Constraint
최적화 문제에서 특정 조건이나 제한 사항을 의미해요. 주어진 자원이나 목표에 따라 해결책의 범위를 제한하여 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 해요. 이를 통해 현실적인 상황을 반영한 최적 결정을 내릴 수 있어요.
Optimization
최적화
8개 레벨
최적화는 자원 배분과 의사결정 문제를 해결하기 위한 수학적 기법이에요. 다양한 제약조건 하에서 최소 비용이나 최대 이익을 추구해요. 이를 통해 기업이나 조직의 효율성을 높이는 데 기여해요.
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8개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
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8개 레벨
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Convex Optimization
최적화는 주어진 조건에서 가장 좋은 결과를 찾는 과정이에요. 이론적으로, 볼록 함수의 최적화는 전역 극솟값을 보장해요. 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있어요.
Dynamic Programming
복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법이에요. 각 부분 문제의 최적 해를 저장하여 중복 계산을 줄여요. 이를 통해 전체 문제의 최적 해를 효율적으로 구할 수 있어요.
Feasible Region
해를 구할 수 있는 모든 가능한 점들의 집합이에요. 제약조건을 만족하는 영역으로 표현돼요. 최적해는 이 영역 내에서 찾게 되어요.
Gradient Descent
기울기를 활용해 함수의 최소값을 찾아가는 방법이에요. 매 iteration마다 파라미터를 업데이트하여 점진적으로 목표에 접근해요. 주로 머신러닝과 신경망 학습에 활용되죠.
Integer Programming
정수 프로그래밍은 의사결정 문제를 수학적으로 모델링하여 최적해를 찾는 방식이에요. 변수값이 정수로 제한되어 있어 실제 상황에서 유용하게 적용돼요. 주로 자원 배분, 스케줄링 등에 사용돼요.
