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2024 네이버 공채 Tech 코딩테스트 후기 오늘 아침에 네이버의 Tech 분야 코딩테스트가 있었다. 사실 취업할 때 제일 자신없는 부분이 이 코딩테스트 쪽이다. 한 번 뚫은 적이 있긴 하지만 떨어진 적이 압도적으로 많기 때문이다. 그런데 올해 네이버의 코딩테스트 문제들은 다소 쉬웠던 것 같다. 내가 세 문제를 모두 풀었기 때문이다. 원래 쉬웠는지는 알 수 없는데 후기를 좀 찾아보니 올해가 유독 쉽다고 하는 분들이 많았다. 그래서 규정을 어기지 않는 선에서 올해 네이버의 코딩테스트는 어떠한 문제가 나왔는지 말해보고자 한다. 전체적인 흐름 전체적으로 어떻게 풀어야하지? 하는 아리송한 문제들이 많았다. BFS,DFS 같은 그래프 탐색, 이진 탐색, DP 등 명확한 풀이법이 떠오르지 않는 문제들만 나왔다. 그래서 완전 탐색, 즉 브루트포스를 써서 다 해.. 2024. 3. 23.
[NLP Study] - LSTM 이번 포스팅에선 LSTM에 대해 공부해보면서 어떻게 RNN보다 좋은 모델로 평가받을 수 있었는지에 대해 살펴보고자 한다. 참고자료 https://wikidocs.net/22888 08-02 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 바닐라 아이스크림이 가장 기본적인 맛을 가진 아이스크림인 것처럼, 앞서 배운 RNN을 가장 단순한 형태의 RNN이라고 하여 바닐라 RNN(Vanilla RNN)이라고 합니다. (… wikidocs.net https://deeplearning.cs.cmu.edu/F23/document/readings/LSTM.pdf LSTM 논문 Vanilla RNN의 문제 순환형 신경망 중 가장 기초적인 신경망을 Vanilla RNN (바닐라 RNN) 이라고 한다. .. 2024. 3. 22.
구글 2024 SWE Intern 면접 후기 원래 면접 후기는 잘 안쓰는데 이런 식의 코딩 면접은 처음이라 후기를 써놓고자 한다. https://www.google.com/about/careers/applications/jobs/results/88174919918985926-software-engineering-intern/ Software Engineering Intern, Summer 2024 — Google Careers Equal Opportunity Google is proud to be an equal opportunity and affirmative action employer. We are committed to building a workforce that is representative of the users we serve, c.. 2024. 3. 8.
[바둑 AI 프로젝트 3일차] 데이터 구하는 곳 + MCTS 최근에 바빠서 바둑 AI는 신경을 많이 못 쓰고 있다. 그래도 오늘 새로 공부한 내용들을 정리하고자 한다. 데이터 구하는 곳 처음엔 내가 바둑팝에서 저장한 기보들을 사용하려고 했는데 아무리 생각해도 이걸론 턱없이 부족할 것 같아서 데이터를 조금 더 찾아봤다. 그랬더니 바둑 공부하기도 굉장히 유용한 사이트들을 몇 개 찾았다. https://online-go.com/ online-go.com에서 바둑을 즐기세요! | OGS Online-Go.com은 온라인 바둑 게임을 즐길 수 있는 최고의 사이트입니다. 저희 커뮤니티 지원 사이트는 사용이 친근하고 편리하며 무료입니다, 오셔서 저희와 함께 바둑을 즐기세요! online-go.com online-go, 온라인 고라는 간단한 이름을 가진 전세계적인 바둑 사이트이.. 2024. 2. 20.
[LLM] Deeplearning.AI Langchain 강의 내용 정리 오늘은 Langchain에 대해 공부하고 싶어서 코세라에서 찾은 Langchain 강의를 들은 내용을 정리해보고자 한다. 강의 링크 : https://www.coursera.org/projects/langchain-chat-with-your-data-project?skipBrowseRedirect=true LangChain Chat with Your Data 2시간 이내에 이 안내 프로젝트를 완료하세요. LangChain: Chat With Your Data delves into two main topics: (1) Retrieval Augmented Generation (RAG), a common LLM application ... www.coursera.org Coursera와 Deeplearning.. 2024. 2. 10.
[NLP Study] - RNN 트랜스포머가 무엇이 대단한지를 이해하려면, Seq2Seq부터 이해해야 하고, 결국엔 그 전의 자연어 처리가 어떠한 식으로 이루어졌는지를 완전히 이해해야 할 것 같다. 그래서 한 달 동안 RNN부터 쭉 공부를 해보고자 한다. 나중에는 관련 논문들을 읽어보고 코드로 구현할 수 있을 수준까지 실력을 올리고 싶기 때문에 논문 베이스 + 관련 자료 공부하고 정리하는 형식으로 포스팅이 이어질 것 같다. 참고자료 https://www.youtube.com/watch?v=Hn3GHHOXKCE&ab_channel=%EB%A9%94%ED%83%80%EC%BD%94%EB%93%9CM 이번에 RNN을 공부하면서 참고한 영상이다. https://arxiv.org/abs/1808.03314 Fundamentals of Recur.. 2024. 2. 6.

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