라빈-카프 알고리즘을 활용한 문자열 검색 및 해싱 개념 라빈-카프(Rabin-Karp) 알고리즘은 문자열 검색 알고리즘 중 하나로, 해싱(Hashing) 기법을 이용하여 주어진 텍스트 안에서 특정 패턴(문자열)을 효율적으로 찾는 방법입니다. 이 알고리즘은 해시 함수를 사용해 패턴과 텍스트의 부분 문자열에 대한 고유한 숫자 값(해시 값)을 계산한 뒤, 두 해시 값을 비교하는 방식으로 작동합니다. 본 포스팅에서는 해싱의 기본 개념, 해시 함수의 … Read more
파이썬 heapq 모듈을 이용한 힙 자료구조 활용법 힙(Heap)은 최댓값 혹은 최솟값을 효율적으로 찾기 위한 자료구조로, 완전 이진트리(Complete Binary Tree)를 기반으로 구현됩니다. 힙의 가장 큰 특징은 부모 노드와 자식 노드 사이에 대소 관계가 항상 유지된다는 점입니다. 최소 힙(Min Heap)은 부모 노드가 자식 노드보다 항상 작거나 같으며, 최대 힙(Max Heap)은 부모 노드가 자식 노드보다 항상 크거나 같은 … Read more
TensorFlow 커스텀 함수 작성과 함수형 API 활용 사례 TensorFlow는 강력한 내장 함수와 레이어들을 제공하지만, 프로젝트의 특수한 요구사항이나 최적화 목적에 따라 기본 함수를 확장하여 자신만의 커스텀 함수를 작성하는 것이 필요할 때가 많습니다. 또한, 함수형 API(Function API)를 활용하면 복잡한 모델 구조를 모듈화하여 설계할 수 있어 재사용성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이번 포스팅에서는 TensorFlow의 기본 함수를 확장하여 커스텀 함수를 … Read more
tf.image.crop_and_resize를 활용한 이미지 자르기 및 변환 딥러닝 기반 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에서는, 이미지의 특정 영역(Region of Interest, ROI)을 정확하게 추출하고 원하는 크기로 변환하는 작업이 매우 중요합니다. TensorFlow의 tf.image.crop_and_resize 함수는 이러한 작업을 한 번에 수행할 수 있는 강력한 도구로, 이미지 자르기와 리사이징을 동시에 구현할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 이 함수의 기본 사용법과 주요 옵션, … Read more
TensorFlow 모델 추론 최적화 및 배포 전략 딥러닝 모델을 성공적으로 학습시킨 후, 실제 서비스 환경에서 안정적이고 빠른 추론을 제공하는 것은 매우 중요한 단계입니다. 학습된 모델을 배포할 때는 모델의 크기, 응답 속도, 리소스 사용량 등을 고려한 추론 최적화 기법과 효율적인 배포 전략을 수립해야 합니다. 이 글에서는 TensorFlow Serving을 비롯해 TensorFlow Lite, 클라우드 배포 전략, 컨테이너 기반 … Read more
tf.debugging을 활용한 코드 디버깅 및 오류 처리 기법 TensorFlow로 딥러닝 모델을 구축하다 보면, 코드 작성 중에 다양한 오류나 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제들을 효과적으로 디버깅하고 해결하기 위해 TensorFlow는 tf.debugging 모듈을 제공합니다. 이 모듈은 코드 실행 시 발생하는 오류를 탐지하고, 디버깅 정보를 출력하며, 특정 조건을 만족하지 않는 경우 예외를 발생시키는 다양한 함수들을 포함하고 … Read more
고급 옵티마이저 비교: Adam, RMSProp, SGD 활용법 딥러닝 모델의 학습 과정에서 옵티마이저는 모델의 파라미터를 업데이트하여 손실 함수를 최소화하는 중요한 역할을 합니다. 옵티마이저 선택은 모델의 수렴 속도와 최종 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 문제의 특성에 맞는 최적의 옵티마이저를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 TensorFlow에서 제공하는 대표적인 고급 옵티마이저인 Adam, RMSProp, 그리고 기본적인 SGD의 특징과 성능을 … Read more
TensorFlow tf.split과 tf.slice를 활용한 텐서 분할 기법 TensorFlow를 이용하여 딥러닝 모델을 구축하고 데이터를 전처리하는 과정에서는 텐서를 원하는 형태로 분할하거나 특정 부분만 슬라이싱(slicing)하는 작업이 매우 중요합니다. 특히, 복잡한 데이터셋이나 모델의 내부 연산에서 텐서를 효율적으로 다루기 위해서는 tf.split과 tf.slice와 같은 함수들의 적절한 활용이 필수적입니다. 본 포스팅에서는 이 두 함수의 기본 개념, 사용법, 그리고 차이점을 상세히 비교 분석하고, … Read more
tf.concat과 tf.stack: 텐서 결합 함수의 이해와 활용 TensorFlow를 활용한 딥러닝 모델 개발에서는 데이터를 효율적으로 전처리하고 결합하는 과정이 매우 중요합니다. 특히 여러 텐서를 하나로 결합하여 모델의 입력 데이터를 구성하거나, 중간 연산 결과를 통합하는 작업은 자주 발생합니다. TensorFlow에서는 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 tf.concat과 tf.stack 함수와 같은 강력한 도구들을 제공합니다. 본 포스팅에서는 이 두 함수의 개념, … Read more
React Router 커스터마이징 및 고급 활용법 React Router는 기본적인 라우팅 기능 외에도, 애플리케이션의 복잡한 요구 사항에 맞춰 유연하게 확장할 수 있는 다양한 커스터마이징 기법을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 기본 제공 기능을 넘어, Custom Hooks, 커스텀 Route 컴포넌트, 커스텀 Link, 그리고 Route Guard 등을 구현하는 고급 기법을 소개하고자 합니다. 이러한 방법들을 통해 개발자는 특정 요구 사항에 맞게 … Read more