Naive Bayes란?
"피처가 서로 독립"이라는 순진한 가정으로 계산을 단순화한 베이지안 분류기다.
강점
- 소량 데이터로도 학습 가능
- 매우 빠름
- 텍스트 분류 (스팸·카테고리)에 여전히 유효
Naive Bayes란?
정의
피처 독립 가정하에 베이즈 정리로 분류하는 확률적 알고리즘. 스팸 필터의 고전.
🔗 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.