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[C언어] 소개 과연 C언어란 걸 알아야 하는 것일까? 곰곰히 생각해볼 수 밖에 없는 문제다. 나 또한 사실상 개발의 대부분을 파이썬으로 진행하고 있기 때문에 복잡하고도 불편한 C언어에 대해서 이제 막 개발에 발을 들인 많은 사람들은 왜 이걸 배워야 하는 지에 대한 의문이 들 것이다. 그런데 사실상 이 C라는 언어는 프로그래밍을 시작하기에 아주 좋은 언어이다. 그 이유에 대해서 알아보자. 첫 번째 이유는 그 무엇보다도 성능에 직결되는 언어이기 때문이다. 여기서 말하는 성능은 머신러닝에서 나오는 정확도같은 걸 말하는 것이 아니다. 정말 말 그대로 성능, 얼마나 이 프로그램이 빠르냐 느리냐를 명확하게 예측할 수 있는 제대로 된 예측이 가능한 언어이다. 대부분의 프로그래밍 좀 했다는 사람들은 컴퓨터가 1초에 1억번 또는 많이.. 더보기
클러스터링 (Clustering) 군집화라는 것은 말 그대로 어떤 데이터들을 몇 개의 군집으로 모으는 것을 의미한다. 쉽게는 그룹으로 나눈다고 이해하면 된다. 이는 참으로 많은 곳에 쓰인다. 그도 그럴 것이 수많은 데이터마다 따로따로 처리해줄 수는 없지 않은가. 수많은 데이터를 그룹으로 나눈 뒤에 특정 그룹별로 처리를 한다거나 그 그룹의 특성을 알아내는 것이 훨씬 더 쉽기에 데이터를 올바르고 빠르게 군집화하는 것은 머신러닝이나 빅데이터 분야에서 항상 중요한 문제로 다루어지고 있다. 이번에는 기본이 되는 군집화 알고리즘을 소개하고자 한다. K 평균 군집화 (K-mean clustering) 대부분의 사람들이 군집화 알고리즘을 배울 때 가장 처음 접하는 K 평균 군집화 알고리즘이다. 데이터가 벡터로 표현되어 있을 때, 아래의 목적식을 최소화.. 더보기
이미지 세분화 (Image segmentation) 이미지를 세분화한다는 것은 이미지에 있는 픽셀들을 군집화하겠다는 의미이다. 이미지가 가지고 있는 특성으로 픽셀간의 거리와 픽셀값 그 자체가 있다. 일반적으로 인접한 픽셀끼리 군집화 하고 픽셀값이 비슷한 것끼리 군집화하는 것이 말이 된다. 예를 들어, 사자가 있는 이미지에서 세분화를 진행했을 때, 사자에 해당하는 픽셀들은 위치적으로 모여있을 것이고 대체로 색깔이 노랄 것이기 때문이다. 이처럼 이미지를 세분화 하는 것은 거리 정보도 고려해야 하기 때문에 일반적인 데이터를 세분화하는 것과는 살짝 다르다. 이 또한 딥러닝이 제일 잘하지만.. 이전에 사용되었던 클래식한 여러 알고리즘에 대해서 알아보자. 분수령 알고리즘 (Watershed algorithm) 이미지의 픽셀 하나하나를 높이라고 생각해보자. 그러면 이.. 더보기
베라보 베라보 특선이 있다길래 친구랑 함께 먹으러 갔다. 친구는 특선을 4번이나 먹었다기에 질리는 거 아닌가 싶었는데 맛있어서 괜찮다고 한다. 라멘집이니까 국물이 있을 줄 알고 국물이랑 밥이랑 먹으려고 밥을 추가했는데 보다시피 국물이 없이 쫄면같은 비주얼이라 조금 당황했다. 나에겐 살짝 짯는데 물이나 초생강같은 걸 같이 먹으니 맛있었다. 마지막에는 밥이랑 라멘에 있는 소스랑 같이 먹었는데 짭조름한 게 맛있었다. 한번쯤은 먹을만한 것 같다. 더보기
이박사 냄비갈비 인싸는 아니지만 친구랑 맛난 거 먹으러 가는 걸 좋아하기는 하는 것 같다. 월급이 적어서 자주는 못가지만.. 또 한 번 맛난 곳을 탐방해보기로 했다. 가격대는 둘이서 먹으면 인당 만원 정도에 먹을 수 있는 것 같다. 작은 게 18000원 정도로 거기에 라면사리나 떡 추가같은 게 가능하니 그렇게 먹는게 더 좋아보인다. 매운 맛 세기는 순한맛, 눈물맛, 죽는맛(?) 이렇게 있는데 아주머니께 잘 말씀드리면 순한맛보단 맵고 눈물맛보단 덜 매운 맛을 맛볼 수 있다. 내가 매운 걸 잘 못 먹어서 그렇게 시켯다. 그럼에도 땀 뻘뻘 흘리며 먹었다.. 이런 건 솔직히 맵게 먹는 게 맛있는 것 같다. 사실 고기랑 라면사리랑 찌개느낌인데 실패할 수가 없을 것 같다. 고기도 처음에는 적게 들어있는 줄 알았는데 점차 국물이 졸.. 더보기

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