재귀 알고리즘은 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방식을 말합니다. Python은 재귀적 구현이 간단하고 직관적이어서 학습 및 사용이 용이합니다. 여기서는 재귀의 기본 개념을 이해하고, 몇 가지 기본적인 재귀 알고리즘 예제를 제공하겠습니다. 팩토리얼 계산하기팩토리얼은 기본적인 재귀 함수의 예입니다. n!은 n * (n-1) * ... * 1과 같으며, n이 0일 때 1이 반환되는 base case를 가집니다. 이를 재귀적으로 구현하면 다음과 같습니다:def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 피보나치 수열피보나치 수열은 다음 수가 앞의 두 수의 합으로 이루어지는 수열로, 재귀..
Python
탐색 알고리즘은 주어진 데이터셋에서 특정 데이터를 찾는 과정을 자동화하며, Python에서는 다양한 탐색 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다. 여기서는 Python을 사용하여 선형 탐색, 이진 탐색, 그리고 해시 테이블을 이용한 탐색 방법을 소개하겠습니다. 선형 탐색(Linear Search)선형 탐색은 배열이나 리스트에서 원하는 값을 찾기 위해 처음부터 끝까지 차례대로 검사하는 가장 기본적인 탐색 방법입니다. 이 방법은 구현이 간단하나, 데이터의 양이 많을 때 비효율적일 수 있습니다. 시간 복잡도는 O(n)입니다. 구현 예는 다음과 같습니다: def linear_search(arr, x): for i in range(len(arr)): if arr[i] == x: ..
Python은 다양한 데이터 정렬 작업에 유용하게 사용할 수 있는 언어입니다. 여기서는 Python을 활용한 몇 가지 기본적인 정렬 알고리즘을 소개하고, 각 알고리즘의 구현 방법과 특징을 설명하겠습니다.버블 정렬(Bubble Sort)버블 정렬은 가장 간단하고 직관적인 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 인접한 두 원소를 비교하고, 필요한 경우 서로 교환합니다. 이 과정을 리스트의 모든 요소가 정렬될 때까지 반복합니다. 버블 정렬은 평균적으로 O(n^2)의 시간 복잡도를 가지며, 코드 구현은 다음과 같습니다: def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if arr[j]..
딥러닝 모델은 강력한 예측 능력을 제공하지만, 종종 "블랙 박스"로 여겨지는 경향이 있습니다. 이로 인해 모델의 결정 과정을 이해하고 보안을 강화하는 것이 중요합니다. Python은 딥러닝 모델을 해석하고, 이를 통해 발생할 수 있는 보안 위협을 방지하기 위한 여러 도구를 제공합니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 딥러닝 모델을 해석하고, 모델 해킹을 방어하는 전략을 소개하겠습니다.딥러닝 모델 해석의 중요성딥러닝 모델 해석은 다음과 같은 이유로 중요합니다:신뢰성 확보: 모델의 결정 과정을 이해함으로써 사용자와 개발자의 신뢰를 쌓을 수 있습니다.규제 준수: 특정 산업에서는 모델의 결정을 설명할 수 있는 능력이 요구됩니다.성능 개선: 모델의 작동 방식을 이해함으로써 중요한 특성을 파악하고 성능을 개선할..
