반응형 알고리즘9 랭킹 알고리즘 최적화: aBM25 모델을 이용한 설명 가능성 높이기 aBM25 모델을 활용한 랭킹 알고리즘 최적화 및 설명 가능성 향상랭킹 알고리즘은 검색 엔진의 핵심 요소로, 사용자에게 가장 관련성 높은 결과를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 최근에는 aBM25와 같은 모델을 활용하여 이러한 랭킹 알고리즘을 최적화하고, 결과의 설명 가능성을 높이는 방법에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 이번 글에서는 aBM25 모델의 기본 개념부터 이를 활용한 최적화 방법, 그리고 결과의 설명 가능성을 높이는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. aBM25 모델이란 무엇인가?aBM25(Adaptive BM25)는 정보 검색 분야에서 널리 사용되는 기존 BM25(Best Matching 25) 모델을 개선하여 다양한 상황에 맞게 최적화할 수 있는 유연한 랭킹 알고리즘입니다. BM25는.. 2024. 6. 27. 탐욕 알고리즘이란? 개념, 장단점 및 실제 사례 분석 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)은 최적화 문제를 해결하는 데 있어 매우 유용한 접근 방식입니다. 이 알고리즘은 각 단계에서 가장 최적의 선택을 함으로써 전체 문제를 해결하려고 합니다. 이번 글에서는 탐욕 알고리즘의 개념, 장단점, 그리고 실제 예제를 통해 이 알고리즘을 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다. 탐욕 알고리즘의 개념탐욕 알고리즘은 문제 해결을 위한 방법 중 하나로, 각 단계에서 가장 최적이라고 생각되는 선택을 함으로써 전체 문제를 해결하려는 접근 방식입니다. 이 알고리즘은 전역 최적해를 찾기보다는 각 단계에서의 국소 최적해를 선택하는 특징이 있습니다. 탐욕 알고리즘은 문제를 여러 부분으로 나누고, 각 부분에서 최선의 선택을 한 후, 이러한 선택들이 모여 전체 문제의 해결로 이어.. 2024. 6. 17. 탐색 알고리즘 이해하기: 기본 개념부터 실전 예제까지2 탐색 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 데이터 집합 내에서 특정 요소를 찾기 위해 사용되는 방법론입니다. 효율적인 탐색 알고리즘은 데이터베이스, 파일 시스템, 네트워크 검색 등 다양한 분야에서 매우 중요합니다. 이 글에서는 탐색 알고리즘의 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 그리고 해시 탐색에 대해 알아보겠습니다. 깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)은 그래프나 트리에서 사용되는 탐색 알고리즘으로, 가능한 깊이까지 탐색을 진행한 후, 더 이상 갈 수 없을 때 다음 경로를 탐색하는 방식입니다. DFS는 스택(Stack) 자료구조를 사용하거나, 재귀(Recursive) 호출을 통해 구현할 수 있습니다. 이 알고리즘은 그래프의 모든 정.. 2024. 6. 15. 동적 프로그래밍 완벽 가이드: 개념, 알고리즘, 그리고 실전 활용법 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)이란?동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)은 컴퓨터 과학과 수학에서 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용되는 알고리즘 기법입니다. 이 기법은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 해결하고, 그 결과를 저장하여 동일한 계산을 반복하지 않도록 하는 접근법입니다. 이 방법은 특히 최적화 문제에서 효과적입니다. 동적 프로그래밍의 기본 아이디어는 문제를 더 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 분할 정복(Divide and Conquer) 전략과 유사합니다. 그러나 분할 정복과는 달리 동적 프로그래밍은 중복되는 하위 문제를 효율적으로 처리하기 위해 계산 결과를 저장해두는 메모이제이션(Memoization) 또는 테이블(Tabulation) 기법을 .. 2024. 6. 14. 이전 1 2 3 다음 반응형
