모각코 1주차
😀학번, 이름 : 202102557, 이현
🎡계획 : 기계학습 알고리즘 복습
📄결과 :
- 딥러닝 이전에는 모델의 형태보다는 전체 과정을 전반적으로 디자인하는 방식의 알고리즘 형태로 인공지능을 구현하려고 시도하였다.
- 대표적으로 유전 알고리즘이 있는데, 유전 알고리즘에 대해 복습해보았다.
유전 알고리즘
- 유전 알고리즘은 자연 선택과 유전적 진화 원리를 모방한 메타 휴리스틱 알고리즘으로,
- 초기 해 집단을 만들고, 선택/교차/돌연변의와 같은 진화 과정을 반복한다.
- 이러한 방식은 전통적인 컴퓨터 공학 알고리즘과는 다르게 수학적으로 항상 옳은 방식이 아니라,
- 가능한 한 최선을 택하는 방법으로, 해를 찾는 과정이 매우 복잡한 문제에 대해서 적용할 수 있다.
- 유전 알고리즘은 다음과 같은 과정을 거친다.
- 초기 해 집단 생성
- 적합도 평가
- 선택
- 교차
- 돌연변이
- 새로운 해 집단 생성
- 종료 조건 만족 시 종료
- 알고리즘은 다양성을 확보하기 위해 교차와 돌연변이 과정을 거치며,
- 이를 통해 매우 넓은 탐색 공간에서 적합한 해를 찾아 나갈 수 있다.
- 유전 알고리즘의 적용 가능 문제
- 최적화 문제
- 함수 근사 문제
- 제약 최적화 문제
- 조합 최적화 문제
- 스케줄링 문제
- 기타 문제
유전 알고리즘 외 메타 휴리스틱 알고리즘
- 유전 알고리즘 외에도 다양한 메타 휴리스틱 알고리즘이 존재한다.
- Ant Colony Optimization, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Tabu Search 등이 있다.
