kNN이란?
"비슷한 것끼리는 비슷한 결과"라는 직관에 따라 가까운 k개 이웃을 보고 분류·회귀한다.
특징
- 학습 단계 없음 (Lazy Learning)
- 조회 비용 큼 → FAISS 같은 ANN 인덱스 필요
- 거리 척도(L2·코사인) 선택 중요
kNN란?k-Nearest Neighbors
정의
새 데이터의 가장 가까운 k개 이웃의 라벨로 분류하는 알고리즘.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
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.