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머신러닝 시스템에서의 공간 복잡도: 이해하고 최적화하기

머신러닝(ML) 시스템 개발과 운영은 복잡하고 자원 집약적인 과정이다. 이러한 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나가 바로 '공간 복잡도(Space Complexity)'이다. 공간 복잡도는 알고리즘 또는 시스템이 문제를 해결하는 데 필요한 메모리 공간의 양을 나타낸다. 이 글에서는 머신러닝 시스템에서의 공간 복잡도의 의미, 중요성, 그리고 이를 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아보겠다.🧠 공간 복잡도의 이해 (Understanding Space Complexity)공간 복잡도는 머신러닝 모델의 훈련(Training)과 추론(Inference) 과정에서 사용되는 메모리 사용량을 측정한다. 이는 모델의 크기, 데이터셋의 크기, 그리고 사용되는 알고리즘에 따라 달라진다. 공간 복잡도가 높을수록 더..
머신러닝 2025. 3. 23. 12:50
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