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알고리즘

길찾기 알고리즘 : Pathfinding.js https://github.com/qiao/PathFinding.js 길찾기 알고리즘 : Pathfinding.js https://github.com/qiao/PathFinding.js A comprehensive path-finding library for grid based games. 이 프로젝트의 목적은 웹 게임에 쉽게 통합 될 수있는 경로 찾기 라이브러리를 제공하는 것입니다. Node.js 또는 브라우저에서 실행될 수 있습니다. 온라인 데모와 함께 알고리즘 실행 방법을 보여줍니다. (길 찾기 속도가 데모에서 느려집니다) 이 프로젝트는 2D 공간에 대한 경로 찾기 알고리즘 만 제공합니다. 3D 환경에서 작업해야한다면 @ schteppe의 포크를 사용할 수 있습니다. PathFinding.js에 대한 새로운 문서가 작성되었습니다. 여기에서 읽을 수 있습니다. 이것은 .. 더보기
VisuAlgo.net/ko - 영상을 통한 자료구조와 알고리즘의 시각화 (한국어판) (Korean) VisuAlgo.net/ko - 영상을 통한 자료구조와 알고리즘의 시각화 (한국어판) (Korean) 알고리즘을 시각적으로 학습할 수 있도록 돕는 서비스 입니다. https://visualgo.net/ko/sorting 정렬 VisuAlgo - Sorting (Bubble, Selection, Insertion, Merge, Quick, Counting, Radix) VisuAlgo is free of charge for Computer Science community on earth. If you like VisuAlgo, the only payment that we ask of you is for you to tell the existence of VisuAlgo to other Computer Sc.. 더보기
javascript - 길찾기 알고리즘 길찾기(Pathfinding) 알고리즘은 이동 경로를 찾는 방법입니다. 다양한 방법이 있는데요. 각 알고리즘들이 어떻게 동작하는지를 시각적으로 보여주는 서비스를 소개합니다. https://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/ PathFinding.js qiao.github.io 출처 : https://opentutorials.org/course/543/20993 더보기
컴퓨테이셔널 저널리즘 컴퓨테이셔널 저널리즘 http://www.bloter.net/archives/276095 ‘컴퓨테이셔널 저널리즘(Computational Journalism)’은 뉴스 콘텐츠의 생산 과정에도 컴퓨팅을 활용하는 저널리즘의 한 방식을 지칭한다. 컴퓨팅 능력의 향상에 따라 활용할 수 있는 영역이 넓어지면서 등장했다. 아직은 완벽히 정립된 개념은 아니다. 컴퓨테이셔널 저널리즘이 다루는 내용은 아직 완벽하게 언론사들이 활용하고 있다기보다는, 실험적으로 시도되고 있는 측면이 크다. 인간의 수많은 행동이 데이터로 기록되고, 알고리즘의 영향을 받아 행동하는 경향이 증가하는 추세다. 이 때문에 컴퓨테이셔널 저널리즘은 향후 성장가능성이 돋보이는 저널리즘의 한 분야다. 컴퓨테이셔널 저널리즘을 수행하려면 알고리즘에 대한 이해.. 더보기
MS, 신경망 번역에 ‘한국어’ 추가…11개 언어 지원 MS, 신경망 번역에 ‘한국어’ 추가…11개 언어 지원 마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 기반으로 개발한 자사 신경망 기반 번역 서비스에 한국어를 추가했다. 최대 1만자까지 신경망 기술을 이용해 번역한다. 신경망 기반 번역은 단편적인 단어에 대한 직역이 아닌, 문장 전체의 맥락을 파악해 사람이 말하는 것처럼 자연스러운 번역이 특징이다. 구글과 네이버도 최근 신경망 기술을 이용한 번역 서비스인 ‘구글 번역’과 ‘파파고’를 선보였다. 구글 신경망 번역은 7가지 언어, 네이버 파파고는 한영 번역을 최대 200자 이내 번역한다. MS는 지난해 11월 처음으로 신경망 기반 번역 서비스를 공개했다. 당시 영어, 독일어, 아랍어, 중국어, 일본어를 포함한 10가지 언어를 지원했다. 이번에 한국어가 추가하면서 총.. 더보기
강화 학습 강화 학습(Reinforcement learning)은 기계 학습이 다루는 문제 의 하나로, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다. 개요환경은 일반적으로 유한상태 마르코프 결정 프로세스(MDP)로 표현할 수 있다. 이런 관점에서 강화 학습 알고리즘은 동적 계획법과 깊은 연관이 있다. MDP에서 상태 전이 확률(state transition probabilities)와 포상은 확률에 따른 값일 수도 있고, 이미 결정되어 있는 값일 수도 있다. 알고리즘 응용강화 학습이 원하지 않는 행동을 명시적으로 수정하는 지도 학습과 다른 점은 온라인 수행에 중심을 두고 있다는 점이다. 강화 학습은 아직 조사되지 않는.. 더보기