일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
- 코딩스타일
- Traveling salesman problem
- 딥러닝
- 배반사건
- 산업공학
- off-policy
- 카멜케이스
- 유전알고리즘
- Federated learning
- 큐러닝
- 확률공리
- Sarsa
- 도커 개념
- 몬테카를로 학습
- 케밥케이스
- 강화학습
- routing problem
- Docker Image
- genetic algorithm
- 그리드월드
- on-policy
- mmoe
- 도커 컨테이너
- q learning
- 파스칼케이스
- 연합학습
- Metaheuristic
- 헝가리안노테이션
- multi task learning
- 스네이크케이스
- Today
- Total
목록전체 글 (15)
SU Library

정말 오랜만에 글을 쓰네요. 6월 7일 디펜스이후로 열심히 블로그를 하려고했지만, 디펜스이후 치워야될 일들이 너무 불어나는 바람에... 바빠서 현실과 싸우는 중입니다. 그와중에 몇가지 정리된 사안들이 있어서 약간의 여유가 생긴지라, 그동안 배웠던 지식을 복습하고, 다시 정리하는 차원에서 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘인 Genetic Algorithm(GA)에 대해 작성하게 되었습니다. ㅎㅎ 최적화학문에 대한 첫 포스팅인 만큼 메타휴리스틱이 무엇인지, 이걸로 무엇을 할건지에 대해 간략히 설명하고 넘어가겠습니다. 메타 휴리스틱이란? 풀고자하는 문제의 최적해(정답)를 제한된 시간과 한정된 자원으로 풀기위한 알고리즘 입니다. 이는 선형계획모델 등 전통적인 최적화 기법으로 reasonable한 시간안에 풀기 어..

보통 확률론에서, Hoeffing's inequality는 upper bound를 제공하고, 이는 독립적인 랜덤 변수들의 합이 랜덤 변수들의 기대값에서부터 일정량이상 벗어날 확률을 구하는 것이다. 여기서 랜덤 변수들에 대한 제약조건이 하나 붙는데, 이는 일반 independent random variable이 아닌, bounded independent random variables이므로, 각 변수들은 $$a_i \leq X_i \leq b_i$$로 특정 범위 내에서 랜덤 변수들임을 의미한다. 가정 $$X_1,X_2,...X_n$$ 은 독립적인 랜덤 변수들이고 $$(a_i \leq X_i \leq b_i)$$를 만족한다. 또한 범위 $$(a_i \leq X_i \leq b_i)$$에 존재하는 모든 X들은 ..
SQL 쿼리문 기본 정리 컬럼의 종류 데이터 유형 설명 Varchar Character varying의 약자로 가변 길이의 문자열 정보임 sql의 경우 최대 8000바이트 저장 가능 NUMERIC 정수, 실수 등 숫자 정볼르 가지고 있음 표기법의 예로 정수부분이 6자리 소수점이 2자리인것을 표현하면 NUMERIC(8,2)로 표기하면 된다. DATE 날짜와 시간정보 관리함 제약 조건의 종류 PRIMARY KEY(기본키) : 기본키 중복안되고, NULL입력 안됩니다. UNIQUE KEY(고유키) : NULL있어도 됨, 다만 중복만 안됩니다. NOT NULL : 무조건 비우면 안됨 'DEFAULT'설정이 되어있으면, 새로운 로 추가시 아무값입력안하면 디폴트 세팅이 들어갑니다. CHECK : TRUE FALSE..