# 머지 (Merge) ## 개요/소개 머지는 버전 관리 시스템에서 두 가지 서로 다른 코드베이스를 통합하는 과정을 의미합니다. 주로 Git과 같은 분산 버전 관리 도구에서 사용되며, 협업 프로젝트에서 여러 개발자가 독립적으로 작업한 변경 사항을 하나의 최신 상태로 합치는 데 필수적입니다. 머지 과정은 코드 충돌(Conflict) 발생 시 해결이 필요하며...

# 매개변수 민감성 ## 개요 **매개변수 민감성**(Parameter Sensitivity)은 데이터과학 및 머신러닝 모델에서 모델의 출력 또는 성능이 특정 매개변수(Parameter)의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 평가하는 개념이다. 이는 모델의 안정성, 해석 가능성, 그리고 신뢰성을 판단하는 데 중요한 요소로 작용하며, 특히 하이퍼파라미터 ...

# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalization)하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 검증 오차는 모델의 과적합(overfitting) ...

# 인코딩 ## 개요 데이터 전처리 과정에서 **인코딩**(Encoding)은 범주형 데이터(categorical data)를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 핵심 기술입니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 문자열이나 라벨 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없으므로, 이를 숫자로 변환하는 과정이 필수적입니다. 인코딩은 데이터...

# PoS (지분 증명) ## 개요 **PoS**(Proof of, 지분 증명)는록체인 네트워크에서 새로운 블록을 생성하고 거래를 검증하는 데 사용되는 합의 메커즘 중 하나입니다. 기존의 **PoW**(Proof of Work, 작업 증명) 방식이 컴퓨팅 파워(전력 소모)에 기반을 두었다면, PoS는 네트워크 참여자의 **지분**(보유한 암호화폐의 양과...

# 기술 진보 ##요 기술 진보(技術進步, Technological Progress)는 경제 성장의 핵심 동력 중 하나로, 생산 과정에서 동일한 자원을 사용하더라도 더 많은 산출물을 얻을 수 있게 해주는 생산성의 향상을 의미한다. 거시경제학에서 기술 진보는 장기적인 경제 성장률을 결정짓는 가장 중요한 요인 중 하나로 간주되며, 자본 축적과 인구 증가 외...

# write ## 개요 `write`는 유닉스(Unix) 및 유닉스 계 운영체제(: 리눅스, macOS)에서 제공하는 **시스템 콜**(system call)로, 파일 디스크터(file descriptor)를 통해 데이터를 출력 장치 또는 파일에 쓰는 데 사용된다. 이 함수는 C 언어 프로그래밍에서 시스 레벨의 입출력(I/O) 작업을 수행할 때 핵심적...

# 내부 저장 구 내부 저장조(Internal Storage Structure)는 프로그래밍 및 데이터 구조 분야에서 데이터가 메모리 상에 어떻게리적으로 저장되고 조직되는지를 설명하는 개념이다. 이는 특정 데이터 구조(Data Structure)의 성능, 접근 속도, 메모리 사용 효율성에 직접적인 영향을 미치며, 알고리즘 설계와스템 최적화의 핵심 요소로 ...

# 모듈러 연산 **모듈러 연산**(Mod Arithmetic)은 정수론 핵심 개념 중로, 주어진수를 특정한(모듈러)로 나눈 나머지를 다루는 산술 체계입니다. 이 연산은 수학뿐 아니라 컴퓨터 과학, 암호학, 프로그래밍 등 다양한 분야 널리 활용되며, 특히 **시계 연산**(clock arithmetic)으로 비유되곤 합니다. 예를 들어, 12시간 시계에서...

# 다중 정밀도 산술 연산 다중 정도 산술 연산(Multiplerecision Arithmetic), 또는 고정밀도술 연산은에서 표준 정밀(예: 2비트 또는 64비트 부소수점)로 표현할 수 없는 매우 큰 수 또는 매우 높은 정밀도를 요구하는 수치를 다루기 위한 산술 방법이다. 이는 암호학, 수치해석, 대수계산, 과학 시뮬레이션 등 정밀한 계산이 필수적인 ...

# NEON 레지스터 NEON 레지스터는 ARM 아키텍에서 제공하는 고성능 SIMDingle Instruction, Multiple Data) 확장능의 핵심 구성 요소, 멀티미어 처리, 신호 처리 머신 러닝 등 데이터 병렬 요구하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. NE 기술은 ARMv7-A 및v8-A 아키텍처 이상에서되며, 특히 모바 ...

스토리 포인 ## 개요**스토리 포트**(Story Point는 애자일 소트웨어 개 방법론, 특히 **스크럼**(Scrum) 사용되는 작업량 또는 작업의잡도를 측정하기 위한대적 단위입니다 스토리 포인트는정 계획, 우선순위 설정,의 생산성 추 등에 활용되며 시간(예: 몇 시간) 대신 **상대적정**(relative estimation을 기반으로 합니다 이는...

# 페이지 경계 ## 개요 **페이지 경계**(Page)는 운영체제의 메리 관리에서 핵심적인 중 하나로, 가상 메모리 시스템에서 메모리를 고정된 크기의 블록인 **페이지**(Page)로 나누는 과정에서 각 페이지의 시작과 끝을 정의하는 기준점을 의미합니다. 이 경계는 메모리 할당, 페이징, 가상 주소 변환, 보호 메커니즘 등 다양한 운영체제 기능에 영향...

# Brant Test ## 개요 **Brant Test**(브란트 검)는 통계에서 다항 로지틱 회귀 모델(Multinomial Logistic Regression)의 **비례 오즈 가정**(Proportional Odds Assumption)을 검정하기 위한 통계적 방법이다. 이 검정은 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용할 때 독립 변수들이 종속 변수의 ...

# 패턴 매칭 ##요 **패턴 매칭Pattern Matching)은로그래밍 언어에서 데이터의 구조나 형태를 기반으로 특정 조건을 확인하고, 일하는 경우 해당 구조에 맞 값을 추출하거나 처리를 분기하는 기법이다. 전통적인 조건문(`if`, `switch`)과 달리, 패턴 매칭은 데이터의 형태(형태, 타입, 값, 내부 구조 등)를 기준으로 분기 결정을 하며...

# 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(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...

# 행렬 ## 개요 **행렬**(Matrix)은학, 특히 **형대수**(Linear)에서 핵심적인으로, 수치나 기호를 직사각형 형태로 배열하여 표현한 구조입니다.렬은 방정식의 계수를계적으로 표현하고, 선형 변환을 기술, 컴퓨터 그래픽스, 통계,신러닝 등 다양한 기술 분야에서 널리 활용됩니다. 행렬은 **행**(row)과 **열**(column)로 구성...

50번째분위수 ## 개요 50번째 백위수**(50 percentile)는 통학에서 자료 중앙값을 의미, 전체 데이터셋 정렬했을 때 **상위 50% 하위 50% 나누는 기점**입니다. 즉 데이터 중 절반 이 값보다 작 같고, 나머 절반은 이보다 크거나 같습니다 이는 데이터 분포의 중심 경향 파악하는 데 매우 중요한 지표로,균과 함께 자주 사용됩니다. 5...

# 단일 활성화 ## 개요 **단일 활성화**(One-Hot Encoding)는 범주형 데이터(categorical data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 형태로 변환하는 대적인 데이터 인코딩 기 중 하나입니다.주형 변수는 특정한 카테고리나 레이블을 가지는 데이터로, 예를 들어 "성별(남, 여)", "지역(서울, 부산, 대구)" 등이 있습...

# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....