# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...
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"성능 평가"에 대한 검색 결과 (총 55개)
# 결정계수 ## 개요 **결정계수**(決定係數, 영어: Coefficient of Determination)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수)가 종속변수(반응변수)의 변동을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 통계량이다. 일반적으로 **R²**(R-squared)로 표기되며, 그 값은 0에서 1 사이의 실수로 표현된다. 결정계수는 회귀 모형의 적합도(Go...
# RMSE ## 개요 **RMSE**(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀...
# Sennrich et al. (2016) ## 개요 Sennrich et al. (2016)은 자연어처리, 특히 **기계 번역**(Machine Translation, MT) 분야에서 중요한 전환점을 마련한 논문으로, **백워드 번역**(Back-Translation)과 **서브워드 유닛**(Subword Units) 기반의 **바이트 페어 인코딩*...
# 가중치 평균 ## 개요 **가중치 평균**(Weighted Average)은 단순 평균(Arithmetic Mean)과 달리 각 신뢰도를 반영하기 위해 **가중치**(Weight)를 부여하여 계산하는 평균 방식입니다. 특히 **데이터과학**과 **모델 평가** 분야에서 다양한 지표를 종합하거나, 클래스 불균형이 있는 분류 문제에서 성능을 평가할 때 ...
# 거짓 음성 ## 개요 **거짓 음성**(False Negative, FN)은 분류 모델의 예측 결과와 실제 정답 사이의 불일치를 나타내는 중요한 평가 지표 중 하나로, 특히 **이진 분류**(binary classification) 문제에서 핵심적인 개념입니다. 거짓 음성은 실제 긍정 클래스(Positive)에 속하는 사례를 모델이 부정 클래스(Ne...
# train_size ## 개요 `train_size`는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델 학습을 위한 데이터 분할 과정에서 사용되는 **하이퍼파라미터** 중 하나로, 전체 데이터셋 중 **학습 데이터**(training set)로 사용할 비율 또는 개수를 지정하는 파라미터입니다. 이 파라미터는 모델의 학습 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 ...
# 지도 학습 ## 개요 **지도 학습**(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, **입력 데이터**(특징, features)와 그에 대응하는 **정답 레이블**(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은...
# 시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time Series Analysis)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 주기성, 그리고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론입니다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의학, 공학, 물류 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서도 중요한 위치를 차...
Rasa Documentation ## 개요 **Rasa Documentation**은 오픈소 대화형 AI 플랫폼인 [Rasa](https://rasa.com)의 공식 문서를 총칭하는 백서 형태의 기술문서입니다. Rasa는 사용자 정의 챗봇과 음성 어시스턴트를 구축하기 위한 프레임워크로, 자연어 이해(NLU), 대화 관리(Dialogue Manageme...
폴리머 전해질 ## 개요 **폴리머해질**(Polymer Electrolyte)은 이온 전도성을 가지는 고분자 물질로, 주로 리튬이온전지 등 2차 전지를 포함한 전기화학 소자에서 전해질로 사용된다. 전통적인 액체 전해질과 달리 고체 또는 겔 형태로 존재하며, 유동성이 없어 누출 위험이 적고, 기계적 강도가 높아 전지의 안정성과 수명을 향상시킬 수 있다....
# 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) ...
# GT/s GT/s(Giga Transfers per second는 컴퓨터 하드웨어, 특히 전송 속도를 측정하는 데 사용되는 성능 지표 중로, 초당 수십억 회(기가 단위)의 데이터 전송 횟수를 의미합니다. 이위는 주로렬 통신 인터페이스, 예를 PCI Express(PCI), DDR 메모리, 또는 고속 버스 아키텍처의 성능을 설명할 때 자주 사용됩니다. ...
# LSZH ## 개요 **LSZH**(Low Smoke Halogen, 저연무 무할로겐)는 전기·전자 기기 및 통신 장비, 건축 구조물 등에서 사용되는 특수연 재료의종으로, 화재 발생 시 유독 가스와 연기의 발생을 최소화하기 위해 설계된 고성능 절연 소재입니다. LSZH는 전통적인 PVC(폴리염화비닐) 절연재와 비교해 안전성과 환경 친화성이 뛰어나며,...
기사 요약 ## 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플...
# RPS ## 개요**RPS**(Requests Per Second는 시스템 성능을 측정 핵심 지표 중 하나로, **초당 처리 가능한 요청 수**(초당 요청 수) 의미합니다. 특히 웹버, API 서비스, 마이크로서비스 아키텍처 등과 같은 소프트웨어 시스템의 성능 평가와 스케일링 전략 수립에 널리 사용됩니다 RPS는 시스템의 처리 능력, 응답 속도, 리소...
# 음향 모델 ## 개 **음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이...
# 오버샘플링 ## 개요 오버샘플(Over-sampling은 기계 학습 데이터 과학 분야에서불균형 데이터(imbalanced data)** 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 전 기법 중 하나. 불균형란 특정 클래스의 샘플 수가 다른에 비해 현히 적은 경우를 말하며, 이는 분류 모델의 성능에정적인 영향 미칠 수 있습니다. 예를, 질병 진 데이터에서 건...
산업 검사## 개요 산업 검사**(Industrial)는 산업 생산 과정에서 제품, 설비, 시스템 또는 공정이해진 품질 기준, 안전 규정, 기술 사양 및 법적 요구사항을 충족하는 확인하기 위한 체계적인 평가 절차를 의미한다. 이는 제조업, 건설업, 에너지 산업, 자동차, 항공우주, 의료기기 등 다양한 산업 분야에서 필수적인 활동으로, 제품의 신뢰성 확보와...
# 결함 검출 ## 개요 결함 검출(Def Detection)은 산업 생산정에서 제품이나 자재에 존재하는 물리적, 구조적 또는 기능적 이상을 식하는 핵심적인 품질 관리 활동입니다. 이는 제조업 전반에서 제품의 신뢰성, 안전성, 일관성을 보장하기 위한 필수 절차로, 자동차, 반도체, 항공우주, 금속 가공, 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 결...