100.daum.net백과사전검색[1] 인공지능 분야. 인공지능에서의 문제해결에서, 여러 개의 작용소(수단) 중에서 적당한 작용소를 축차 선택하면서 시행착오적으로 해를 구하는 것. 검색의 전형적인 예로, 미로가 주어졌을 경우에 출발점에서 목표점까지의 길을 찾아내는 것이다. 길의 ...백과사전 검색 더보기출처: 컴퓨터 정보용어대사전
potato98.tistory.com감자SAP Search Help 정리# Data Collection- Selection Method( 선택방법 ) : View, Database Table, CDS Entity을 통해서 사용자에게 보여줄 리스트 데이터를 가져온다고 생각하면 된다. - Text Table( 텍스트 테이블 ) : Selection Method에서 선택한 테이블에서 텍스트 테이블이 연결이 되어있다면 자동으로 가져오게 된다.# Dialog Behavior- Dialog type( 다이얼로그 유형 ) : # HOTKEY( 단축키 ) # Hotkey는 Search Help 단축키로 보면 되는 것이다. 밑에 사진과 같이 HOTKEY를 설정하면 이런 식으로 설정할 수 있다는 것이다.# Enhanced Options ( HANA )- Autosuggest in input fields : 입력 필드의 자동 제안 예를 들어) F4을 눌러서 굳이 Search help을 안 열어도 자동으로 드롭다운 목록을 보여주는 기능이다. - Multi-column full text search (database-specific) : 전체 텍스트 퍼지 검색 - Accuracy Value for Error-Tolerant Full Text Search : 오류 허용 전체 텍스트 검색에 대한 정확도 값 # 사용자가 입력할 값에 정확한 값을 넣어야 할지 모를 때, 비슷한 값 또는 정확# 탐색도움말 EXIT# 사용자가 Search Help를 사용할 때, 불필요한 데이터 또는 필요 없는 데이터가 보일 때 로직을 통해서 사용자가 원하는 리스트만 볼 수 있게 해주는 필드이다. 예를 들어) 다음과 같이, 중복값 제거를 하고 싶을 때 사용할 수 있다. 2022.11.22 - [.SAP/..ABAP] - SAP Search Help 중복값 제거 SAP Search Help 중복값 제거 시작하기 전 중복값을 제거하는 방법은 여러가지이지만 본인은 2가지만 알고있다. 1. 프로그램에서 로컬 Search Help을 만들어서 제거 2. Search He# 매개변수# 검색 도움말 매개변수 : 사용자에게 보여줄 필드를 선택하는 곳 # IMPORT : Search Help에 조건을 줄지 안 줄지 체크해 주는 박스이다. # 체크를 했을 시에는 조건을 주면 그 조건 값에 따른 데이터만 보여준다. # 체크를 안 했을 시에는 조건을 줘도 모든 데이터를 보여준다. # EXPORT : Search Help에 값을 넣은 거지 안 넣을 거지 체크하는 박스이다.# List Pos : 리스트 순서 변경- " 0 "이면 숨김 처리# 기본값 : 말 그래도 기본값을 넣기 위한 입력 필드끝... 도움이 되셨으면 하단에 있는 광고 한 번씩 눌러주세요!27- Dialog type( 다이얼로그 유형 ) : # HOTKEY( 단축키 ) # Hotkey는 Search Help 단축키로 보면 되는 것이다. 밑에 사진과 같이 HOTKEY를 설정하면 이런 식으로 설정할 수 있다는 것이다.SAP Search helpSAP 서치헬프sap search help 정리sap search help란sap collective search helpsap elementary search helpabap search helpabap 서치헬프sap Possible entryabap Possible entry2024.04.23블로그 검색 더보기imchangrok.tistory.com안녕하세요 임창록입니다Neural Architecture Search(NAS)What is NAS?layer, channel, kernel size, connectivity, resolution을 일일히 사람이 정하던 것에서, 자동으로 설정되게 하려는 시도다. 가운데 표시가 *인 것들이 NAS기반 모델이고, 굉장히 좋은 성능을 내는걸 볼 수 있다(좌상단일수록 좋은 성능) NAS는 기본적으로 위와 같은 구조로 되어있다. 연산들이 들어있는 Search Sapce에서 적용할 연산을 고르고, search starategy에서 연산을 고른다.(어떻게 찾아낼 것인지) 그런 뒤 performance estimation strategy에서 성Search spacenetwork archtecture의 후보들.cell-level와 network-level이 존재한다 - Cell Level cell level의 경우에는, RNN 구조로 입력 두개를 고르고, operation을 고르고, 두 연산의 결과를 합치는 방법을 고르고.. 하는 식 - Network Level network-level은, 네트워크 전체에서 depth, resolution, width, kernel size, topology를 어떻게 선택할지 고르는 것이다. 