아보자 machinelearningmastery.com/feature-selection-with-real-and-categorical-data/ How to Choose a Feature Selection Method For Machine Learning Feature selection is the process of reducing the number of input variables when developing a predictive ..
백준 1939 중량제한
문제 문제 분석 이전에 2585번 경비행기를 푼 경험이 있어서 그런지 그렇게 어렵진 않았다. 차라리 이걸 먼저 풀어보고 그걸 풀었으면 더 빠르게 풀 수 있지 않았을까 하는 아쉬움도 있었다. 이 문제 또한 파라매트릭 서치를 쓰는 문제였는데 DFS와 BFS만으로는 풀 수 없는 문제일까? 라는 생각때문에 한번 고민을 해봤었는데, 다음과 같은 이유 때문에 힘들것 같다고 느꼈다. 우선 조건에 대해서 살펴보면 O(N) = 10^4이고, 연결 그래프의 최댓값을 알기 위해서는 start_idx -> end_idx로의 모든 경로를 다 찾은다음에 비교하는 수 밖에 없기 때문에, 경로의 갯수는 O(N*M) = O(10^9) 까지도 될 수 있기 때문에 불가능한 경우가 생길 수 있을 것이다. 아마 BFS는 메모리 초과, DFS..
백준 2585 경비행기, 파라매트릭 서치 심화
문제 문제 분석 개인적으로 접근 방법은 알겠는데 구현에 어려움이 있던 문제였다. 코테에 나왔다면 영락없이 바로 걸러졌을듯 이 문제의 요점은 최단거리가 아니라 [경로를 포함하는 간선 길이의 최댓값] 중 최솟값 을 찾는것이다 우선 가장 먼저 접근했던 방법은 그리디 방식이었다. 그런데 접근 방식에 대해서 생각해보니 이치에 맞지 않았다 1번 가정 : 다음 점은 반드시 x+a, y+b 즉 점을 기준으로 1사분면에 존재할 것이다 -> 지그재그와 같은 경로가 최적이라면 더 1사분면으로 가는 것이 더 손해일 수도 있다. 2번 가정 : 하나의 길이를 정해두고 그 길이보다 반드시 큰 경로로만 갈 것이다. -> 말이 안됨 첫번째 선택한 길이 더 클 수도 있음, 길이는 의미가 없다. 결국에 생각하다 보니, 길이를 정해두고 그..