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개요Locality-Sensitive Hashing(LSH)은 고차원 벡터 공간에서 유사한 데이터 포인트를 빠르게 검색하기 위한 해시 기반 알고리즘입니다. 일반적인 해시 함수가 충돌을 피하려는 것과 달리, LSH는 유사한 입력값일수록 동일한 해시값으로 매핑될 확률이 높도록 설계되어, 대용량 데이터에서 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbors) 검색에 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의유사한 객체들이 동일한 해시값을 가질 확률이 높은 해시 함수 집합을 사용하는 알고리즘목적고차원 공간에서의 유사 항목 검색 속도 개선필요성대용량 벡터 데이터에서의 실시간 검색 및 분류 최적화2. 주요 특징특징설명효과근사 최근접 검색정확한 거리 계산 없이 근접 데이터 추정속도 ..

개요MinHash(Minimum Hashing)는 집합 간 자카드 유사도(Jaccard Similarity)를 빠르게 근사 계산하기 위한 해시 기반 알고리즘입니다. 웹 페이지 중복 제거, 문서 클러스터링, 추천 시스템 등에서 대용량 데이터 간 유사도를 효율적으로 비교할 수 있도록 설계된 경량 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의집합 간 유사도를 추정하기 위해 최소 해시값들을 비교하는 확률적 기법목적대용량 집합 비교 시 연산 비용을 줄이고 효율적으로 유사도 추정필요성텍스트, 로그, 사용자 행동 데이터 등 고차원 데이터의 비교 최적화 필요2. 주요 특징특징설명효과자카드 유사도 근사교집합/합집합 비율을 해시값으로 근사연산량 감소서브라인어 알고리즘저장공간 및 계산 시간 최소화빅데이터 환경 최적화로..

개요DiskANN은 마이크로소프트 리서치에서 개발한 근사 최근접 탐색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘으로, RAM이 아닌 디스크(SSD)에 저장된 고차원 벡터 데이터를 고속으로 검색할 수 있도록 설계되었습니다. 수십억 개의 벡터도 소량의 메모리만으로 빠르게 탐색할 수 있어, 대규모 검색 시스템에 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SSD에 저장된 대규모 벡터 인덱스에서 최근접 이웃을 근사적으로 탐색하는 알고리즘목적RAM 사용을 최소화하면서도 빠른 벡터 검색 구현필요성메모리 크기를 넘는 벡터 데이터를 실시간 탐색할 수 있는 구조 필요DiskANN은 HNSW 기반 탐색과 SSD 친화적인 I/O 최적화를 결합함2. 특징특징설명비교SSD 기반 인덱스대부분의 인덱..

개요Hypergraph Learning은 전통적인 그래프 구조보다 더 복잡한 관계를 표현할 수 있는 하이퍼그래프(Hypergraph)를 기반으로 하는 기계 학습 기법입니다. 특히 노드 간의 1:1 관계만을 다루는 일반 그래프와 달리, 다자간(1:N) 관계를 자연스럽게 모델링할 수 있어, 복잡한 연결 구조를 갖는 데이터(예: 소셜 네트워크, 지식 그래프, 추천 시스템 등)에 효과적으로 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의하나의 하이퍼엣지가 여러 노드를 동시에 연결하는 그래프 모델고차원 관계 표현 가능목적1:N 이상의 복잡한 상호작용을 모델링일반 그래프의 한계 극복필요성멀티노드 간 상호작용이 중요한 데이터 증가예: 사용자-아이템-태그 관계2. 특징항목설명비교다자 관계 표현하나의 엣지가 여러..

개요TensorFlow Serving은 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에서 안정적이고 효율적으로 배포하기 위한 서빙 시스템입니다. TensorFlow 모델뿐 아니라 다양한 ML 프레임워크의 모델을 지원하며, 실시간 추론과 확장성을 제공하는 엔터프라이즈급 솔루션입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의머신러닝 모델 서빙을 위한 유연하고 확장 가능한 시스템구글 개발목적학습된 모델을 프로덕션 환경에서 안정적으로 제공실시간 추론 지원필요성모델 학습과 배포 간 격차 해소MLOps 필수 구성요소ML 모델 운영을 위한 핵심 인프라입니다.2. 특징특징설명비교다중 모델 관리여러 버전의 모델을 동시에 로드 및 서빙롤백·버전 관리 용이고성능 추론gRPC/REST API 기반 실시간 추론 제공배치 추론 대비 저지연확장..