이런 식으로 path를 통해서 network구조를 search spaDesign the search space그냥 search space 전체를 사용하긴 너무 크니까, 휴리스틱 등을 통해 좀 더 작은 space에서 탐색하는 것 강의에서 반복적으로 나오는 내용인데, computing is cheap, data movement is expensive이다.그렇다면, 같은 메모리에서 더 많은 연산 (FLOP)이 있다면 높은 accuracy가 높을 가능성이 높다.같은 메모리 space에서 더 높은 flop을 낼 수 있다는 것이다 이런 방식으로 search space를 줄이면, huge / random보다 같은 시간 NAS했을 때 더 좋은 성능이Performance estimation strategyreinforce의 경우에는 너무 오래 걸림(작은 cifar10 대상 12800모델 구조 학습하는데 22400 GPU-hour) - inherit weight 0부터 train하는게 아니라, 기존 구조에서 wide하게 확장하거나(net2wider) depth를 확장할 수 있음(identity layer추가) - hyper network 모델의 weight를 예측하는것임. 모델의 아키텍쳐 임베딩을 기반으로 예측함 topology는 initial embedding을 GNN을 통해 NN의 구조 정보 feature를 추출함Zero-shot NAS- ZenNAS input에 작은 변화를 준 뒤 출력에 변화가 있는지 확인하는 기법 엄청 좋은 방법은 아님. 그래도 부정확한 모델은 거를 수 있음(정적인 output을 내뱉는 모델같이) - GradSign 좋은 모델은 local minima끼리 가까울 것이라는 가정 그러면 gradient가 다른 샘플간 같은 sign(부호)를 가질 것이고, 그렇다면 가중치를 summation했을 때 절댓값이 클 것이다(부호가 같으니까)Hardware-aware NASlatency feedback은 중요함. device에서 측정한다면, 매우 느리거나, 비쌈 그렇다면 latentcy를 추측하는 모델을 만들자 - once-for-all network train을 큰 네트워크 한 번만 하고, subset들을 사용하면서 weight를 공유하는 아이디어21network archtecture의 후보들.cell-level와 network-level이 존재한다 - Cell Level cell level의 경우에는, RNN 구조로 입력 두개를 고르고, operation을 고르고, 두 연산의 결과를 합치는 방법을 고르고.. 하는 식 - Network Level network-level은, 네트워크 전체에서 depth, resolution, width, kernel size, topology를 어떻게 선택할지 고르는 것이다. 이런 식으로 path를 통해서 network구조를 search spa2024.03.17people-analysis.tistory.com생각 공방CS50 - SearchLast In First OutFrontier에 초기 상태인 노드 A를 넣은 상태에 시작한다. Frontier에서 노드 A를 꺼내 Explored Set에 넣고 노드 A로 이동한다. 이동한 노드A에서 도달가능하며 Explored Set에 존재하지 않는 노드 B를 Frontier에 포함시킨다. Frontier에서 노드 B를 꺼내 Explored Set에 넣고 노드 B로 이동한다. 이동한 노드B에서 도달가능하며 Explored Set에 존재하지 않는 노드 C,D를 Frontier에 포함시킨다. Frontier에서 나중에 들어온 노드 D를 꺼내 Explored SetFirst In First OutFrontier에 초기 상태인 노드 A를 넣은 상태에 시작한다. Frontier에서 노드 A를 꺼내 Explored Set에 넣고 노드 A로 이동한다. 이동한 노드A에서 도달가능하며 Explored Set에 존재하지 않는 노드 B를 Frontier에 포함시킨다. Frontier에서 노드 B를 꺼내 Explored Set에 넣고 노드 B로 이동한다. 이동한 노드B에서 도달가능하며 Explored Set에 존재하지 않는 노드 C,D를 Frontier에 포함시킨다. Frontier에서 먼저 들어온 노드 C를 꺼내 Explored Set에정리Search 알고리즘은 Frontier에 어떠한 자료 구조를 적용하느냐에 따라 노드를 선택하는 방식이 달라진다.Stack ( Last In First Out) 방식을 선택한 경우 깊이 방향 탐색(DFS)을 하며Queue ( First In First Out) 방식을 선택한 경우 넓이 방향 탐색(BFS)을 한다. 미로에서 적용해보기 앞서 정리한 Search 알고리즘들을 미로에서 길찾기에 적용한 경우를 살펴보며 DFS와 BFS가 어떤 과정을 통해 출구를 찾아내는지 확인해 보자.DFS경로를 따라 내려가다가 분기점을 만난다. 분기점에서 하나의 경로를 선택하여 따라 내려간다. 막힌점을 만나면 가장 최근 분기점에서의 나머지 경로를 선택하여 내려간다. 목적지를 만나는 경우 Search를 종료한다.BFS경로를 따라 내려가다 분기점을 만난다. 분기점에서 각 경로에 대해 한번씩 탐색을 진행한다. 새로운 분기점을 또 만나면 각 분기점에 대하여 차례대로 탬색 기회를 주고 각 분기점은 할당 받은 탐색기회를 해당 분기점의 각 경로에 대해 공평하게 나눈다. 목적지를 만나는 경우 Search를 종료한다.