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Training, Validation, Test DATA딥러닝을 공부하다 보면 `training data`, `validation data`, `test data`라는 말을 자주 보게 된다. training data는 모델을 학습시키는 데이터이고, test data는 학습이 끝난 모델을 평가하는 데이터이다. 그런데 validation data는 조금 헷갈릴 수 있다.학습 데이터도 아니고, 최종 테스트 데이터도 아닌 것 같은데 왜 필요한지 애매하기 때문이다. 이번 글에서는 training, validation, test data의 차이를 먼저 정리하고, 이어서 K-fold cross validation까지 살펴보고자 한다. Training dataTraining data는 모델을 직접 학습시키는 데이터이..

문제프로그래머스 사이트를 운영하는 그렙에서는 재택근무와 함께 출근 희망 시각을 자유롭게 정하는 유연근무제를 시행하고 있습니다. 제도 정착을 위해 오늘부터 일주일 동안 각자 설정한 출근 희망 시각에 늦지 않고 출근한 직원들에게 상품을 주는 이벤트를 진행하려고 합니다. 직원들은 일주일동안 자신이 설정한 출근 희망 시각 + 10분까지 어플로 출근해야 합니다. 예를 들어 출근 희망 시각이 9시 58분인 직원은 10시 8분까지 출근해야 합니다. 단, 토요일, 일요일의 출근 시각은 이벤트에 영향을 끼치지 않습니다. 직원들은 매일 한 번씩만 어플로 출근하고, 모든 시각은 시에 100을 곱하고 분을 더한 정수로 표현됩니다. 예를 들어 10시 13분은 1013이 되고 9시 58분은 958이 됩니다. 당신은 직원들이 설정..

문제얀에서는 매년 달리기 경주가 열립니다. 해설진들은 선수들이 자기 바로 앞의 선수를 추월할 때 추월한 선수의 이름을 부릅니다. 예를 들어 1등부터 3등까지 "mumu", "soe", "poe" 선수들이 순서대로 달리고 있을 때, 해설진이 "soe"선수를 불렀다면 2등인 "soe" 선수가 1등인 "mumu" 선수를 추월했다는 것입니다. 즉 "soe" 선수가 1등, "mumu" 선수가 2등으로 바뀝니다.선수들의 이름이 1등부터 현재 등수 순서대로 담긴 문자열 배열 players와 해설진이 부른 이름을 담은 문자열 배열 callings가 매개변수로 주어질 때, 경주가 끝났을 때 선수들의 이름을 1등부터 등수 순서대로 배열에 담아 return 하는 solution 함수를 완성해주세요.제한사항5 ≤ player..

reshapereshape()는 배열의 모양을 바꾸는 함수이다. np.random.randint(-1, 5, size=(12,))는 -1 이상 5 미만의 정수 중에서 랜덤하게 12개를 뽑아 1차원 배열을 만든다.a = np.random.randint(-1, 5, size=(12,))print(a)print(a.shape)[ 2 1 -1 2 2 3 1 2 1 3 0 4](12,) reshape(2, 2, 3)은 원소 12개짜리 배열을 2×2×3 형태로 바꾼다.2행 3열 짜리의 데이터가 2개 있다는 뜻이다. (데이터 개수, 행, 열)b = a.reshape(2, 2, 3)print(b)[[[ 2 1 -1] [ 2 2 3]] [[ 1 2 1] [ 3 0 4]]] 중요한 점..