14. 해시, 해시테이블
해시 정의, 개념해시 함수(hash function) : 임의 길이의 키(key)를 고정된 범위의 정수로 매핑하는 함수 h: Key → {0, 1, …, m-1} : 즉, 긴 정보(예: 문자열, 학생이름, 주민번호 같은 키)를 짧은 숫자 하나로 바꿔주는 함수 : 이 숫자를 보통 0 ~ (m-1) 범위로 만든 다음 그 숫자를 주로 배열의 인덱스로 사용하여 칸 번호처럼 씀 : 특히 카운팅, 중복 체크, 빠른 탐색에 쓰임 이렇게 하면 데이터를 빠르게 저장하거나 검색할 때 유용함 : 키를 그대로 비교하는 대신 “번호표”로 먼저 자리부터 찾는 느낌임 : 즉, 키들을 가능한 한 균등하게 분포시켜, 해시테이블에서 탐색/삽입/삭제를 평균 O(1)로 만들기 위함특징입력이 길어도 출력은 보통 고정 크기 정수(예: 32비..
2025. 9. 13.
21. 머신 러닝
Rekognition 개요 Amazon Rekognition은 기계 학습 기반의 이미지·비디오 분석 서비스로, 객체 탐지, 얼굴 인식, 텍스트 탐지, 콘텐츠 조정 등을 자동화함 : 얼굴 인식과 콘텐츠 조정 기능이 특히 중요함핵심 개념서버리스 완전 관리형 서비스이미지·비디오 분석 자동화객체, 사람, 장면, 텍스트 탐지 가능주요 기능객체 라벨링 : 이미지 속 사물·장면을 분류 (예: 개, 산, 자전거)얼굴 탐지·분석 : 성별, 연령 범위, 감정(웃음, 눈 감김 여부 등)얼굴 인식·확인 : 기존 DB와 비교하거나 유명인 얼굴 DB와 매칭콘텐츠 조정 : 부적절하거나 불쾌한 콘텐츠(선정성, 인종 차별 등) 탐지텍스트 탐지 : 이미지 속 글자 인식 (예: 경주 선수 번호)경로 탐지 : 비디오에서 인물·객체의 이동..
2025. 9. 11.