연산

알고리즘은 문제에 대한 해결책을 정확하고 완전하게 설명한 것입니다. 수학과 컴퓨터 과학에서는 이를 일련의 특정 계산 단계로 볼 수 있습니다. 알고리즘의 지침은 완전한 계산 과정을 설명합니다. 즉, 초기 상태와 초기 입력에서 시작하여 일련의 유한하고 명확하게 정의된 상태를 거쳐 마지막으로 출력을 생성하고 최종 상태에서 멈출 수 있다는 것을 의미합니다.

간단히 말해서, 알고리즘은 하나 또는 일련의 값을 입력으로 받아서 하나 또는 일련의 값을 출력으로 생성하는 명확하게 정의된 계산 절차입니다. 즉, 알고리즘은 입력 데이터를 출력 결과로 변환하는 데 사용되는 일련의 계산 단계입니다.

알고리즘은 잘 정의된 계산 문제를 해결하기 위한 도구로 생각할 수도 있습니다. 문제는 필요한 입력/출력 관계를 지정하기 위해 일반 언어로 표현될 수 있습니다. 해당 알고리즘은 이러한 입력/출력 관계를 달성하기 위한 구체적인 계산 과정을 설명합니다.

알고리즘 특성

알고리즘은 다음과 같은 다섯 가지 중요한 특징을 가져야 합니다.

• 유한성: 알고리즘의 유한성은 알고리즘이 유한한 수의 단계를 실행한 후 종료되어야 한다는 것을 의미합니다.
• 정확성: 알고리즘의 각 단계는 정확한 정의가 있어야 합니다.
• 입력: 알고리즘은 작업 객체의 초기 조건을 특성화하기 위해 0개 이상의 입력을 갖습니다. 소위 0 입력은 알고리즘 자체가 초기 조건을 설정한다는 것을 의미합니다.
• 출력: 알고리즘에는 입력 데이터를 처리한 결과를 반영하는 하나 이상의 출력이 있습니다. 출력이 없는 알고리즘은 의미가 없습니다.
• 실현 가능성: 알고리즘에서 수행되는 모든 계산 단계는 기본적으로 실행 가능한 작업 단계로 분해될 수 있습니다. 즉, 각 계산 단계는 유한한 시간 내에 완료될 수 있습니다.

알고리즘 분류

알고리즘은 대체로 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• 유한 결정론적 알고리즘: 이러한 알고리즘은 유한한 시간 내에 종료됩니다.
• 유한 비결정적 알고리즘: 이러한 알고리즘은 유한한 시간 내에 종료됩니다.
• 무한 알고리즘: 종료 조건이 정의되어 있지 않거나 정의된 조건이 입력 데이터로 충족될 수 없기 때문에 종료되지 않는 알고리즘입니다.

머신러닝 알고리즘 방향

• 회귀 알고리즘
• 분류 알고리즘
• 클러스터링 알고리즘