![[4편-2] 비슷한 것은 비슷하게 : k-NN의 깊은 이해](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/IJq7M/btsM2GUMwcM/aVKm3lm2s2JkcjoR0GaLpk/img.jpg)
[4편-2] 비슷한 것은 비슷하게 : k-NN의 깊은 이해
k-NN은 어떠한 패턴도 학습할 수 있을까?k-NN 알고리즘의 놀라운 특성 중 하나는 보편 근사 능력(Universal Approximation)입니다. 쉽게 말해, 충분한 예시 데이터만 있다면 k-NN은 이론적으로 어떤 복잡한 패턴도 학습할 수 있습니다.이것은 마치 여러분이 지도에서 모든 장소의 날씨를 알고 있다면, 새로운 장소의 날씨도 주변 장소들의 날씨를 보고 꽤 정확하게 예측할 수 있는 것과 비슷합니다.하지만 여기서 중요한 문제가 생깁니다. 지구 표면의 모든 장소에 대한 날씨 정보를 수집하는 것은 불가능하죠. 마찬가지로 고차원 데이터(예: 이미지)에서는 가능한 모든 경우를 커버하는 데이터를 모으는 것이 현실적으로 불가능합니다.이것이 바로 차원의 저주(Curse of Dimensionality)라고..
인공지능/딥러닝 입문
2025. 3. 31. 17:25