코드로 직접 실행해보기import sys # Node 정의 class Node(): def __init__(self, state, parent, action): self.state = state #현재 위치 self.parent = parent #이전 위치 self.action = action # # Stack 방식의 Frontier -> DFS class StackFrontier(): # Frontier 초기화 def __init__(self): self.frontier = []Uninformed 알고리즘DFS나 BFS와 같이 현재 상태에서 가능한 액션중 하나를 선택하면 또 다른 상태에 도달하고 이를 반복하면서 목표지점에 다가가는 방식으로 직접 마주한 정보외에는 환경에 대한 부가적인 정보가 없는 상태에서의 Search 방법이다. 예를 들어 처음 들어간 숲속에서 길을 잃었을 때 여기저기 다 쑤시며 나가는 지점을 찾는 상황인 것이다.Informed 알고리즘위의 미로에서 인간이 목적지 위치를 시각으로 확인하고 이를 근거로 더 가까워지는 방향을 선택하는 것처럼Uninformed 알고리즘과는 다르게 환경에 대한 부가적인 정보(목적지의 좌표값)가 있는 상태에서 최적의 솔루션을 찾는 Search 방법이다. Greedy best-first search Informed 알고리즘의 일종으로 목적지의 좌표값을 아는 상태에서목적지와 가까워질 거라고 생각하는 방향을 선택하는 방법이다. 목적지의 좌표값을 안다고 해도 목적지에 가까워지는 최적의 방향을 알고 있는 상태는 아니다.(알고 있다면 이미 솔루션이휴리스틱 함수위의 미로 예에서 C와 D 중에서 무엇을 선택하겠는가? 인간이라면 당연히 D를 선택하겠지만 컴퓨터에게 이 ‘당연히’를 이해시키기 위해서는 함수의 형태로 만들어 줘야한다. C와 D가 입력으로 주어졌을 때 출력이 D가 되게 하는 함수 여기서 휴리스틱 함수는 멘하튼 거리를 사용해 목적지의 좌표값과 차이가 더 적은 지점을 선택하도록 할 수 있다. 위에서 만든 휴리스틱 함수를 이용하면 미로에 있는 모든 위치에 목적지로부터의 맨하튼 거리 값을 부여할 수 있다. 따라서 출발지점부터 맨하튼 거리 값이 작아지는 노드를 선택...41경로를 따라 내려가다가 분기점을 만난다. 분기점에서 하나의 경로를 선택하여 따라 내려간다. 막힌점을 만나면 가장 최근 분기점에서의 나머지 경로를 선택하여 내려간다. 목적지를 만나는 경우 Search를 종료한다.searchBFSdfscs50greedy search탐색 알고리즘A* Search2024.03.03uz0ne.tistory.comEffort never betrays4. Beyond Classical Search 지역 탐색 기술Example: n-queensPut n queens on an n x n board with no two queens on the same row, column, or diagonal. n개의 퀸들을 n x n 보드에 배치하는데, 같은 행열이나 대각선에 있어서는 안 된다. S0은 각 퀸들이 위치한 행들을 나타내고, f(s0)은 해당 상태의 "스코어"를 나타낸다. 여기서 스코어는 목표 상태(모든 퀸이 서로를 공격하지 않는 상태)까지 도달하기 위한 휴리스틱이다. 이 경우 -5는 상태가 목표로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 부정적인 휴리스틱 값인데, 그냥 충돌Local Search Algorithms 지역 탐색 알고리즘들Optimization problems 최적화 문제들 The goal state is not given / known. 목표 상태가 주어지지 않는다 / 모른다. The best [goal] state should be found from search. 탐색을 통해 가장 좋은 최선의 [목표] 상태를 찾아야 한다. The path to the best [goal] state is irrelevant; the best [goal] state itself is the solution. 최선의 상태 자체가 관심 대상인 해이고, 도달 경로는Hill-Climbing Search 언덕 오르기 탐색그 전에, 초기 상태에 대해 잠깐 알아보자.The initial state is often a complete configuration that does not satisfy all constraints.초기 상태는 대체로 제약 조건을 만족시키지 않는 완전한 구성으로 이루어진다. 그럼에도 불구하고, 이러한 완전 구성은 탐색의 출발점으로 사용되는데, 지역 탐색 알고리즘은 이 초기 상태에서 시작하여 지속적으로 개선을 거쳐 제약 조건을 만족하는 최종 상태(해답)를 찾아내려고 시도하기 때문이다. 1. The objective is toSimulated Annealing Search 모의 담금질 탐색Idea: escape local maxima by allowing some bad moves but gradually decrease their frequency. 탐색 초기에는 bad move를 허용하지만, 점진적으로 그 빈도를 감소시킨다. bad move: 자식 노드가 현재 상태보다 나쁜데도 건너가는 것이다. Greedy local search(언덕 오르기 탐색)에서는 현재 상태보다 자식 노드가 평가치가 낮으면 절대 넘어가지 않았다. 