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import java.util.Arrays;class Solution { public String solution(int[] numbers) { // Step 1: int 배열을 String 배열로 변환 String[] strNumbers = new String[numbers.length]; for (int i = 0; i (o2 + o1).compareTo(o1 + o2)); // Step 3: 정렬된 문자열을 하나로 합치기 StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (String s : strNumbers) { sb.append(s); ..

kt 에이블스쿨을 진행하면서, 여러 검증 요소들을 배우는데, 통계학적 지식이 부족하기도하고, 아무래도 데이터분석이나 여러 보고가 필요한 상황이 필요할 것 같아 따로 태블로를 습득할까 고민하던중에 대한상공회의소에서 만든 자격증인 경영정보시각화능력 자격증을 따기로 결정했다!취득하려는 사람이 별로 없다보니 (+ 초반이라 기출문제도 적고,,,쉽게 나온다고 함) 많이 찾아보느라 애를 썼다.."정보처리기사 실기화" 가 되기전에 필기라도 얼른 따야할 것 같아서 바로 시험을 접수했고, 실기는 알아보니 극악이라고하는데.. 벌써부터 무섭다!나라도 정보를 조금이라도 올려야 도움이 될 것 같아서 올리게 되었다 ( 물론 gpt는 신이지??)경영정보시각화능력 수험 가이드북해당 파일은 대한상공회의소 측에서 제공하는 수험 가이드북으..

드디어 미프 이후에 또 한 챕터가 끝났습니다~! 이번에는 llm 에 대해서 배웠고, KT AIVLE SCHOOL 에서는 무료로 해당 교육 기간동안 사용할 수 있는 무료 chatgpt api를 제공해줘서 정말 수월하게 실습을 진행했고, 구글 코랩 PRO 비용도 지원해주기 때문에 막힘없이 잘 끝낸 것 같습니다!Part 1. Lang Graph 기초LangGraph는 LLM 기반 워크플로우를 “그래프” 형태로 유연하게 구성할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다.# 1. 상태 정의: state는 대화의 중간 정보를 저장함class AgentState(TypedDict): input: str result: str # 2. 노드 정의: 각 노드는 특정 기능을 수행하는 함수임def start_node..

안녕하세요! kt 에이블스쿨에서 자소서 제출과 코테를 보던게 어제 같고, 교육 시작한 지가 엊그제 같은데 벌써 한달이 다되어가고 무려 미프 1차 4일의 기간이 끝나고! 후기를 들고 왔습니다~이번 미니프로젝트 1차 기간에는 1,2일차에는 ai 모델링 과제가 되었구요, 3,4일차에는 다음주에 있을 AICE ASSOCIATION 시험 대비를 위해 관련 프로젝트를 진행했습니다! KT 에이블 스쿨에서는 AICE 시험을 위해 전액 지원을 해주기 때문에 매우 좋았고, 국가공인자격+다수기업 채용우대 해주기 때문에 스텝업 하기 정말 좋았습니다!! 미니 프로젝트 1,2일 데이터 EDA kt 에이블스쿨에서 그동안 다뤘던 데이터는 column 즉 feature의 갯수가 그렇게 많지 않았다. 근데 데이터 전처리를 하려고 형태..

KT 에이블 스쿨의 장점 중 하는 "스터디" 라고 생각한다.kt 에이블 스쿨 시작과 동시에 정보처리기사 실기 시험이 3주가 남고 중간에 미프가 있는 상황... 조금 비상이 걸렸던 상황이였다... + 중간에 크게 아프게되어 조금 혼자 하기에는 불안했다.. 그렇게 같은 반의 에이블러 분들께 실기 스터디를 제안하였고 총 6분 께서 같이 참여를 해주셨다 ( 진짜 고마워요 다들...) 스터디는 위와 같은 스케쥴로 진행되었고, 기본적으로 3명씩 A,B 2개의 조로 나누어서 40분동안 올려준 문제를 풀고나서 각자 맡은 문제들을 설명하면서 질의응답 하는 시간을 가졌다. 이 과정에서 발표하는 입장에서도 남한테 알려줄 정도로 공부를 해야하고, 나머지 사람들도 이러한 해설을 이해할 정도로 어느정도 공부를 하게되니 모르는 ..

이번 시간은 앞서 배운 머신러닝에 대해서 에이블스쿨에서 제공한 실습 자료에서 몇 가지만 진행을 해보려고 합니다!에이블스쿨의 경우 수업이 끝난 후에 바로 실습 자료에 대한 제공이 더 이루어지기 때문에 수업이 끝난 후에 복습을 할수도 있고 , 사정이 생긴다면 다시 강의를 볼 수 있는 시스템이기 때문에 정말 걱정이 없습니다!! ( 경험담...며칠전 수두에 걸려서 앓느라 이거 덕분에 출석인정도 되고 진도에 따라갈 수 있었어요! ) 1. 분류 모델_Decision Tree Classification오늘 다뤄볼 데이터는 꽃잎 데이터인 붓꽃 품종을 예측해보려고 한다당연히 범주형 데이터 이므로 의사결정트리를 이용해서 할 것이다~데이터 준비 및 이해# 데이터 읽어오기path = 'https://raw.githubuser..