F1 Score란?
Precision·Recall 둘 다 중요할 때 쓰는 조화 평균이다.
F1 = 2 × (P × R) / (P + R)특징
- 불균형 데이터에 강함
- 한쪽만 높아도 낮아짐 (균형 강조)
- 다중 클래스는 macro/micro/weighted 선택
F1 Score란?
정의
Precision과 Recall의 조화 평균. 불균형 클래스 분류의 표준 지표.
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AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
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추론 지연 최적화
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A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.