데이터 필터링
# 데이터 필터링 ##요 데이터 필터링 Filtering)은 데이터 과학 및 분석 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)에서 분 목적에 부적합하거나 불필요한 데이터를 제거하거나 선택하여 유의미한 정보만 추출하는 작업. 이 과정은 데이터 품...
문서 목록 데이터과학
총 20개SHAP 값
# SHAP 값 ## 개요 SHAP 값(Shapley Additive exPlanations) 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석하기 위한모델 해석성**(Interpretability) 기법 중로, 게임 이론의 **샤플리 값**(Shapley Value) 개념을 기반...
데이터 형식 변환기
# 데이터 형식 변기 ## 개요 데이터 형식환기(Data Format)는 다양한 데이터 형식의 구조적 문법적 표현을 호환 가능한 형태 변환하는 소트웨어 도구 알고리즘을합니다. 데이터 과 및 정보 기술 분에서 데이터는 다양한스에서 수집되, 각 소스마다유한 형식 사용합...
사용자 행동 데이터 분석
# 사용자 행동 데이터 분석 ## 개요 **사용자 행동 데이터 분석User Behavior Analytics, UBA)은 사용자가 디털 플랫폼웹사이트, 모바일, 소프트어 등)에서 보주는 행동 패턴 수집하고 해석, 사용자 경험을선하고 비즈니스 의사결을 지원하는 데이터...
로그 변환
# 로그 변환 ## 개요 로그 변환(log transformation)은 데이터 과학 및 통계 분석에서 자주 사용되는 **비선형 데이터 변환 기법**으로, 주로 **비대칭적이고 오른쪽으로 치우친**(right-skewed) 연속형 변수의 분포를 정규 분포에 가깝게 ...
numpy.linalg.svd
# numpy.linalg.svd ## 개요 `numpy.linalg.svd는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 **특이값 분해**(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하는 함수입니다. SVD는 행렬을 세 개의 특별한 행렬로 분해하는...
정밀도 균형
# 정밀도 균형 정밀도 균형(Precision Balance은 데이터과학, 머신러닝 모델 평가에서 중요한 중 하나로, **정밀도**(Precision)와 **재현**(Recall) 사이의 균형을 의미합니다. 이는 모델이 얼마나 정하게 긍정 클래스를 예측하는지(정밀도)...
비즈니스 인텔리전스
# 비즈니스 인리전스 ## 개요**비즈니스 인텔전스**(Business Intelligence, 이하 BI)는 기업의 운영,략 수립, 의사결정 지원하기 위해 데이터 수집, 분석, 시각화하고 인사이트를 도출하는 기술적 프세스와 도구 집합을 의미합니다. 데이터과학의 하위...
NumPy
# NumPy ## 개요 NumPy(Numerical Python의 약자는 파이썬에서 과학 계산과 데이터 분석을 수행하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 머신러닝, 통계 분석, 수치 시뮬레이...
형식 오류
# 형식 오류 개요 **형식 오류Format Error)는 과학 및 데이터 정제 과정에서 자 발생하는 문제 중 하나로, 데이터가 기대되는 구조나 형식을 따르지 않을 때 나타납니다. 이러한 오류는 데이터 수집, 저장, 전송, 변환 과정에서 다양한 원인으로 발생할 수...
시간 기반 데이터 처리
# 시간 기반 데이터 처리 시간반 데이터 처리(Time-based Data)는 시계열 데이터(Time Series)를 수집, 정제,석, 저장,각화하는 일련 과정을 의미합니다. 이는 데이터과학, 특히 **시계열 분석**( Series Analysis) 분에서 핵심적인 ...
WordPiece
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidire...
Min-Max 정규화
# Min-Max 정규화## 개요 **Min-Max 정규화**(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 **데이터 정제**(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하...
Min-Max Scaling
# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(f...
Time Series Cross-Validation
# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조...
학습 데이터
# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을...
Topological Data Analysis
# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터...
Unsqueezing
# Unsqueezing **Unsqueezing**(언스퀴징)은 데이터 과학과 머신러닝, 특히 텐서(Tensor)반 프로그래밍에서 자주 사용되는 데이터 변환 기법 중 하나입니다. 이는 기존의 차원이 축소된 텐서에 새로운 차원을 추가하여 형태를 확장하는 작업을 의미하...
고차원 데이터
# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 ...
학술 논문 그래프
# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(T...