~모델링 : https://uj07096.tistory.com/40 [My IT] LSTM 활용 Air Pollution Forecast 데이터셋 예측(1) 데이터셋 소개 ~ 모델링Air Pollution Forecasting데이터셋 : Kaggle의 Air Pollution Forecasting - LSTM Multivariation Air Pollution Forecasting - LSTM MultivariateLstm multivariate sample dataset for architecture design and orchestrationwww.kaggle.com 목표 : LSTM을 활용uj07096.tistory.com 4. 하이퍼파라미터 튜닝수작업으로 하이퍼파라미터 튜닝을 하는 것보다는 베이지..

목표: 손상된 문서를 복원, 노이즈를 제거하여 원본 문서를 최대한 복원하는 것 활용 데이터셋 : Kaggle의 Denoising Dirty Documents Denoising Dirty DocumentsRemove noise from printed textwww.kaggle.com 데이터 폴더 구조 : denoising-dirty-documents -> train(학습 데이터) -> train_cleaned(train 이미지에 대한 깨끗한 이미지) -> ..

문제 풀이#로또 등수 계산 함수 정의def lotto_count(cnt) : if cnt == 6 : return 1 elif cnt == 5 : return 2 elif cnt == 4 : return 3 elif cnt == 3 : return 4 elif cnt == 2 : return 5 else : return 6def solution(lottos, win_nums): #최저 count, 최대 count 정의 worst = 0 best = 0 res = [] for num in lottos : #번호가 당첨번호와 같을때(최저 count, 최대 co..

문제 틀렸던 풀이def solution(survey, choices): #성격 유형 검사 알파벳 딕셔너리 생성 mbti = {'R' : 0, 'T' : 0, 'C' : 0, 'F' : 0, 'J' : 0, 'M' : 0, 'A' : 0, 'N' : 0} res = '' #딕셔너리에 해당 문자에 맞는 점수 부여 for i in range(len(survey)) : if choices[i] > 4 : #뒤의 문자에 점수 부여 mbti[survey[i][1]] += choices[i] - 4 elif choices[i] = mbti['T'] : res += 'R' else : res += 'T' ..

문제 풀이 def solution(ingredient): hamburger = [] #햄버거 샘플 생성 success = [1, 2, 3, 1] cnt = 0 for i in ingredient : hamburger.append(i) # 쌓인 재료로 햄버거가 만들어졌을 때 if hamburger[-4:] == success : cnt += 1 #햄버거 pop for j in range(4): hamburger.pop() return cnt 풀이 설명1. 재료들을 추가할 리스트 생성(hamburger)2. 햄버거의 샘플 리스트 생성(s..

문제 풀이 def solution(s, skip, index): #알파벳 리스트 alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'] #리스트로 한글자씩 처리하기 위해 list 변수 정의 word = list(s) rm_alpha = list(skip) #skip에 포함되어있는 문자 alphabet에서 제거 for rm in rm_alpha : alphabet.remove(rm) for i in range..