알고리즘 - DEEPLINK CORE Lab

데이터 사이언스에서 사용하는 데이터 축소: 주요 알고리즘 정리

데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.

데이터 사이언스과 머신러닝에서 고차원 데이터는 매우 일반적이다. 하지만 고차원 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 t-SNE(t-Distributed Stochastic

데이터 사이언스와 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear

데이터 사이언스와 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.

다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도

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

최소 공배수(LCM, Least Common Multiple)는 두 개 이상의 숫자의 공통 배수 중 가장 작은 값을 의미한다. LCM은 수학에서 중요한 개념이며,

최대 공약수(GCD, Greatest Common Divisor)는 여러 숫자의 공통 약수 중 가장 큰 값을 의미한다. GCD는 수학적으로 매우 중요한 개념이며, 컴퓨터

지난 포스트에서는 좋은 알고리즘이 갖춰야 할 주요 특징들을 살펴보았다. 이번에는 머신 러닝과 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 손실 함수(Loss Function)에

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그