# 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...
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"SIF"에 대한 검색 결과 (총 73개)
# 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...
# LSP ## 개요 LSP(Language Server Protocol)는 소프트웨어 개발 환경에서 코드 편집기와 언어 분석 도구 간의 통신을 표준화하기 위해 개발된 프로토콜입니다. 마이크로소프트(M)가 2016에 처음 제안한 이 프로토콜은 다양한 프로그래밍 언어와 코드 에디터 간의 상호 운용성을 크게 향상시켰으며, 현대 소프트웨어 개발 환경에서 필수...
# QoS ## 개요 **QoS**(Quality of, 서비스 품질)는 네트크에서 데이터 전송의 품질을 보장하기 위한 기술적 개념과 메커니즘을 의미합니다. 특히 네트워크 자원 제한된 상황에서 중요한 트래픽(예: 음성, 영상, 실시간 게임 등)이 우선적으로 처리되도록 하여 지연(latency), 지터(jitter), 패킷 손실(packet loss), ...
시간 영역 정규 **시간 영역 정규**(Time Domain Normalization, T)는 음성식 시스템에서 음성 신호의 시간적 변동성을 보정하기 위한 전처리 기법 중 하나이다. 인간의 발화 속도는 상, 감정, 개인 차이 등에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이로 인해 동일한 단어나 문장이라도 길이가 다르게 나타날 수 있다. 시간 영역 정규화는 이러한 ...
# 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...
# UNSC ## 개요 **UNSC**(United Nations Statistical)는 유엔 산하에서 국제 통계 활동을 촉진하고 전 세계적으로 통계 기준을 조화시키기 위해 설립된 주요 기구이다. 1947년에 설립된 UNS는 국제적인 통계 표준화, 데이터 품질 향상, 국가 통계 체계의 강화를 목표로 하며, 전 세계 각국의 통계 생산 및 활용을 위한 정...
# OTA ## 개요 OTAOver-The-Air) 무선으로 소프트웨어 또는 펌웨어를 업데이트하는 기을 의미합니다. **임베디드 시스**(Embedded System) 분야에서 중요한 역할을 하며, 기기의 물리적 접근 없이도 최신 기능 추가, 보안 패치, 버그 수정 등을 원격으로 수행할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 스마트폰, 자동차, IoT(Inter...
# 감정 분석 ## 개요 감정 분석Sentiment Analysis)** 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나...
# 분류 ## 개요 **분류**(Classification)는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습(Supervised Learning 과제 중 하나로, 주어 입력 데이터를 미리 정의된 **카테고리**(클래스) 중 하나로 할당하는 작업을 말합니다. 예 들어, 이메이 스팸인지 정상인지 판단하거나, 의료 데이터를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸렸는지를 예측하는 ...
# 데이터베이스 지식 발견 ## 개요 **데이터베이스 지식 발견**(Knowledge Discovery in Databases, 이하 KDD)은 대규모 데이터베이스에서 잠재적인 패턴, 관계, 트렌드 등을 추출하여 유의미한 정보와 지식을 도출하는 과정을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터로부터 인사이트를 창출하고 의사결정에 활용할 수 있...
# 최적의 경계선 ## 개요 **최적 경계선**(Optimal Decision)은 머신러닝, 지도 학습(Supervised Learning)에서 분류(Classification) 문제 해결할 때 사용 핵심 개념 중 하나. 이는 서로 다른 클래스에 속한 데이터 포인트들을 가장 잘 구분할 수 있는 기하학적 경계를 의미합니다. 최적의 경계선은 모델이 새로운 ...
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류 및 단어 표현 학습을 위한 효율적이고 확장 가능한 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 기존의 단어 임베딩 기법인 Word2Vec과 유사한 목표를 가지지만, **서브워드(subword) 정보**를 활용함...
# 서포트 벡터 머신 ## 개요 **서트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier de...
# 재무 계획 ## 개요 **재무 계획**(Financial)은 개인이나 기업이 재정적 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위해 자산, 수입, 지출, 투자, 세금, 보험, 은퇴 등을 종합적으로 고려하여 체계적인 전략을 수립하는 과정을 의미한다. 효과적인 재무 계획은 단기적 생활 안정에서부터 장기적 자산 형성, 은퇴 설계, 상속 계획에 이르기까지 다양한 재정...
# 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 ...
# RISC-V ## 개요 **RISC-V**(리스크파이브)는 오픈 소스 기반의 명령어 세트 아키텍처(ISA, Set Architecture)로, 201년 미국 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스(UC Berkeley)의 컴퓨터 과학 연구팀이 개발을 시작한 프로젝트이다. RISC-V는 기존의 상용 ISA(예: x86, ARM)와 달리 **모든 사람이 자유롭...
# 비유적 표현 ## 개요 비유적 표현(Metaphorical Expression)은 문자 그대로의 의미가 아닌 상징적이거나 은유적인 방식으로 사물, 개념, 감정 등을 묘사하는 언어적 기법입니다. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 비유적 표현의 이해와 해석이 인간과 유사한 언어 이해 능력을 구현하기 위한 ...
# 의미 추론 ## 개요 **의미 추론**( Inference)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 **암시적 의미**를 분석하고, 명시되지 않은 정보를 논리적으로 도출하는 과정을 말합니다. 이는 단한 단어나 문장의 의미를 파악하는 것을 넘어서, 문맥, 배경 지식,...
# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클...