# DeepSpeech ## 개요 **DeepSpeech**는 머신러닝 기반의 오픈소스 **음성 인식**(Speech-to-Text) 엔진으로, 원래 구글의 연구팀에서 개발한 **딥러닝 음성 인식 기술**(Deep Speech)을 기반으로 하며, 현재는 **Mozilla Foundation**에서 주도적으로 개발 및 유지보수 중인 프로젝트이다. Deep...
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"EPS"에 대한 검색 결과 (총 74개)
# 수치적 미분 ## 개요 수치적 미분(Numerical Differentiation)은 함수의 해석적 도함수를 구하기 어려운 경우, 또는 함수의 형태가 명시적으로 주어지지 않고 단지 이산적인 데이터 점는 수치해석의 핵심 분야 중 하나로,학, 공학, 컴퓨터 시뮬레이션, 다양한 분야에서 널리 활용됩니다. 수치적 미분은 미분의 정의를 기반으로 하며, 주로...
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...
# 등분산성 등분산성(等分散性, Homoscedasticity)은 통계학, 특히 회귀분석에서 매우 중요한 가정 중 하나로, 회귀 모형의 잔차(residuals)가 모든 독립변수 값에 대해 동일한 분산을 가진다는 성질을 의미합니다. 이 가정이 만족되지 않을 경우, 회귀 계수의 추정치는 여전히 불편(unbiased)할 수 있지만, 표준오차의 추정이 부정확해져...
# 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 ...
# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수가 종속변(반응변수에 미치는 영향의 크기와 방을 나타내는 통계량이다. 회귀 계수는귀 모형의심 요소로, 데이터 기반으로 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 해석 방법, 추정 방식, ...
# 차선 유지 보조KAS) ##요 **차선 보조 시스템**(Lane Keeping Assist System, 이하 LAS)은 자동차가 차선을 이탈하지 않도록 운전자를 보조하는 첨단 운전자 보조 시스(ADAS, Advanced Driver Systems)의 핵심 기능 중 하나입니다. LKAS는 차이 주행 중 차선을 무의식적으로 벗어날 경우, 이를 감지하고...
# SHAP 값 ## 개요 SHAP 값(Shapley Additive exPlanations) 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석하기 위한모델 해석성**(Interpretability) 기법 중로, 게임 이론의 **샤플리 값**(Shapley Value) 개념을 기반으로 합니다. SHAP은 각 특성(feature)이 모델의 개별 예측에 기여한 정도를 정량...
# 부동소수점 연산 부동소수점 연산(Floating-point arithmetic)은 컴퓨터에서 실수를 표현하고 계산하기 위해 사용하는 수치 계산 방식이다. 이 방은 매우 크거나 매우 작은 수를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되어 있으며, 과학 계산, 공학 시뮬레이션, 그래픽 처리, 인공지능 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 부동소...
# 좌표계 재투영 ## 개요 좌표계 재투영(Reprojection)은 지리정보시스템(GIS)에서 한 좌표계(Coordinate System)에 정의된 공간 데이터를 좌표계로 변하는 과정을합니다. 지리 데이터 다양한 용도와 지역에 서로 다른 지리투영법(Ge Projection)을 사용하여되며, 서로 다른 좌표계를 사용하는 데이터를 통합하거나 분석하기 위해...
# DevOps ## 개요 **DevOps**(Development + Operations)는 소프트웨어발(Development)과 IT 운영(O)의 경계 허물고, 두 간의 협업과 통합을 촉진하여 소프트웨어 개발, 테스트, 배포, 운영 및 유지보수를 보다 빠르고 효율적으로 수행하기 접근 방식입니다. Dev는 단순한 도구나 기술이 아니라 **문화**, *...
# 프레임 기반 정규화 ## 개요 **프레임 기반 정규화**(Frame-based Normalization)는 음성 인식 시스템에서 음성 신호의 전처리 단계 중 하나로, 음성 데이터를 시간적으로 나누어진 작은 단위인 '프레임'으로 분할한 후 각 프레임의 특성을 일관된 수준으로 조정하는 기술입니다. 이 과정은 음성 신호의 변동성을 줄이고, 후속 처리 단계...
# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...
# TM ## 개요 **TM**(Transverse Mercator, 횡축통도법)은 지리시스템(GIS)에서 널리 사용되는 지도 투영법 중 하나로, 특히 좁은 경도 범위를 가진 지역의 정밀한 지도 제작에 적합합니다. TM은 메르카토르 도법의 변형으로, 원통이 지구와 극지점이 아닌 자오선(경선)을 따라 접하게 되어 있으며, 이를 통해 특정 경도를 중심으로 ...
# 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...
# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-Speech),성 강화(Noise Reduction), 화자 인식(Speaker Identi...
# 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...
# 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....
# 열린 집합 열린 집합(Open Set) **일반 위상수학General Topology) 가장 기본적이고 핵심적인 개념 중 하나이다. 위 공간에서 열린합은 점들의 "처" 또는 "주"을 수학적으로 정의하는 데 사용되며, 연속성, 수렴, 연결성 등의 위상적 성질을 정의하는 데 필적인 역할을. 이 문서에서는 열린 집합의 정의, 성질, 예시, 그리고상 수학에서...
# 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...