비행기 예약 정보 꿀팁

1. 공항 현장 대기를 통한 방법당일 탑승 불가 손님의 노쇼(No-Show) 좌석을 배정받을 수 있습니다. 비행기 출발 직전에 노쇼 하는 고객의 좌석을 받는 방법입니다.방법 : 대기하고자 하는 항공사 카운터로 가서, "대기 예약"을 하겠다고 하면 대기 순서가 적힌 번호를 주고, 노쇼로 인한 좌석이 생길 경우에 연락을 줍니다.대한항공 아시아나는 현장대기를 받지만, 저가 항공사의 경우 대기 예약을 받지 않는 경우가 많습니다.또한, 아시아나 플래티넘/다이아몬드, 대한항공 VIP 등급이 아니라면 우선 좌석을 배정 받기가 힘든 현실입니다.. 여러명이라면 순번이 뒤로 밀리기 때문에. 빨리 가고싶으면 한 사람씩 예약대기를 거는게 좋습니다. 공항 현장 구매 가격은 온라인 할인이 전혀 적용되지 않기 때문에, 일반석 가격..

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좀 전에 RNN 코드에 대해 설명하였는데 , 이번 포스트에서 조금 더 자세하게 다루어, 입력과 출력의 dimension 이 어떻게 결정이 되는지에 대해서 설명 하고자 한다. Cell 을 만드는 코드에서 출력의 size(hidden size)를 정한다. 이렇게 cell 을 만드는 부분과 사용하는 부분을 나눈 것은, cell 을 편리하게 바꿀 수 있게 다 RNN 또는 LSTM으로 바꿀 수 있음. Output 의 dimension 은 cell 을 만들어줄 때 hidden_size에 달려 있다. Hidden_Size 가 2이니까, 입력 데이터의 dimension이 무엇이든 간에, output dimension 은 2가 됨. Shape=(1,1,4)에서 마지막 4는 input dimension이다. Sequenc..

RNN 은 이전의 스테이트가 현재의 스테이트에 영향을 줄수있어야함. 시리즈의 데이터에 적합하다. 종종 위의 그림으로 표현한 것을 구글링 하면 많이 나오게 되는데. 실제로는 이런형태가 될것임. 위에것은 간략화된 버전. 그 이유는.. 아래의 함수를 보면 알 수 있다. 사람들이 그림 하나로 표현하는 이유는 각 상태에서 쓰이는 함수 Fw가 모든 RNN에서 동일하기 때문에가장 기본적인 RNN 은 바닐라 RNN (검색해보길) 일상생활에서 보이는 RNN 의 예로서 네이버검색창에 내가 평소에 관심 있어하는, 전동킥보드를 검색해보기로하였다. 이렇게 “전동” 두 글자만 입력했는데, 내가 찾고자 하는 전동 킥보드가 검색 추천으로 뜨는 것이 RNN이다. 오 똑똑해 똑똑해! 현재 글씨가 들어왔을 때 다음 글씨를 맞추는 것을 R..

학습을 시킨다는 것. Cost를 최소화하는 W를 찾아내는 것. 경사하강법을 사용해서 , start 가 어디든지 간에, 경사가 줄어드는 쪽으로 오게 됨. 산을 타고 내려오듯이.-기울기라는 것은 cost 를 미분한 값으로 나타난다 -알파는 learning rate. 이전의 regression은 숫자를 예측하는 것 이였다면 오늘 다룰 Binary Classification은 둘 중 하나를 정해진 카테고리로 고르는 1것이다 예) 스팸메일 구분.(스팸이거나 스팸이 아니거나) 0또는1로 인코딩한다. 데이터들을 나누는 선을 그리는것이 목적이다. 리니어 리그레션에서는 H(x)=Wx+b 를 0~1 사이의 값을로 압축을 시켜주는 함수가 필요하였고 그것이 Sigmoid 함수이다. Logistic function 이라고도 함..

Linear Regression 을 텐서플로우로 구현. H(x) = Wx + bWeight 위의 H는 Hypothetis 의 약자로, 우리가 가설을 통해 예측하는 값이다. cost function 은 예측을 한값이 실제 true value 와의 차이의 제곱으로 얼마나 잘 예측을 했는지 나타내는 function 차이제곱을 평균낸것.우리는 학습을 통해 cost function 을 minimize 해야함. 이것을 텐서플로우로 구현한다면.앞장에서 말한것과 같이 세가지스텝으로 한다. 1 그래프를 그린다.2 세션 런으로 그래프를 실행시킨다3 그래프를 업데이트 하거나 어떤 값을 돌려준다. 텐서플로우 에서 사용될 함수들 X와 Y 값이 주어진다. 학습할 데이터가 주어진다 tf.Varable Trainable 변수로 해석..