On the journey of

깊이 우선 탐색 (DFS, Depth-First Search) :루트 노드(혹은 다른 임의의 노드)에서 시작해서 다음 분기(branch)로 넘어가기 전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방법 1. 미로를 탐색할 때 한 방향으로 갈 수 있을 때까지 계속 가다가 더 이상 갈 수 없게 되면 다시 가장 가까운 갈림길로 돌아와서 이곳으로부터 다른 방향으로 다시 탐색을 진행하는 방법과 유사함 2. 즉 넓게(wide) 탐색하기 전에 깊게(deep) 탐색함 3. 모든 노드를 방문하고자 하는 경우에 이 방법을 선택함 4. 깊이 우선 탐색(DFS)이 너비 우선 탐색(BFS)보다 좀 더 간단하지만, 속도는 BFS에 비해 느림 스택 자료구조를 이용하여 표현(FILO 방식) 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 한다. ..

1. https://nowolver.tistory.com/155 : 알고리즘 중 탐욕 알고리즘에 대한 개요를 공부했으니 이를 적용해보자. [알고리즘] Greedy Algorithm[그리디; 탐욕법] 탐욕법(탐욕 알고리즘)이란 건 기본적으로 최적해를 구하는 데에 사용되는 근사적인 방법이다. 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다(=선택의 기로에 설 때마다) 그 순간에 최적이라고 생각 nowolver.tistory.com Q. https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42862 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. p..

탐욕법(탐욕 알고리즘)이란 건 기본적으로 최적해를 구하는 데에 사용되는 근사적인 방법이다. 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다(=선택의 기로에 설 때마다) 그 순간에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식으로 진행하여 최종적인 해답에 도달하는 방식인데, 지역적으로는 최적일지 몰라도 전역적으로는 최적이라는 보장이 없는 게 일반적인 상황이다. 때문에 탐욕 알고리즘은 지역적으로 최적이면서 전역적으로도 최적인 문제들이어야 사용 가능하다. 이런 알고리즘이 가지고 있앞어야 하는 전제는, 각 선택이 다음 선택에는 전혀 무관한 값(all 독립)이어야 하며 매 순간의 최적해가 문제에 대한 최적해여야 한다는 의미로 해석할 수 있다. 이를 조건으로 바꾸게 되면, 탐욕적 선택 속성 : 앞의 선택이 이후의 선택에 영..

임베딩 임베딩의 종류는? 행렬 분해 기반 방법 말뭉치(corpus) 정보가 들어 있는 원래 행렬을 2개 이상의 작은 행렬로 쪼개는 방식 GloVe, Swivel 예측 기반 방법 어떤 단어 주변에 특정 단어가 나타날지 예측하거나, 이전 단어들이 주어졌을 때 다음 단어가 무엇일지 예측하거나, 문장 내 일부 단어를 지우고 해당 단어가 무엇일지 맞추는 과정에서 학습하는 방법 Word2Vec, FastText, BERT, ELMo, GPT 토픽 기반 방법 주어진 문서에 잠재된 주제를 추론하는 방식으로 임베딩을 수행하는 기법 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 임베딩 평가방법은? 내적평가 -word embedding 자체의 성능을 측정하기 위해 specific/intermediate subt..