앞서 살펴본 바와 같이 탐욕 알고리즘은 탐욕 선택 속성과 최적 부분 구조 조건을 만족하는 경우 최적화 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 알고리즘입니다.  또한 허프만 코딩 외에도 여러 가지 실용적인 알고리즘에 사용되고 있는데요. 특히 인공지능 및 머신

 머신러닝에서는 규칙을 기반으로 컴퓨터에게 문제를 풀도록 하는 것이 아니라 빅데이터를 기반으로 데이터와 정답 간의 관계에 대한 학습만 진행하도록 합니다. 개와 고양이 분류는 머신러닝의 가장 대표적인 사례입니다. 개 혹은 고양이의 사진을 한 장

이 과정에서는 데이터를 학습 데이터(Training Data)와 검증 데이터(Validation Data), 테스트 데이터(Test Data) 등으로 분할하고, 결측값 처리, 이상치 제거, 특징 스케일링, 데이터 정규화 및 증강 등의 작업을 수행하게 됩니다.