Proyectos en Algoritmos Avanzados

Algoritmos avanzados se expande en lo que se aprende en una clase introductoria sobre el tema. En una clase de algoritmos avanzados , los profesores normalmente asignan proyectos de los estudiantes , ya que este curso está especialmente indicado para el aprendizaje mediante la práctica . Sin embargo , los alumnos no pueden inicialmente saben lo que son posibles proyectos específicos para una clase de algoritmos avanzados . Al clasificar los principales componentes de un curso de algoritmos avanzados en un pequeño conjunto , el estudiante puede limitar su selección y decidir sobre un tema adecuado . Algoritmos de Big- O Cálculos

avanzada alumnos deben estar familiarizados con las grandes o la notación , lo que le permite calcular una cota superior asintótica en una función algorítmica. Esto se refiere a la duración máxima de un algoritmo. Big- o Los cálculos le permiten describir el tiempo de funcionamiento de un algoritmo a través de un cálculo matemático . Así, desde el punto de vista de las funciones de orden O , su proyecto puede entonces ser una comparación de diferentes algoritmos, que muestra que son más rápidos y que son más lentos .

Aumenta la eficiencia

No algoritmo es perfecto. Como ya han de haber visto en sus estudios de algoritmos , hay muchos algoritmos con el mismo propósito final tales como la clasificación o la búsqueda . Sin embargo , algunos algoritmos son más eficientes en términos de uno u otro tiempo de funcionamiento o el uso de los recursos. Hay muchos algoritmos diferentes que hacen lo mismo , porque los matemáticos y científicos informáticos han analizado los algoritmos existentes , en busca de defectos. Llevar a cabo un análisis similar para su proyecto , lo que demuestra cómo un determinado algoritmo se puede mejorar de alguna manera o señalar sus defectos.
Aprendizaje Automático

Aprendizaje automático consiste en un relativamente nuevo conjunto de algoritmos. Estos algoritmos son particularmente especiales en que no requieren un humano para estar en completo control . Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden mientras trabajan , mejorando con el tiempo. Este mecanismo de aprendizaje es a través de la recopilación de nueva información , lo que mejora la precisión de la máquina en las predicciones futuras. Para un proyecto más moderno , se centran en este conjunto de algoritmos , discutiendo sus ventajas y desventajas o aplicarlas a los datos. Dos de los algoritmos de aprendizaje automático más comunes son las máquinas de vectores soporte y redes neuronales .
P = NP

P = problema NP en los algoritmos es quizás el más importante y problema más discutido en el campo . "P " y " NP " stand para las clases de preguntas que pueden ser resueltos en tiempo polinómico y verificados en tiempo polinómico , respectivamente. Esta pregunta , básicamente, se pregunta si las soluciones que son fáciles de verificar también son fáciles de encontrar. Este problema se ha creado una gran polémica y puede ser el foco de un proyecto avanzado algoritmo . Explora cómo surgió el problema, cómo los científicos van en resolver el problema o lo que usted piensa es la posible respuesta.