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📌 KNN 알고리즘이란?KNN(k-Nearest Neighbors)은 가장 직관적이고 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 새로운 데이터가 주어졌을 때 가장 가까운 k개의 이웃 데이터를 기반으로 예측합니다. KNN은 분류(Classification)뿐 아니라 회귀(Regression) 문제에서도 사용할 수 있습니다.🤔 KNN 회귀(KNN Regression)란?KNN 회귀는 새로운 데이터의 주변 이웃 k개의 레이블 값을 평균(또는 가중 평균)하여 연속적인 수치 값을 예측하는 알고리즘입니다.✅ 핵심 개념:입력값과 가장 가까운 k개의 데이터를 찾음이웃 데이터들의 target(출력) 값을 평균 냄예측값으로 사용함✅ 사용 시점:데이터가 명확한 수치로 구성되어 있고, 복잡한 수학적 모델이 필요 없을 때비선형 ..

1. 머신러닝의 학습 방식: 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습머신러닝 알고리즘은 데이터를 학습하는 방식에 따라 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 **강화학습(Reinforcement Learning)**으로 나뉩니다. 이들은 사용 목적과 데이터 구조에 따라 서로 다른 문제를 해결합니다.2. 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 **입력 데이터(X)**와 **정답(label 또는 target, y)**가 함께 주어지는 데이터에서 학습하는 방식입니다.✅ 특징:학습 데이터에 정답이 포함됨모델이 입력-출력 관계를 학습함분류(Classification) 또는 회귀(Regression) 문제 해결에 적합✅ 예시:..

1. k-Nearest Neighbors (KNN) 알고리즘이란?k-Nearest Neighbors(KNN) 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 대표적인 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 알고리즘 중 하나입니다. 새로운 데이터가 주어졌을 때, 기존 데이터 중 가장 가까운 k개의 이웃 데이터를 찾아 다수결(분류) 또는 평균(회귀)을 통해 예측하는 방식입니다.✅ KNN의 주요 특징단순하고 직관적인 알고리즘비선형 데이터에도 효과적모델 학습이 필요 없는 Lazy Learning 방식거리 기반 측정(Euclidean, Manhattan, Minkowski 등) 사용2. KNN 알고리즘의 동작 원리KNN 알고리즘의 동작 과정은 다음과 같습니다:예측하..

1. 인공지능(AI)이란?인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 기술을 의미합니다. AI는 다양한 기술과 알고리즘을 포괄하는 개념으로, 단순한 자동화 시스템부터 복잡한 자율 학습 시스템까지 포함합니다.AI는 크게 두 가지로 구분됩니다:약한 인공지능(Weak AI): 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI (예: 챗봇, 음성 인식)강한 인공지능(Strong AI): 인간과 동등하거나 뛰어난 지능을 갖춘 AI (이론적 개념)2. 머신러닝(ML)이란?머신러닝(ML, Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 데이터를 통해 학습하고 개선하는 알고리즘을 연구하는 기술입니다. 즉, AI를 구현하는 방법..

그림을 그려주는 인공지능 기술인 Dream AI를 사용하여, 이미지 생성해보려고 합니다. 몇 개의 키워드를 입력하고 그림 생성을 요청하면 됩니다.. 따라서 그리고자 하는 Content의 키워드 추출이 중요합니다. AI를 활용한 이미지 생성의 주요 기술 AI 이미지 생성의 적용 분야 Dream AI로 이미지 생성 Midjourney로 이미지 생성 인공지능(AI) 기술은 이미지 생성 분야에서 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 이미지 생성은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 하며, 최근에는 딥러닝 알고리즘과 생성 모델의 발전으로 더욱 빠르고 정교한 이미지 생성이 가능해졌습니다. AI를 활용한 이미지 생성의 주요 기술 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs): ..

ChatGPT를 통해 프로그램을 구현할 수 있다. 사용자 목적에 따른 기능 요구 사항과 비기능 요구 사항들을 잘 정리해서 전달해주면 프로그램의 Framework를 얻을 수 있다. 다양한 언어도 지원하며 Code Review후 Feedback을 통해 수정도 가능하다. ChatGPT 프로그래밍 - 회의실 예약 시스템 ChatGPT 프로그래밍 - 웹 지도 프로그래밍 ChatGPT 프로그래밍 - 웹 스크래핑 ChatGPT 프로그래밍 - 회의실 예약 시스템 간단한 기능을 제공하는 회의실 예약 시스템 구현을 요청했다. 기본적인 기능으로 사용자는 예약, 예약 취소, 예약 현황보기 등의 기능을 선택할 수 있다. #include #include #include using namespace std; class Meetin..

Publish and Subscriber Architecture 와 Event-Driven Architecture은 모두 이벤트 중심의 아키텍처 패턴으로, 어플리케이션의 컴포넌트들 간의 통신을 관리하는 데 사용된다. 1. Publish and Subscriber Architecture Style 2. Event Driven Architecture Style 3. Microservice Architecture Style 1. Publish and Subscriber Architecture Style Publish and Subscriber Architecture Style은 분산 시스템 및 이벤트 기반 아키텍처이다. 이벤트 발생과 처리하는데 적용하는 스타일이다. 이벤트 발행자와 해당 이벤트를 구독자 사이에..

Broker Architecture 와 Dispatcher Architecture 는 Client와 Server 간 높은 QoS를 제공하기 위해 적용되는 Architecture Style이다. QoS는 Quality Of Service 로 풀이되며 서비스의 품질을 나타내는 요소이다. 네트워크 및 통신 시스템에서 데이터 전송 및 서비스 제공의 품질을 관리하고 제어하는 기술이나 메커니즘을 나타낸다. 주로 다음과 같은 상황에서 중요하게 사용된다. QoS를 확보하기 위해선, 다음과 같은 설계 결정을 내릴 수 있다. 특정 데이터 유형 또는 서비스에 대한 대역폭을 확대 서비스에 대한 우선순위 정의하여 우선순위 기반 서비스 패킷 전송 및 라우팅 조절하는 방법 (Scheduling) 패킷 필터링 및 분류를 통한 데이터..

Layered Architecture Style 과 MVC Architecture Style은 구조적인 접근 방식이다. Software를 모듈화하여 유지 보수성과 확장성 및 재사용성을 높이기 위해 적용되는 스타일이다. 1. Layered Architecture Style 2. MVC Architecture Style 3. N-Tier Architecture 4. Client-Server Architecture 1. Layered Architecture Style 시스템의 기능을 여러 Layer (유사속성 응집 단위)로 분리하여 수직적으로 구성한다. 각 Layer는 서로 다른 책임을 갖고 역할을 수행한다. 상위 Layer에서 하위 Layer로 수직적인 방향으로 서비스가 제공된다. Layer간 역할을 분리하..

Data Flow에 대한 대표적인 Style은 Batch Sequential 와 Pipe and Filter Architecture Style이 있다. Architecture Style 은 Archtiecture Driver 를 달성하기 위해 Tactic 으로 선정될 수 있다. Architecture Style 은 문제에 대한 일반적인 해답이다. 시행착오를 통해 문제에 대한 해법으로 자리 잡은 것들이다. 1. Batch Sequential Architecture Style 2. Pipe and Filter Architecture Style 3. Shared Repository Architecture Style 4. Blackboard Architecture Style 1. Batch Sequential ..