# 다중 선형 회귀 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 하나의 종속 변수(dependent variable)와 두 개 이상의 독립 변수(independent variables) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 기법이다. 머신러닝과 통계학에서 널리 사용되며, 특히 수치 예측 문제(regression problems)에서 ...
검색 결과
"예측 모델"에 대한 검색 결과 (총 70개)
# IoT 기반 시스템 ## 개요 IoT 기반 시스(Internet of Things-based System)은 사물인터넷(IoT) 기술을 활용하여 다양한 물리적 장치(센서, 액추에이터, 스마트 기기 등)를 네트워크를 통해 연결하고, 데이터를 수집·분석·제어함으로써 자동화와 지능화 실현하는 통합 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템 산업, 도시, 가정, ...
# 보건 통계 ##요 **보건 통**(Public Health Statistics)는 인 집단의 건 상태, 질병 발생 의료 서비스 이용, 보 정책의 효과 등을 측정하고 분석하기 위해 수집·분석·해석하는계적 정보를 의미합니다. 보건 통는 개인의 건강을 넘어 지역사회, 국가,아가 세계 단위 건강 문제를 파악하고방, 치료,책 수립의 기 자료로 활용됩니다. 이...
# 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 역할을 하며, 금융 기상 예보 IoT 센서 데이터, 웹 트래픽 모니터링 등 다양한 산업에서...
# 클라우드 기반 분석 플랫폼 ## 개 클라우 기반 분석 플폼(Cloud-based Analytics Platform)은 클라우드팅 환경에서 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석할 수 있도록 설계된 통합 시스템이다. 이러한 플랫폼은업 및 조직이 데이터 기반 의사결정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하며, 전통적인 온프레미스(On-premises...
# 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.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...
# 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 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...
# 조합 가능성 ## 개요 **조합 가능성**(Combin Possibility)은 자연어처리(NLP) 분야, 특히 **의미 분석**(Semantic Analysis) 중요한 개념으로, 언어의 구성 요소들이 어떻게 결합되어 새로운 의미를 생성할 수 있는지를 설명하는 이론적 기반을 제공한다. 이는 문법적 구조와 의미 간의 관계를 이해하고, 문장의 의미를 ...
# 의료 기록 시스템 의료 기록 시스(Medical Documentation System)은 환자의 진료 기록, 진단 결과, 치료 계획, 투약 내역 등 의료 활동 전반에 걸친 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템이다 최근 정보기술의 발전과 함께, 전자의무기록(Electronic Health Record, EHR)스템이 중심이 되었으며, 음성 인식 기...
# PyData ## 개요 **PyData**는 파이(Python)을반으로 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석, 데이터 엔지니어링 다양한 데이터 관련 작업을 수행하는 데 사용되는 오픈소스 생태계와 커뮤니티를 총칭하는 용어입니다. PyData는 단순한 도구의 집합을 넘어서, 데이터 과학자, 연구자, 개발자들이 협업하고 지식을 공유하는 글로벌 커뮤니티이기도...
# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(벨 편향 문제)은신러닝, 조건부 확률 모델(Conditional Random Fields, CRFs 등)과 순차적 예측 모델(Sequential Models)에서 발생 수 있는 중요한 이슈이다. 이 문제는델이 각 출력 라벨을 독립적으로 예측하려는 경향 때문에,전 상...
# 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...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...
# ACF ## 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수**입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치...
# 과학기술 계산 과학기술 계산(Scientific)은 과학 및 공학 분야의 복잡한 문제를 수치적 방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해결하는 학제 간 기술 영역입니다. 이 분야는 수학, 물리학, 컴퓨터 과학, 공학 등 다양한 분야의 지식을 융합하여 실험적 또는 이론적 접근만으로는 해결하기 어려운 문제를 분석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 현대 과...
# Forecasting: Principles and Practice ## 개요 **Forecasting: Principles and**(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Acce...
# 시계열 예측 ## 개요 **시계열 예측**(Time Series Forecasting)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 기반으로 미래의 값을 예하는 데이터 과학의 핵심법 중 하나입니다. 이법은 경제표, 주가,상 데이터, 판매량 웹 트래픽 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 다양한 현상에 적용되며, 기업의 전략 수립, 자원 배분, 리스크 관리 등...
# 사회경제적 가뭄 ##요 **사회경제적 가뭄**(Socioeconomic D)은 자연적인 수자원 부 현상이 인간 사회와 경제 활동에 미치는 영을 중심으로 정의되는 가뭄 유형이다. 이는 물의 공급이 수요를 충족시키지 못할 때 발생하며, 단순한 강수량 감소나 수문학적 변화보다는 **인간의 물 사용 패턴, 인프라의 효율성, 경제 구조, 사회적 불평등** 등...
# 시설 채소 재배 ## 개요 시설 채소배는 온실, 하우스, 유리온실, 스마팜 등 인공적으로 제어된 환경에서 채소를하는 농업 방식입니다. 방식은 기 변화와 자연재해의 영향을 최소하고, 연중 안정적인산물 공급을 가능하게 하며, 품질과 수확량을 극대화할 수 있는 장점이 있습니다. 특히 **스마트 농업 기술**의 발전과 함께, 시설 채소 재배는 자동화 디지털...
# 가뭄 보험 ## 개요 **가뭄 보험**(rought Insurance)은 농업, 수산업, 수자 관리 등 가뭄 발생 시 경제적 손실을 입을 수 있는 분야에서 위험을 분산하고 피해를 보상하기 위한 특수 보험 상품이다. 기후 변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라, 정부 및 민간 부문은 가뭄 보험을 핵심적인 **위험 관리 수단**으로 활용하고 있...