러닝 Go Go는 최근 웹 개발 분야에서 많은 인기를 받고 있는 프로그래밍 언어입니다. 러닝 Go는 다른 프로그래밍 언어를 활용할 줄 아는 개발자를 대상으로 Go 언어를 스스로 공부할 수 있도록 도와주는 책입니다. 책에서 소개하는 저자의 다양한 경험을 통해 다른 프로그래밍 언어와 어떤 부분이 다르고, 색다른 특징을 가지는지 소개하고 있습니다. 또한 많은 예제를 통해 Go 언어만이 가지고 있는 특성을 학습합니다. 책의 구성 총 15장의 챕터로 구성되어 있으며, 1장 Go 개발 환경 설정부터 15장 Go의 제네릭까지 폭넓게 소개하고 있습니다....

Deep Learning for Vision Systems 딥러닝 기술이 보편화되면서 컴퓨터 비전을 활용한 다양한 분야의 눈부신 발전이 진행되고 있습니다. 비전 시스템을 위한 딥러닝은 컴퓨터 비전 분야의 최신 기술을 실무 관점에서 쉽게 이해할 수 있도록 잘 정리된 책입니다. 책의 특징 다른 딥러닝 또는 컴퓨터 비전 책들과는 다른 부분이 분명 있습니다. 일부 딥러닝 책은 퍼셉트론으로 시작해 기본적인 CNN, LSTM 구조를 수학적으로 설명합니다. 하지만 이 책은 객체 인식(Object Detection), GAN, Deep Dream 또는 Style Transfer, Visual Embedding 등 다양한 기술을 소개합니다....

BinaryGap Codility Lessons 문제를 풀면서 정리합니다. 문제 설명 A binary gap within a positive integer N is any maximal sequence of consecutive zeros that is surrounded by ones at both ends in the binary representation of N. For example, number 9 has binary representation 1001 and contains a binary gap of length 2. The number 529 has binary representation 1000010001 and contains two binary gaps: one of length 4 and one of length 3....

실전 시계열 분석 시계열 데이터(time-series data)는 시간 순서대로 정의된 데이터를 의미합니다. 시계열 분석이란 최근 몇 개월간의 주식 시장 데이터, 기상 환경 데이터 등 과거 데이터를 기반으로 유의미한 정보를 추출하는 행위입니다. 이커머스(e-commerce) 분야에서 고객의 상품 구매 행동 패턴 변화를 알아보기 위해서도 지난 과거에 구매했던 상품들을 참고하는 것 역시 시계열 분석의 한 종류이기도 합니다. 이처럼 데이터를 누적하여 저장하고, 저장된 데이터를 활용하여 어떤 작업을 수행하는 것이 시계열 분석이라 할 수 있습니다. 머신러닝 & 딥러닝 어플리케이션 환경에서 데이터는 지속적으로 수집하고 활용하기 때문에 우리가 다루는 대부분의 데이터는 시계열 데이터로 확장할 수 있습니다....

머신러닝 디자인 패턴 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 기술의 발전으로 풀리지 않던 많은 문제들이 해결되기 시작했습니다. 다양한 분야에서 딥러닝 기술을 적용하려 많은 연구들이 진행되었고, 이 중 유의미한 성과를 내는 연구 결과도 있었습니다. 반면 많은 연구들이 실제 현장에 적용되지 못한 연구들도 많습니다. 어쩌다 이런 일이 발생한 것일까요? 머신러닝과 딥러닝은 운영 비용이 비쌉니다. 데이터를 기반으로 알고리즘을 만드는 학문이다 보니, 데이터를 만들고 해석하는데 많은 비용이 발생합니다. 다른 학문에 비해 해석 가능한 영역이 좁다 보니, 많은 학습을 반복적으로 수행합니다....