알고리즘
크루스칼 알고리즘은 최소 비용 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾는 알고리즘으로, 그리디(탐욕법, Greedy) 알고리즘을 기반으로 동작합니다. 그래프의 모든 정점을 최소 비용으로 연결하는 간선을 선택하는 방식입니다. 1. 알고리즘 동작 과정 2. 크루스칼 알고리즘 코드 구현 (Python) # 크루스칼 알고리즘 (Kruskal’s Algorithm)class DisjointSet: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): … Read more
🔹 BERT란? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는✅ Google이 개발한 최신 자연어 처리(NLP) 모델이에요. ✅ 문장의 앞뒤를 모두 참고하는 “양방향(Bidirectional)” 모델! (GPT는 생성 방향에 특화, BERT는 이해하고 생성하는 양방향 특화 )✅ 번역, 챗봇, 검색엔진 등에 사용되는 AI 언어 모델이에요. 🚀 🔹 기존 모델(RNN, LSTM)과 BERT의 차이점 과거에는 RNN, LSTM, GRU 같은 모델이 문장을 처리했어요.하지만 이 모델들은 … Read more
🔹 LSTM이란? LSTM(Long Short-Term Memory, 장기 기억 신경망)은 RNN의 한 종류로,기억력이 짧은 RNN의 단점을 개선한 모델이에요! ✅ RNN은 연속된 데이터를 분석할 수 있지만, 기억력이 짧아서 “긴 문장”을 이해하지 못하는 문제가 있었어요.✅ LSTM은 중요한 정보를 오랫동안 기억하도록 만들어진 RNN의 개선 버전! 👉 번역, 챗봇, 감정 분석, 음성 인식 등에서 RNN보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘해요! 🚀 🔹 … Read more
🔹 RNN(순환 신경망, Recurrent Neural Network)이란? RNN은 시퀀스 데이터(시간에 따라 변하는 데이터)를 처리하는 인공 신경망입니다.✅ 기존의 신경망과 달리, 이전 단계의 정보를 기억하여 연속적인 데이터(문장, 음성, 주가 등)에 강함✅ 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 데이터 분석(주식 예측) 등에 활용 🔹 RNN의 핵심 개념 기존의 **일반적인 신경망(Fully Connected Network, CNN)**은 독립적인 입력을 처리합니다.하지만 RNN은 “순환 구조”를 가지며, … Read more
CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)은 이미지나 영상 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 알고리즘입니다. 인간의 시각 시스템을 모방하여 패턴을 자동으로 학습하며, 특히 이미지 분류, 객체 탐지, 영상 처리 등에 널리 사용됩니다. 🔹 CNN의 핵심 개념 CNN은 일반적인 신경망(MLP, Multi-Layer Perceptron)과 달리 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 중요한 특징을 추출합니다. CNN은 주로 다음 4가지 주요 계층으로 구성됩니다.1️⃣ 합성곱층(Convolution … Read more