개요Direct Preference Optimization(DPO)는 사용자 피드백 또는 선호 데이터를 직접 활용하여 AI 모델의 행동을 조정하는 최신 최적화 기법입니다. 기존의 강화 학습 방식(RLHF)보다 단순하고 효율적으로 사용자 만족도를 높일 수 있어, AI 모델의 성능을 한 차원 끌어올리는 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의사용자 선호(preference)에 기반해 AI 모델의 출력을 직접 최적화하는 방법목적사용자의 기대에 더 부합하는 응답을 생성하는 모델 훈련필요성RLHF의 복잡성과 비용 문제를 해결하고, 보다 정교한 사용자 맞춤 응답 제공DPO는 복잡한 보상 모델 없이도 AI 응답의 질을 향상시키는 방식으로, ChatGPT 등 대규모 언어모델(LLM) 튜닝에 효과..

개요Graph Contrastive Learning(GCL)은 라벨이 없는 그래프 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 개발된 자기지도학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 기존의 그래프 신경망(GNN)이 라벨 기반 학습에 주로 의존했던 것과 달리, GCL은 그래프의 노드, 엣지, 서브그래프 간의 관계성을 기반으로 '양의 쌍(positive pair)'과 '음의 쌍(negative pair)'을 설정하고, 이들 간의 표현 차이를 극대화하는 방식으로 그래프 임베딩을 학습합니다.1. 개념 및 정의GCL은 그래프 내 또는 그래프 간 다양한 형태의 유사성과 비유사성을 학습하여, 라벨 없이도 효과적인 노드/그래프 수준 임베딩을 생성하는 학습 전략입니다.핵심 전략: contrastive ..

개요연관분석에서 핵심이 되는 세 가지 지표, 지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)는 의미 있는 연관 규칙을 선별하고 해석하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이 포스트에서는 각 지표의 정의, 수식, 해석법, 예시를 중심으로 연관분석의 실무 적용력을 높이기 위한 가이드를 제공합니다.1. 개념 및 정의지지도, 신뢰도, 향상도는 연관 규칙의 유의미성을 정량적으로 평가하는 기준입니다.지지도(Support): 전체 거래 중 특정 항목 집합이 등장한 비율신뢰도(Confidence): A 항목이 포함된 거래 중 B 항목도 함께 등장한 비율향상도(Lift): A와 B가 독립일 때 대비 실제 함께 등장할 확률의 증가율이들 지표는 마이닝 결과 중 노이즈를 제거하고, 인사이트 있는 규칙을 도..

개요연관분석(Association Analysis)은 데이터셋 내 항목 간의 유의미한 관계를 파악하기 위한 데이터 마이닝 기법입니다. 주로 장바구니 분석(Market Basket Analysis)에서 고객 행동을 예측하거나, 추천 시스템을 강화하는 데 활용됩니다. 본 포스트에서는 연관분석의 개념, 핵심 요소, 알고리즘, 실제 사례 등을 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의연관분석은 데이터 안에 숨겨진 항목 간의 상호 연관성을 규칙 형태로 도출하는 기법입니다. 예를 들어, "우유를 산 고객은 빵도 자주 구매한다"는 규칙을 찾는 방식입니다.주요 목적: 항목 간의 패턴 탐색 및 규칙 생성응용 분야: 유통, 전자상거래, 의료, 보안, 금융 등대표 알고리즘: Apriori, Eclat, FP-Growth2. ..

