Genetic Algorithm (1) 썸네일형 리스트형 [ML] GA(Genetic Algorithm) 이번 포스팅에서는 생물체가 환경에 적응하면서 진화해나가는 모습을 모방하여 최적의 해를 구하는 방법론인 GA라고 불리는 유전 알고리즘에 대해서 알아보려고 한다. GA의 이름에 알고리즘이라는 용어가 붙어 우리가 그동안 배웠던 머신러닝의 지도학습 또는 비지도학습의 종류 중 하나라고 오해할 수 있다. 하지만 GA는 모델의 종류가 아닌 파라미터의 최적화 문제를 풀기 위한 일종의 방법이다. 파라미터의 최적화 문제를 풀기 위한 다른 방법으로는 이전 포스팅에서 배웠던 EM(Expectation Maximization)알고리즘을 예로 들 수 있다. GA를 이해하기 위해서는 사전에 정의하고 넘어가야 할 몇 가지 개념들이 존재한다. 하나씩 정의해보자. 염색체(Chromosome) : 여러개의 유전자를 담고 있는 하나의 집합.. 이전 1 다음
