깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)은 그래프 또는 트리 자료 구조에서 널리 사용되는 탐색 알고리즘이다. DFS는 시작 노드에서 출발해 각 분기(Branch)를
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Python을 활용한 다중 숫자 입력의 최소 공배수(LCM) 계산 방법: 원리와 구현 코드 설명
최소 공배수(LCM, Least Common Multiple)는 두 개 이상의 숫자의 공통 배수 중 가장 작은 값을 의미한다. LCM은 수학에서 중요한 개념이며,
Continue readingPython을 활용한 다중 숫자 입력의 최대 공약수(GCD) 계산 방법: 원리와 구현 코드 설명
최대 공약수(GCD, Greatest Common Divisor)는 여러 숫자의 공통 약수 중 가장 큰 값을 의미한다. GCD는 수학적으로 매우 중요한 개념이며, 컴퓨터
Continue reading손실 함수(Loss Function) 완벽 가이드: AI 모델 성능 향상을 위한 핵심 요소와 고려사항
지난 포스트에서는 좋은 알고리즘이 갖춰야 할 주요 특징들을 살펴보았다. 이번에는 머신 러닝과 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 손실 함수(Loss Function)에
Continue reading[Python 예제 코드] Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 단계별 코드 구현 가이드와 데이터의 중요성
Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그
Continue reading멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 알고리즘과 접근법
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 기본 개념
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
Continue reading[Perception] 컴퓨터 비전, 이미지 인식에 사용되는 주요 머신러닝 알고리즘
컴퓨터 비전, 이미지 인식은 컴퓨터가 이미지나 영상에서 패턴을 인식하게 하는 기술로, 의료, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이번
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