1. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘(탐욕(Greedy)알고리즘)이란 입력 데이터 간의 관계를 고려하지 않고 수행 과정에서 욕심을 내어 '근시안적으로' 최댓값 또는 최솟값을 가진 데이터를 선택하는 알고리즘이다. 쉽게 말해 눈앞의 이익만 취하고 보는 알고리즘으로, 현 시점에 가장 이득이 되어 보이는 해를 선택하는 행위를 반복한다. 원하는 결과를 얻는 데 시간이 너무 많이 걸리는 경우 항상 최적의 값을 보장하는 것이 아닌, 최적의 값의 '근사한 값'을 목표로 한다. 2. 동전 거스름돈 문제 동전 거스름돈 문제는 그리디 알고리즘이 최적화...

1. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...