개요Apriori 알고리즘은 데이터 마이닝에서 자주 등장하는 연관 규칙 학습(Association Rule Learning)의 대표적인 알고리즘입니다. 대형 거래 데이터로부터 상품 간의 연관 관계를 찾아내어 마케팅, 추천 시스템, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용됩니다. 본 포스트에서는 Apriori 알고리즘의 개념부터 실제 활용 사례까지 전문가 수준으로 상세히 다루어봅니다.1. 개념 및 정의Apriori 알고리즘은 대규모 데이터베이스에서 자주 함께 등장하는 항목 집합(Frequent Itemsets)을 찾아내고, 이를 기반으로 연관 규칙(Association Rules)을 생성하는 알고리즘입니다. "항목 A를 구매한 고객은 항목 B도 구매할 확률이 높다"는 식의 규칙을 찾아내는 것이 주요 목적입니다.배..

개요Low-Rank Factorization(저랭크 분해)은 고차원 행렬을 보다 낮은 랭크(rank)의 행렬로 분해하여, 데이터 또는 모델의 복잡도를 줄이는 대표적인 행렬 분해 기법입니다. 주로 딥러닝 모델의 가중치 행렬 압축, 차원 축소, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 연산량을 줄이면서도 원래의 정보를 최대한 유지하는 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의저랭크 분해는 원래의 큰 행렬 **A (m x n)**를 두 개의 저차원 행렬 **U (m x k)**와 **V (k x n)**로 분해하는 방식입니다. 여기서 **k는 m, n보다 작은 랭크(rank)**로, 근사 행렬을 구성하여 연산을 단순화합니다.A ≈ U × V 형태로 근사화차원 축소와 정보 압축이 동시에 가능SVD(Si..

개요Incremental Learning(점진적 학습)은 데이터가 순차적으로 유입되는 환경에서 기존 학습 모델을 재학습 없이 점진적으로 업데이트할 수 있는 머신러닝 기법입니다. 특히 스트리밍 데이터, IoT, 실시간 모니터링 시스템 등에서 활용도가 높으며, 저장 공간과 연산 자원이 제한된 상황에서 매우 효과적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의점진적 학습이란 전체 데이터를 한 번에 학습하는 전통적인 방식과 달리, 데이터가 연속적으로 주어질 때마다 기존 모델을 업데이트하는 학습 방식입니다. 이를 통해 학습 모델은 새로운 정보에 적응하면서도 이전에 학습한 내용을 유지할 수 있습니다.주요 목적은 지속 가능한 학습, 효율적인 자원 활용, 실시간 분석 대응에 있으며, 특히 온라인 학습(Online Learnin..

개요메타학습(Meta-learning)은 "학습하는 방법을 학습하는(Learning to Learn)" 인공지능(AI) 기술이다. 기존 머신러닝이 주어진 문제에 대해 모델을 학습시키는 것이라면, 메타학습은 다양한 문제를 해결하기 위한 최적의 학습 전략 자체를 학습한다. 이 글에서는 메타학습의 개념, 종류, 구성요소부터 실제 적용 사례까지 폭넓게 다룬다.1. 개념 및 정의메타학습은 머신러닝 모델이 다양한 작업(Task)에서 빠르게 일반화할 수 있도록, 기존의 학습 경험을 바탕으로 새로운 학습 전략을 스스로 구축하도록 설계된 접근 방식이다. 주로 소량의 데이터로 학습하는 Few-shot learning, Zero-shot learning에 활용되며, 사람처럼 빠르고 효율적으로 배우는 AI 구현을 목표로 한다..

개요동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 시시각각 변화하는 정보를 반영하고 업데이트할 수 있는 지능형 데이터 모델이다. 전통적인 정적 지식 그래프와는 달리 실시간 데이터 수집, 분석, 연계가 가능하여 빠르게 변하는 환경 속에서도 신뢰할 수 있는 정보 구조를 제공한다. 본 글에서는 동적 지식 그래프의 정의부터 구성 요소, 기술 스택, 활용 사례에 이르기까지 포괄적으로 다룬다.1. 개념 및 정의동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 실시간 또는 주기적으로 변화하는 데이터를 기반으로 지속적으로 노드와 엣지를 업데이트하며 지식 간의 관계를 모델링하는 데이터베이스 형태이다. 이는 대규모 연결된 데이터를 시멘틱하게 해석하고, 시의적절한 의사결정을 지원하기 위한 기..