나는 한번 결정을 내리면 절대 되돌아보지 않는다. “마이클 조던” 참고: YouTube Video 배수의 진을 쳐본 적이 있나요? 배수의 진 “배수의 진”은 전략적 군사 방법에서 시작하여 현대 사회에서 다양하게 응용되는 개념입니다. 이 글에서는 배수의 진의 의미, 역사적 배경, 그리고 현대적 응용에 대해 살펴봅니다. 배수의 진이란? ...

주요 알고리즘 설계 기법들 분할 정복 (Divide and Conquer) 방법: 큰 문제를 작은 하위 문제로 나누고, 각각을 독립적으로 해결한 후 그 결과를 결합하여 전체 문제의 해결책을 찾습니다. 적용 예시: 병합 정렬(Merge Sort): 배열을 반으로 나누고, 각 부분을 ...

분할 정복 (Divide and Conquer) 개요 분할 정복(Divide and Conquer)은 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분할하여 해결하는 알고리즘 설계 패러다임입니다. 이 방법은 문제를 분할하고, 각 부분을 개별적으로 해결한 다음, 그 결과를 합쳐 전체 문제의 해결책을 얻습니다. 특징 문제 분할: 큰 문제를 여...

결정 트리를 사용한 정렬 알고리즘 분석 결정 트리는 정렬 알고리즘의 효율성과 최소 비교 횟수를 분석하는 데 사용되는 중요한 이론적 도구입니다. 결정 트리의 기본 요소 노드 알고리즘의 특정 시점에서 수행되는 비교를 나타내는 요소입니다. 가지 각 노드에서 나오는 가지는 비교의 가능한 결과를 나타냅니다. 경로 루트에서 시작해 리...

내부 정렬과 외부 정렬 비교 데이터 정렬에 사용되는 두 가지 주요 방법인 내부 정렬과 외부 정렬에 대해 비교합니다. 내부 정렬 (Internal Sorting) 정의 내부 정렬은 데이터 전체가 주 메모리(보통 RAM)에 저장될 때 사용되는 정렬 방식입니다. 특징 빠른 액세스: 데이터가 메모리에 있어 액세스 속도가 빠릅니다. 크기 제한:...

동적 계획법 (Dynamic Programming) 동적 계획법은 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘 설계 기법입니다. 이 기법은 큰 문제를 작은 하위 문제로 나누고, 이러한 하위 문제들의 해결책을 저장하여 재사용합니다. 이 방식은 중복되는 계산을 줄여 알고리즘의 효율성을 향상시킵니다. 핵심 개념 최적 부분 구조 (Optimal ...

인공신경망의 역사와 퍼셉트론 모델 1세대: 인공신경망과 퍼셉트론의 등장 (1943~1986년) 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network) 인간의 뉴런 구조를 모방하여 만든 기계학습 모델입니다. 1943년, McCulloch와 Pitts가 제안한 논문에서 최초로 소개되었습니다. 퍼셉트론 (Perceptron) ...

개요 Factorization Machines (FM)은 머신러닝에서 복잡한 변수 간 상호작용을 모델링하는 효과적인 방법입니다. 이 기법은 특히 추천 시스템, 등급 예측, 클릭률 예측과 같은 분야에서 유용하며, 희소 데이터 세트에서 강력한 성능을 발휘합니다. FM의 주요 특징 상호작용 모델링: FM은 다양한 특징 간의 모든 상호작용을 고려합...

최적의 잠재요인 수 (K) 찾기 개요 데이터에서 최적의 잠재요인 수(K)를 찾는 것은 추천 시스템에서 중요한 단계입니다. 이 과정은 사용자와 아이템 간의 상호작용을 나타내는 행렬을 효과적으로 분해하여, 사용자의 선호도 또는 아이템의 특성을 잘 반영할 수 있는 잠재요인의 차원 수를 결정합니다. 방법론 잠재요인 수 ( K )를 결정하는 과정은 다음...

테스트 셋과 트레인 셋 분리의 중요성: 모델의 일반화 능력 평가: 훈련 데이터에서 학습한 모델이 얼마나 잘 새로운 데이터에 적용되는지 평가합니다. 과적합 방지: 모델이 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 성능이 떨어지는 것을 방지합니다. 모델 성능의 ...