편향 ##요 머신러닝에서 **편향**(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, **낮은 편향**은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, **높은 편향**은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. ...
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"편향"에 대한 검색 결과 (총 117개)
# 데이터 편향 ## 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들...
# ShuffleSplit **ShuffleSplit**은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 모델 평가를 위해 널 사용되는 데이터 분 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터셋을 반복적으로 무작위 섞은 후, 훈련용(train)과 검증용(validation) 데이터로 분할하는 방식으로, 특히 교차 검증(cross-validation)의 대안 또는 보완 수단으로 활...
# K-겹 교차 검증 개요 **K-겹 교차 검증**(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전...
# 임상시험 ## 개요 **임상시험**(Clinical Trial은 새로운 의약품, 의료기기, 백신, 치료법 또는 기존 치료법의 개선된 사용 방식이 인간에게 안전하고 효과적인지를 과학적으로 평가하기 위해 수행되는 체계적인 연구입니다. 이 의학 발전의 핵심 과정으로, 실험실 및 동물 실험(전임상 연구)을 거친 후 인간 대상으로 진행되는 단계입니다. 임상시...
# MARD: 측정 정확도의 핵심 지표 ##요 **MARD**(Mean Absolute Relative Difference, 평균 절대 상대 오차)는 측정 기술 분야에서 측정 장치의 **정확도**(accuracy)를 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 지표입니다. 특히 **혈당 측정 장치**, 예를 들어 연속혈당측정기(CGM, Continuous Gluc...
StyleGAN **GAN**(Style-Based Generator Architecture for Gener Adversarial Networks)은 얼, 풍경, 예술 작품 등 고해상도의 사실적인 이미지를 생성하기 위해 개발된 생성적 적대 신경망(GAN)키텍처이다. NVIDIA 연구팀에 의해 2018년에 처음 발표된 StyleGAN은 기존의 GAN 모델...
# 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. ...
# 측정 오류 측정 오류(Measurement Error는 데이터 수집 과정에서 관측값이 실제 값과 일치 않는 경우 발생하는차를 의미합니다. 이는 실험, 조사, 관측 등 다양한 데이터 수집 방에서 불가피 나타날 수 있으며, 특히 데이터과학 및 통계 분석에서는의 신뢰성과 정확성에 큰향을 미칩니다. 측정 오류는 분석 결과의 왜곡, 추치의 편향, 모델의능 저하...
# 자동 번역 자동 번역(Automated Translation) 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템을 이용해 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 변환하는 기술을 말합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 분야 중 하나이며, 데이터과학과 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 최근 몇 년 사이 급속도로 ...
블랙박스 ## 개요 **블랙스 문제**(Black Box Problem)는공지능, 특히 딥러닝반 모델에서 자주 언급되는 핵심적인 윤리적·기술적 이슈로, AI 시스템이 특정 결정을 내리는 과정이 투명하지 않고 해석하기 어려운 현상을 의미한다. 이 용어는 시스템의 내부 동작을 관찰할 수 없고, 오직 입력과 출력만을 볼 수 있는 ‘블랙박스’에 비유하여 붙여졌...
# 인공지능 ## 개요 **인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨...
# RNN ##요 RNN(Recurrent Neural Network 순환 신경)은 **시계 데이터**(time-series) 또는 **순적 데이터**(sequential data를 처리하기 위해계된 딥러 기반의 신경 모델입니다.적인 피드포워 신경망(for neural network)이 데이터 간의 시간적 순서적 관를 고려하지 반면, RNN **과거의를...
# 4차 산업혁명 기술 ## 개요 4차 산업혁명은지털 기술의 급속한 발전을 기반으로 산업 구조와 사회 시스템 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 일으키는 역사적 전환기를 의미합니다. 1차 산업혁명(증기기관), 2차 산업혁명(전기와 대량생산), 3차 산업혁명(정보기술과 컴퓨터화)에 이어, 4차 산업혁명은 **사물인터넷**(IoT), **인공지능**(AI), **...
# 의료 영상 의료 영상(Medical Imaging)은체 내부의 구조와 기능을 비침습적으로 시각화하여 질병 진단, 치료 계획 수립, 치료 경 관찰 등을 지원하는 핵심적인 의료기술 분야이다. 이 기술은 현대 의학에서 진단의 정확성을 크게 향상시켰으며, 다양한 질환의 조기 발견과 정밀한 치료를 가능하게 한다. 의료 영상 기술은 물리학, 공학, 컴퓨터 과학,...
# 필터 방법 ## 개요**필터 방법**( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 **특성 선택**(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다...
# 의료 진단델 의료 진단 모델(Mical Diagnosis Model)은 인공능 기술을 활용하여 환자의상, 검사 결과 의료 영상 유전자 정보 등의 데이터를 분석해 질병을 진단하거나 진단 보조하는 시스템입니다. 이 모델들은 최근 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 기술 발전 덕에 의료 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 진단의 정확도 향상과 의료진의 업무 부담...
# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...
# VC 이론 VC 이론(Vapnik-Chervonenkis Theory)은 통계적 학습 이론의 핵심 기반 중 하나로, 머신러닝 모델의 일반화 능력을 수학적으로 분석하는 데 중요한 역할을. 이 이론 블라드미르 바프니크(Vladimir Vapnik)와 알세이 체르보넨키스lexey Chervonenkis가 190년대 초반에 제안하였으며, 특히 **모델의 복잡...
# 단순 무작위 샘플 ## 개요 **순 무작위 샘플**(Simple Random Sampling SRS)은 통학과 데이터과학에서 사용 가장 기초적이면서도 중요한 샘플링 방법 중 하나입니다. 이 방법은 모단(Population)에서 각 구성이 **동일한 확률**로 표본(Sample)에 포함될 수 있도록 무작위로 선택하는 방식입니다. 단순 무작위 샘플링은 ...