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머신러닝: 최적화를 위한 진화 알고리즘

🚀 소개진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms, EA)은 자연 선택과 유전적 메커니즘을 모방하여 문제의 최적 해를 찾는 데 사용되는 최적화 기법입니다. 머신러닝 분야에서 널리 사용되며, 특히 복잡한 탐색 공간에서 전역 최적해를 찾아야 할 때 유용합니다. 이 글에서는 진화 알고리즘의 기본 개념, 작동 방식, 그리고 Python을 이용한 간단한 예제를 살펴보겠습니다.🧬 기본 원리진화 알고리즘은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:개체(Individuals, 개체): 문제의 가능한 해를 나타냅니다. 각 개체는 유전자(genes)로 구성되며, 이 유전자들은 문제의 변수를 표현합니다.개체군(Population, 개체군): 개체들의 집합으로, 알고리즘이 탐색하는 해들의 후보군입니다..
머신러닝 2025. 3. 5. 00:52
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