반응형 K-최근접 이웃 알고리즘 구현 - 머신러닝의 기초 목차 👉K-최근접 이웃 알고리즘 구현 확인하기 K-최근접 이웃 알고리즘최근 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그중에서도 K-최근접 이웃 알고리즘은 머신러닝의 가장 기초적이고 직관적인 알고리즘 중 하나로 손꼽히고 있습니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트가 속할 범주를 결정하기 위해 가장 가까운 이웃들을 참조하여 판단하는 방식을 사용합니다. K-최근접 이웃 알고리즘은 특히 분류 문제에 효과적이며, 구현이 간단하여 머신러닝을 처음 접하는 이들에게 적합합니다. 본 포스트에서는 K-최근접 이웃 알고리즘의 기본 원리와 구현 방법에 대해 알아보겠습니다. 우리가 일상에서 경험하는 많은 문제들은 데이터를 통해 해결될 수 있습니다. 예를 들어, 사진 속 고양이와 개를 구분하는 것은 K-최근접 이웃 알고리즘이 잘.. 2025. 5. 7. 스케줄링 알고리즘 종류와 비교: 프로세스 효율성 극대화하기 목차스케줄링 알고리즘은 컴퓨터 시스템에서 프로세스가 CPU와 자원을 어떻게 할당받을지를 결정하는 중요한 요소입니다. 현대의 컴퓨터는 다수의 프로세스가 동시에 실행되기 때문에, 효율적인 스케줄링 알고리즘은 시스템의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다. 본 글에서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 소개하고 이들의 특성과 장단점을 비교하여, 각 알고리즘이 어떤 상황에서 더 적합한지를 살펴보겠습니다. 스케줄링 알고리즘은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 선점형 스케줄링(preemptive scheduling)으로, 현재 실행 중인 프로세스의 CPU를 강제로 빼앗아 다른 프로세스에게 할당할 수 있는 방식입니다. 둘째, 비선점형 스케줄링(non-preemptive scheduling)으로, 한 프로세스가 .. 2025. 5. 4. 캐시 메모리와 성능의 상관관계: 캐시 최적화로 성능 극대화하기 목차 👉캐시 메모리와 성능의 상관관계 바로가기 캐시 메모리와 성능최근 컴퓨터 시스템의 성능을 최적화하기 위한 많은 연구와 기술이 발전하고 있습니다. 그중에서 캐시 메모리는 CPU와 메인 메모리 간의 데이터 전송 속도를 획기적으로 향상하는 중요한 역할을 합니다. 캐시 메모리는 데이터를 한 단계 더 가까운 위치에 두어 접근 속도를 빠르게 하며, 이로 인해 전체 시스템의 효율성을 높이는 데 기여합니다. 본 글에서는 캐시 메모리와 성능의 상관관계에 대해 깊이 있는 논의를 진행하고, 캐시 설계 시 고려해야 할 다양한 요소들을 살펴보겠습니다. 캐시 메모리가 성능에 미치는 영향을 이해하기 위해서는 캐시의 구조와 작동 원리를 명확히 파악해야 합니다. 캐시는 다양한 레벨로 나누어져 있으며, 각 레벨의 캐시가 어떻게 데.. 2025. 5. 3. 이전 1 다음 반응형