즉, bad move를 허용하지 않았다. global minimum: 최솟값. 가장 값이 낮을Local Beam Search 지역 다발 탐색1. Keep track of k states rather than just one. 한 개의 상태가 아닌 여러 개의 k 상태를 추적한다. 일반적인 지역 탐색 알고리즘은 하나의 '현재 상태'만을 추적하지만, 지역 다발 탐색은 동시에 k개의 상태를 추적하며, 이들 중에서 최선의 해결책을 찾는다. 2. Start with k randomly generated states. k개의 무작위로 생성된 상태로 시작한다. 탐색을 시작하기 위해 무작위로 k개의 상태를 생성한다. 이것은 탐색의 시작점이다. 3. At each iteration, aGenetic Algorithms(GA) 유전 알고리즘Local Beam의 다양성 부족 문제를 해결하기 위해 고안한 방법이다. 유전 알고리즘은 진화론의 원리를 모방한 탐색 및 최적화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 생물학적 진화 과정에서 자연 선택과 유전을 모방하여 문제의 해답을 발전시키는 방법이다. 1. A successor state is generated by combining two parent states. 유전 알고리즘에서 후속 상태는 두 개의 '부모 상태'를 결합하여 생성된다. 이는 생물학에서 두 개체가 교배하여 후손을 만드는 과정에 비유된다. 2. Start with k r14Optimization problems 최적화 문제들 The goal state is not given / known. 목표 상태가 주어지지 않는다 / 모른다. The best [goal] state should be found from search. 탐색을 통해 가장 좋은 최선의 [목표] 상태를 찾아야 한다. The path to the best [goal] state is irrelevant; the best [goal] state itself is the solution. 최선의 상태 자체가 관심 대상인 해이고, 도달 경로는Ai인공지능2024.04.215. Adversarial Search 적대적 탐색venturebeat.comdata-infrastructureelastic-launches-scalable-search-ai-lake-for-gen-ai-and-vector-searchElastic launches scalable Search AI Lake for Gen AI and vector searchrethinking how it scales data for generative AI, observability and security, with a new Search AI Lake technology that is being announced today. Elastic got its start and is perhaps best known for...2024.05.15웹문서 검색 더보기The AI Beat: Why does OpenAI need a search engine?New AI search engine Upend emerges from stealth, powered by 100 LLMs통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기Lawn BlackIT 분야 크리에이터[HIG] Search fields5않습니다. 이 문서를 학습에 적극적으로 이용해 주시돼, 상업적인 용도로 이용하시는 것은 지양해 주시기 바랍니다. 감사합니다. Introduction 서치 필드(Search field)를 사용하여 사람들이 입력한 특정 용어에 대한 콘텐츠 모음을 검색할 수 있습니다. 서치 필드(Search field)는 주로 검색 버튼, 지우기 버튼 및 선택...ITUXUI2023.06.02브런치스토리 검색 더보기dusanbaek.tistory.com정상에서 보자 ✈️[Algorithm] Binary Search Tree8Binary search tree Search Tree 데이터 구조는 다음과 같은 operations를 제공한다. - Search : 탐색 - Minimum : 최솟값 - Maximum : 최댓값 - Predecessor : 다음에 오는 요소 - Successor : 이전 요소 - Insert : 삽입 - Delete : 삭제 이와 같은 operations들은 트리의 깊이에 실행 시간이 비례한다. 완벽한 binary...2024.05.14티스토리 검색 더보기story.kakao.com권미연권미연 - 카카오스토리for money. Scammers may ask you for money for gifts, travel, or emergencies. 6. Reverse image search their photos. A scammer might steal photos from someone else's online profile. Use a reverse...2024.05.08카카오스토리 검색 더보기IT 크리에이터 보기
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