알고리즘의 종류와 예시

알고리즘이란?

알고리즘이란? 알고리즘은 문제를 해결하거나 계산을 수행하기 위해 사용되는 절차입니다. 알고리즘은 하드웨어 기반 또는 소프트웨어 기반 루틴에서 지정된 작업을 단계별로 수행하는 정확한 명령 목록으로 작동합니다. 알고리즘은 IT의 모든 영역에서 널리 사용되고 있습니다. 수학과 컴퓨터 과학에서 알고리즘은 보통 반복되는 문제를 해결하는 작은 절차를 말한다. 알고리즘은 데이터 처리를 수행하기 위한 사양으로도 사용되며 자동화된 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 알고리즘은 숫자의 집합 정렬이나 소셜 미디어에서 사용자 콘텐츠를 추천하는 것과 같은 더 복잡한 작업에 사용될 수 있습니다. 알고리즘은 일반적으로 특정 계산을 설명하는 초기 입력 및 명령으로 시작합니다. 계산이 실행되면 프로세스가 출력을 생성합니다. 알고리즘은 어떻게 작동될까요? 알고리즘은 자연어, 프로그래밍 언어, 의사 코드, 흐름도 및 제어 테이블로 표현할 수 있습니다. 자연어 표현은 더 모호하기 때문에 드물죠. 프로그래밍 언어는 보통 컴퓨터에 의해 실행되는 알고리즘을 표현하기 위해 사용됩니다. 알고리즘은 일련의 명령과 함께 초기 입력을 사용합니다. 입력은 의사결정에 필요한 초기 데이터이며 숫자 또는 단어로 나타낼 수 있습니다. 입력 데이터는 산술 및 의사결정 프로세스를 포함하는 일련의 명령 또는 계산을 거칩니다. 출력은 알고리즘의 마지막 단계이며 일반적으로 더 많은 데이터로 표시됩니다. 예를 들어서 검색 알고리즘은 검색 쿼리를 입력으로 받아들여 쿼리에 대한 관련 항목을 데이터베이스를 통해 검색하기 위한 일련의 명령을 통해 실행합니다. 자동화 소프트웨어는 알고리즘의 또 다른 예로서 기능합니다. 자동화는 일련의 규칙에 따라 작업을 완료하기 때문입니다. 많은 알고리즘이 자동화 소프트웨어를 구성하고 있으며 이 알고리즘들은 모두 특정 프로세스를 자동화하기 위해 작동합니다. 이러한 알고리즘에는 어떤 종류가 있을까요? 알고리즘에는 몇 가지 유형이 있으며 모두 다른 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 예를 들어 알고리즘은 다음을 수행합니다. 알고리즘의 종류 첫번째는 검색 엔진 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 검색 문자열 및 연산자를 입력으로 사용하여 관련 데이터베이스를 검색하여 관련 웹 페이지를 검색하고 결과를 반환합니다. 알고리즘의 종류 두번째는 암호화 알고리즘입니다. 이 컴퓨팅 알고리즘은 데이터를 보호하기 위해 지정된 액션에 따라 데이터를 변환합니다. 예를 들어 Data Encryption Standard와 같은 대칭 키 알고리즘은 동일한 키를 사용하여 데이터를 암호화 및 해독합니다. 알고리즘이 충분히 정교하다면 키가 없는 사람은 데이터를 해독할 수 없습니다. 알고리즘의 종류 세번째는 탐욕 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 로컬에서 최적의 솔루션을 찾아 글로벌 수준에서 최적의 솔루션이 되기를 바라며 최적화 문제를 해결합니다. 그러나 최적의 솔루션을 보장하지는 않습니다. 알고리즘의 종류 네번째는 재귀 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 문제를 해결할 때까지 반복 호출합니다.재귀 알고리즘은 재귀 함수가 호출될 때마다 작은 값으로 자신을 호출합니다. 알고리즘의 종류 다섯번째는 역추적 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 증분 접근법에서 특정 문제에 대한 해결책을 찾아 한 번에 하나씩 해결합니다. 알고리즘의 종류 여섯번째는 분할 및 정복 알고리즘입니다. 이 일반적인 알고리즘은 두 부분으로 나뉩니다. 한 부분은 문제를 더 작은 하위 문제로 나눕니다. 두 번째 파트는 이러한 문제들을 해결하고 그것들을 결합하여 해결책을 도출합니다. 알고리즘의 종류 일곱번째는 동적 프로그래밍 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 문제를 하위 문제로 나누어 해결합니다. 그런 다음 결과를 저장하여 향후 해당 문제에 적용할 수 있습니다. 알고리즘의 종류 여덟번째는 브루트포스 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 문제에 대한 가능한 모든 해결책을 맹목적으로 반복하여 함수에 대한 하나 이상의 해결책을 찾습니다. 알고리즘의 종류 아홉번째 알고리즘은 정렬 알고리즘입니다. 정렬 알고리즘은 비교 연산자에 따라 데이터 구조를 재배치하는 데 사용되며, 이 연산자는 데이터의 새로운 순서를 결정하는 데 사용됩니다. 알고리즘의 종류 열번째 알고리즘은 해시 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터를 가져와 해시를 포함한 균일한 메시지로 변환합니다. 마지막으로 알고리즘의 종류 열한번째는 랜덤화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 실행 시간과 시간 기반의 복잡성을 줄입니다. 논리의 일부로 랜덤 요소를 사용합니다. 이러한 알고리즘의 예시에 대해서 살펴보자면 기계 학습은 여러 알고리즘을 사용하여 명시적으로 프로그래밍되지 않고 결과를 예측하기 때문에 알고리즘의 좋은 예시입니다. 기계 학습은 지도 학습 또는 비지도 학습을 사용합니다. 지도 학습에서 데이터 과학자는 라벨이 붙은 훈련 데이터와 함께 복잡한 알고리즘을 제공하고 알고리즘이 상관관계를 평가할 변수를 정의합니다. 알고리즘의 입력과 출력이 모두 지정됩니다. 비지도 기계 학습은 레이블이 없는 데이터에 대해 훈련하는 알고리즘을 포함합니다. 비지도 기계 학습 알고리즘은 레이블이 없는 데이터를 걸러 데이터 포인트를 하위 집합으로 그룹화하는 데 사용할 수 있는 패턴을 찾습니다. 신경망을 포함한 대부분의 딥 러닝 유형은 감독되지 않은 알고리즘입니다. 인공지능에 사용되는 기계학습 또한 알고리즘에 의존합니다. 그러나, 기계 학습 기반 시스템은 기계 학습 알고리즘을 공급하는 데이터에 내재된 편견을 가질 수 있습니다. 이로 인해 신뢰할 수 없고 잠재적으로 유해한 시스템이 발생할 수 있습니다. 이렇게 알고리즘의 종류와 예시를 자세히 살펴보았습니다.