# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...
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"최적화"에 대한 검색 결과 (총 396개)
성능 최적 성능 최화(Performance Optimization) 시스템,프트웨어,리케이션 하드웨어가 효율적으로 자원을 사용하고, 더 빠르게 작업을 수행하며, 더 안정적인 상태를 유지하도록 개선하는 과정을 의미합니다. 특히 정보 기 분야에서 성능 최적는 사용자 경험 향상, 비용 절감, 시스템 안정성 확보를 위한 핵심 기술로 여겨집니다. 본 문서는 성능 ...
# 최적화 ## 개요 **최적화**(Optimization)는 소프트웨어 개발 및 시스템 운영에서 성능, 자원 사용량, 실행 시간, 메모리 소비 등을 개선하기 위한 체계적인 과정을 의미합니다. 특히 **코드 최적화**(Code Optimization)는 프로그램의 동작을 변경하지 않으면서도 더 효율적으로 동작하도록 소스 코드 또는 컴파일된 코드를 개선하...
# 가상화 최적화 NIC## 개요 상화 최적화(Virtualization-Optimized Network Interface Card)는 가상 머신(VM) 간 또는 가상 머신과 물리적 네트워크 간의 통신을 효율적으로 처리하기 위해 특별히 설계된 네트워크 인터페이스 카드(NIC)입니다. 클라우드 컴퓨팅과 데이터센터 환경에서 가상화 기술이 보편화됨에 따라, 전...
# 최적화 ## 개요 최적화(Opt)는 주어진 조건에서 가장 좋은 해를 찾는 과정을 의미하며, 데이터과학 기계학습, 공학 경제학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다.과학에서는 모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 손실 함수(Loss Function)를 최소화, 제약 조건을 만족하면서 목표 함수를 극대화/극소화하는 작업이 자주 발생한다. 최적화 알고리...
# 최적화 적화(Optimization)는 주진 조건 하에서 가장 좋은 해를 찾는 과정을 의미하며, 데이터과학 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 다양한 문제를 수적으로 모델링한 후, 목적 함수(objective function)를 최소화하거나 최대화하는 최적의 해를 도출하는 것이 목표이다. 최적화는 머신러닝, 통계 분석, 운영 연구, 공학 설계 등 수많은 ...
```markdown # 비볼록 최적화 ## 개요 비볼록 최적화(Non-convex Optimization)는 데이터과학과 기계학습에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 최적화 문제입니다. 볼록 최적화 문제와 달리, 비볼록 문제는 여러 국소 최소값(Local Minima)과 안장점(Saddle Point)을 가질 수 있어 해법 도출이 복잡합니다. 특히 딥러닝,...
# 이미지 최적화 ## 개요/소개 이미지는 웹사이트의 시각적 요소를 구성하는 핵심 요소로, 사용자 경험(UX)과 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 큰 크기의 이미지를 그대로 사용할 경우 페이지 로딩 시간이 증가하고, 이는 사용자 이탈률 상승 및 검색 엔진 최적화(SEO)에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 **이미지 최적화**는 웹 개발에서...
# ViT (Vision Transformer## 개요 ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 **랜스포머**(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 **컴퓨터비전 모델**입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 *"...
# Bluetooth® LE **Bluetooth® Low Energy**(이하 ** LE** 또는 **BLE**) 저전력 소비를 목적으로 설계된 무선 통신 기술로, 기존의 Bluetooth Classic과는도로 개발되어 2010년 Bluetooth 4.0 사양에서 처음 소개되었습니다. 주로 배터리 수명이 중요한 IoT(Internet of Things)...
# TIR: 당화혈색소 보정 지표로서의 의미와 당뇨병 관리에서의 역할 ## 개요 TIR(Time in Range, 정상 혈당 범위 유지 시간)은 당뇨병 관리에서 혈당 수치가 일정한 정상 범위 내에 얼마나 오랜 시간 머무는지를 나타내는 핵심 지표입니다. 최근 당뇨병 치료의 목표가 단순한 당화혈색소(HbA1c) 수치 감소에서 벗어나, 혈당 변동성과 일상적인...
# 산업 자동화 ## 개요 **산업 자동**(Industrial Automation)는 제조 생산, 물류 등 산업 공에서 인간의 개입을 최소화하고 기계, 소프트웨어, 제어 시스템 등을 활용하여 작업을 자동으로 수행하게 하는 기술 분야입니다. 이는 생산성 향상, 품질 일관성 확보, 작업자의 안전성 증대, 운영 비용 절감 등을 목적으로 하며, 현대 제조업의...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
# Multi-access Edge Computing## 개요 **Multi-access Edge ComputingMMEC),적으로 **MEC**(-access Edge Computing) 알려진 기술은 클우드 컴퓨팅의 리소스를 네트워크의자리(엣지)에 배치함으로써 데이터 처리를 사용자 가까이에서 수행하는 분산 컴퓨팅 패러다입니다. 이 기술 5G, IoT,...
# 오목 오목은 미분학에서 함수의 그래가 가지는 곡선의 성질 중 하나로, 그래프의 **곡률 방향**을 설명하는 중요한 개념이다. 함수의 오목성(또는 볼성)은 함수의 2차 도함수의 부호를 판단할 수 있으며, 최적화 이론, 경제학, 물리학 등 다양한 분야에서 활용된다. 본 문서에서는 오목 함수의 정의, 수학적 조건, 기하학적 의미, 관련 개념 및 응용 사례를...
# 서버 가상화 버 가상화(Server Virtual)는 물리적 서버의 자을 논리적으로 분할하여 여러 개의 독립적인 가상 서버(가상 머신, Virtual Machine)를 동시에 운영하는 기술입니다. 이 기은 IT 인프라의 효율성, 유연성, 확장성 및용 절감을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 하며, 현대 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 환경의 기반 기술로 널...
# EfficientNet EfficientNet은 구글(Google) 연구팀이2019년에 발표한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network,) 아키텍처, 정확도와산 효율성 사이의 최적 균형을 추하는 것을 목표로 설계되었습니다. 기존의 CNN 모델들이 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution)를...
# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...
# PyPy PyPy는 파이썬 프로그래밍어의 대표적인 **대 구현**(alternative) 중 하나로, 성능 향상을 목적으로 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 공식 CPython 인터프리터와 호환되며, 특히 **JIT**(Just-In-Time) 컴파일러를 내장하고 있어 반복적인 작업이나 계산 집약적인 코드에서 뛰어난 실행 속도를 제공합니다. 이 문서에서...
# 동적 링킹 ## 개요 **동적 링**(Dynamic Linking)은 프로그램 실행 시점(runtime)에 외부 라이브러리와 연결되는 링킹 방식으로, 프로그램의 실행 파일에 라이브러리 코드를 포함하지 않고, 대신 실행 시 필요한 라이브리를 운영체제의 **동적 링커**(Dynamic Linker)가 로드하여 연결하는 기술입니다. 이 방식은 메모리 사용...