사고의 나무(Tree of Thoughts)
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사고의 나무(ToT)는 기존 사슬 사고(chain-of-thought) 프롬프팅을 확장하여, 모델이 각 단계에서 여러 개의 서로 다른 추론 경로를 탐색할 수 있 …
Algorithms
Terms tagged with Algorithms
양자 머신러닝(Quantum machine learning)
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양자 머신러닝(QML)은 양자 컴퓨팅 능력과 머신러닝 기술을 통합하는 새로운 융합 학문 분야입니다. 이는 얽힘(entanglement)과 같은 양자 현상을 활용 …
객체 탐지(Object Detection)
Definition
객체 탐지는 단순히 이미지에 어떤 객체가 있는지 판별하는 이미지 분류를 넘어, 해당 객체가 어디에 위치해 있는지도 파악합니다. …
최대 내적 검색
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최대 내적 검색(MIPS)은 정보 검색 및 머신 러닝, 특히 추천 시스템에서 근본적인 문제입니다. 표준 코사인 유사도 검색이 방향성만 고려하는 반면, MIPS …
평생 계획 A* (Lifelong Planning A*)
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평생 계획 A*(LPA*)는 비용이 시간에 따라 변하는 환경을 위해 설계된 A* 탐색 알고리즘의 확장 버전입니다. LPA*는 탐색을 재시작하는 대신 우선순위 큐 …
遅延学習
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k近傍法（k-NN）などの遅延学習アルゴリズムは、トレーニングデータセット全体を記憶し、予測を行う際のみ計算を実行します。これは、事前に汎化モデルを構築する積極的学習（eager …
계층형 탐색 가능 소월드 (Hierarchical Navigable Small World)
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계층형 탐색 가능 소월드(HNSW) 알고리즘은 각 계층이 아래 계층의 노드 부분 집합을 포함하는 다층 그래프를 구성합니다. 탐색은 최상위 계층에서 시작하여 아래 …
극값 최적화
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개체군을 유지하는 유전 알고리즘과 달리 EO는 단일 솔루션에서 작동합니다. 전체 적합도에 가장 적게 기여하는 구성 요소를 식별하고 이를 무작위 대안으로 교체합니 …
발견 시스템
Definition
발견 시스템은 방대한 데이터 공간을 자동으로 탐색함으로써 과학적 또는 분석적 돌파구를 가속화하는 컴퓨팅 프레임워크입니다. …
차등 프라이버시 확률적 경사 하강법
Definition
DP-SGD는 훈련 데이터의 프라이버시를 보호하도록 설계된 확률적 경사 하강법(SGD)의 변형입니다. 각 샘플의 경사 기여도를 제한하여 민감도를 줄인 후 가우시 …
교차 엔트로피 방법
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교차 엔트로피 방법(CEM)은 이산형 및 연속형 문제 모두에 사용되는 강력한 범용 최적화 알고리즘입니다. 탐색 공간에 대한 확률 분포를 유지하며, 가장 우수한 …
계산적 휴리스틱 지능
Definition
계산적 휴리스틱 지능은 합리적인 시간 내에 만족스러운 해를 찾기 위해 상식(rule of thumb), 근사치, 또는 유추된 추측을 사용하는 알고리즘을 포함합니 …
볼 트리(Ball Tree)
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볼 트리는 데이터를 초입방체(hyperrectangles)가 아닌 중첩된 초구(볼)로 분할합니다. 이 구조는 거리 계산을 통해 최근접 이웃 쿼리 시 효율적인 가 …
자동 협상
Definition
자동 협상은 인간의 이해관계를 대변하는 소프트웨어 에이전트가 협상 과정에 참여하는 것을 포함합니다. 이러한 에이전트는 게임 이론, …
액터-크리틱 알고리즘
Definition
액터-크리틱 알고리즘은 두 가지 구성 요소를 사용합니다. 액터는 행동을 선택하기 위한 정책을 업데이트하고, 크리틱은 가치 함수를 추정하여 해당 행동의 품질을 평 …
비지도 학습
Definition
비지도 학습은 원시 데이터 내에서 숨겨진 구조, 클러스터 또는 분포를 자율적으로 식별합니다. 일반적인 방법에는 클러스터링, 차원 축소 및 생성 모델링이 포함됩니 …
최적화
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머신러닝에서 최적화는 손실 함수를 최소화하여 모델 성능을 향상시키기 위해 모델 매개변수를 조정하는 알고리즘을 의미합니다. 일반적인 방법으로는 경사 하강 …
온-폴리시(on-policy)
Definition
온-폴리시 알고리즘은 에이전트가 현재 정책이 취한 행동으로부터 직접 학습하도록 요구합니다. …
원스텝(one-step)
Definition
머신러닝과 최적화에서 원스텝 방법은 수렴하기 위해 여러 반복이나 업데이트를 필요로 하지 않고 문제를 직접 해결합니다. 많은 단계를 거쳐 최소화하는 경사 하강법과 …
검색
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검색은 게임 플레이나 경로 계획과 같은 복잡한 문제 공간을 탐색하는 데 사용되는 AI의 기본 패러다임입니다. A*, 미니맥스 또는 몬테카를로 트리 검색과 같은 …
강화 학습
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강화 학습(Reinforcement Learning, RL) …
매칭(Matching)
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매칭은 서로 다른 데이터 엔티티 간의 관계를 확립하기 위해 머신러닝에서 사용되는 중요한 기술입니다. 컴퓨터 비전에서는 특징 매칭을 통해 이미지 간 대응 지점을 …
결정 (Decision)
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AI에서의 의사결정은 데이터, 모델 및 사전 정의된 목표를 기반으로 가능한 행동 세트 중 최적의 행동을 선택하는 과정을 포함합니다. 이는 엄격한 규칙을 따르는 …
카를로(Carlo)
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몬테 카를로 방법은 해석적으로 풀기 어려운 복잡한 수학 문제를 근사화하기 위해 AI와 통계학에서 필수적인 기법입니다. 수천 또는 수백만 개의 무작위 표본을 생성 …
Adam
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Adam(적응 모멘트 추정)은 심층 신경망 훈련에 널리 사용되는 1계 경사 기반 최적화 알고리즘입니다. 이는 확률적 경사 하강법의 두 가지 확장 버전인 모멘 …
역전파
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역전파(Backpropagation)는 오차의 역전파를 줄여주는 방법으로, 인공 신경망에서 손실 함수에 대한 가중치의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법 …