# 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 *"...
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# 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...
# 자본 축적 모델 자본 축적 모델(Capital Accumulation Model)은 거시경제학에서 경제 성장의 핵심 요인 중 하나 **자본의 축적 과정**을 설명하는 이론적 프레임워크이다. 이 모델은 국가의 생산 능력 향상과 장기적인 국민소득 증가가 자본 형성에 어떻게 의존하는지를 분석하며, 특히 생산요소 중 **물적 자본**(Physical Capi...
# 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...
# Neural Machine Translation ## 개요 **Neural Machine Translation**(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템...
# 데이터 파이프라인 자동화 ## 개요데이터 파이프라인 자화(Data Pipeline Automation는 데이터 수집, 변, 로딩(L), 검증 모니터링, 배포 데이터 처리 과정을 수작업 없이 시스적으로 수행하도록 설계하는 기술적 접근입니다 대용량 데이터가 실시간으로 생성되는 현대 기업 환경에서는동으로 데이터를 관리하는 것이 비효율며 오류 발생 가능성이 ...
# 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 ...
# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 다양한 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 음성 인식 시스템은 음성...
# 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...
# TF-IDF 가중 평균베딩 ## 개요 -IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 ...
# OOV (Out-Vocabulary) ## 개요 **OOV**(Out-ofocabulary)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 자 등장하는 핵심 개념으로, 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 특히 토큰화(tokenization) 단계 이후 모델의 어휘 집합(vocabulary)에...
# 장기 기억 신경망## 개요 **장기 신경망**(Long Short-T Memory, LSTM)은 순환 신망(Recurrent Neural Network,NN)의 한형으로, 시계열 데이터나 순차적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 설계 인공신경망 구조입니다. 전통적인 RNN은 장기 의존성(long-term dependencies) 문제, 즉 오래된 정보...
# N-그램## 개요 **N-그램**(N-gram)은어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 모델(Language Modeling)에리 사용되는 기초적인 통계적 기법이다. N-램은 연속 N개의 아이템(item)으로 구성된 부분열을 의미하며, 언어 처리에서는 주로 연속된 N개 단어(word) 또는 음소(phoneme...
# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...
# Hunspell Hunspell은 오픈소스 기반의 철자 검사기 checker) 및 형태소 분석기(morphological analyzer)로, 주로 자연어처리(NLP) 분야에서 텍스트의 철자 오류를 감지하고 제안을 제공하는 데 사용됩니다. LibreOffice, OpenOffice, Mozilla Firefox, Google Chrome 등 다양한 소...
# 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...
# 디지털 전환 개요 **디지털환**(Digital Transformation)은 조직 기업이 디털 기술을 전략적으로 도입하여 비즈니스 모, 운영 방식, 고객, 조직 문화 전을 근본적으로 변화시키는 과정을 의미한다. 단순히 기술을 도입하는 넘어서, 조직의 전반적인 가치 창출 방식을 재정의하는 혁신적 변화로 이해할 수 있다. 디지털 전환은 정보기술(IT...
# Apache License 2.0 Apache License 2.0은 자유 소프트웨어 재단(FSF)이 인정하는 퍼미시브 라이선스(permissive license) 중 하나로, 소프트웨를 자유롭게 사용, 수정, 배할 수 있도록 허용하는 오픈소스 라이선스입니다. 2004년 1월 아파치 소프트웨어 재단(Apache Software Foundation, A...
# 요약 생성 ## 개요 **요약 생성**(Summarization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 핵심 응용 기술 중 하나로, 긴 텍스트의 핵심 정보를 보존하면서 더 짧고 간결한 형태로 재구성하는 작업을 말합니다. 이 기술은 정보 과잉 시대에 사용자가 방대한 텍스트 자료(예: 뉴스 기사, 학술 논문, ...