# Docker ## 개요 Docker는 애플리케이션을 **컨테이너** 단위로 패키징, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용해 개발자들이 애플리케이션을 환경에 구애받지 않고 일관되게 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히 DevOps와 마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용되며, 소프트웨어 개발의 자동화 프로세스를 혁...

Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...

# 완전 연결 층 ## 개요 완전 연결 층(Fully Connected Layer)은 인공지능(AI) 분야에서 신경망(Neural Network)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이 층은 전층 연결 구조를 가지며, 모든 노드가 이전 계층의 모든 노드와 연결되어 있습니다. 일반적으로 신...

# LeNet ## 개요/소개 LeNet은 인공지능 분야에서 가장 초기의 **컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)** 중 하나로, 1990년대에 Yann LeCun과 그의 연구팀이 개발한 모델이다. 주로 **손으로 쓴 숫자 인식(OCR)**을 위한 목적으로 설계되었으며, 이는 머신러닝 기술의 발전에 중요한 ...

# 바로미터 ## 개요 바로미터는 대기압을 측정하는 기구로, 기상학, 항공, 과학 연구 등 다양한 분야에서 필수적인 도구이다. 17세기에 첫 번째 바로미터가 개발된 이래, 기술 발전에 따라 여러 종류의 측정 방식이 도입되었다. 대기압은 날씨 예보, 고도 측정, 기후 변화 분석 등에 중요한 역할을 하며, 바로미터는 이러한 데이터를 정확하게 제공하는 데 기여...

# 전해질 ## 개요 전해질(electrolyte)은 전기화학 반응에서 이온의 이동을 가능하게 하는 매개체로, 배터리와 같은 에너지 저장 장치에서 핵심적인 역할을 합니다. 전해질은 양극과 음극 사이의 이온 교환을 촉진하여 전기적 흐름을 생성하고, 배터리의 효율성, 안정성 및 수명에 직접적으로 영향을 미칩니다. 본 문서에서는 전해질의 정의, 종류, ...

# 딥러닝 ## 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2010년대 이후 컴퓨팅 파워와 대량 데이터의 확보로 급속히 발전하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 ...

# 의료 분석 ## 개요 의료 분석은 인공지능(AI) 기술 중 머신러닝(ML)을 활용하여 의료 데이터를 처리하고 해석하는 과정입니다. 이는 질병 진단, 치료 계획 수립, 예후 예측 등 다양한 의료 영역에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 머신러닝은 대량의 의료 데이터(예: 환자 기록, 영상 자료, 유전자 정보)를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하고, 의사결정을...

# 블록체인 ## 개요 블록체인(blockchain)은 분산된 데이터 저장 및 관리 기술로, 중앙 집중식 서버에 의존하지 않고 네트워크 참여자 간의 협력을 통해 정보를 안전하게 공유하고 보호합니다. 이 기술은 2008년 비트코인(Bitcoin)을 개발한 사토시 나카모토(Satoshi Nakamoto)가 제안한 이후, 금융, 물류, 의료 등 다양한 산업에 ...

# K-평균 ## 개요 K-평균(K-Means)은 데이터를 **군집화(Clustering)**하는 대표적인 비지도학습(unsupervised learning) 알고리즘입니다. 주어진 데이터 포인트를 사전에 정의된 **K개의 군집**으로 분류하여, 각 군집 내 데이터 간 유사도를 최대화하고, 다른 군집과의 차이를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 이 ...

# 계층적 분류 (Hierarchical Clustering) ## 개요/소개 계층적 분류(Hierarchical Clustering)는 데이터 포인트 간의 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하여 클러스터를 생성하는 비단순 군집화 방법이다. 이 기법은 **계층적 구조**(Dendrogram)로 시각화되며, 데이터의 자연적인 계층 구조를 탐지하는 데 유용하...

# CRM ## 개요/소개 CRM(고객 관리 시스템, Customer Relationship Management)은 기업이 고객과의 상호작용을 효과적으로 관리하고, 고객 데이터를 통합하여 비즈니스 전략을 최적화하는 소프트웨어 및 프로세스입니다. 1980년대에 처음 등장한 CRM은 초기에는 단순한 연락처 저장 도구에서 출발해, 현재는 마케팅, 판매,...

# Physical Evidence ## 개요 **Physical Evidence**(물리적 증거)는 마케팅 전략에서 소비자가 서비스나 제품에 대한 신뢰와 품질을 인식하는 데 중요한 역할을 하는 **실체적인 요소**를 의미합니다. 특히 서비스 산업에서 물리적 환경, 디자인, 장비 등이 고객의 경험과 인상을 형성하며, 이는 브랜드 이미지와 경쟁력에 ...

# 제품 (Product) ## 개요 제품(Product)은 마케팅 전략에서 핵심적인 요소로, 기업이 소비자에게 제공하는 가치의 구체적 표현입니다. 제품은 단순히 물리적인 상품을 넘어서 서비스, 디지털 콘텐츠, 브랜드 경험까지 포함합니다. 효과적인 제품 전략은 시장 경쟁력을 확보하고 고객 니즈를 충족시키는 데 필수적입니다. 본 문서에서는 제품의 정의, 유...

# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...

# 머신러닝 모델 ## 개요 머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘의 구조를 의미합니다. 이는 인공지능(AI) 기술 중에서도 특히 **데이터 중심의 학습**에 초점을 맞춘 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 모델은 입력 데이터(특성)와 출력 결과(레이블) 간의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 ...

# 지도학습 ## 개요 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 사용되는 머신러닝(Machine Learning) 기법 중 하나로, **라벨이 붙은 데이터**를 통해 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 이용해 패턴을 인식하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다....

# 레이블 ## 개요 레이블(Label)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 중요한 개념으로, 데이터 포인트에 대한 정보를 구조화하여 분석의 기반이 되는 식별자 또는 범주입니다. 주로 **데이터의 특성**이나 **결과 값**을 나타내며, 이는 모델 훈련, 통계적 분석, 의사결정 지원 등 다양한 응용에서 필수적인 요소입니다. 본 문서에서는 레이블의 정의, 유형...

# 분류 (Classification) ## 개요 분류(Classification)는 데이터과학에서 가장 핵심적인 기계학습(ML) 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전 정의된 범주 또는 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 이는 **지도학습(Supervised Learning)**의 대표적 유형으로, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 레이블(Y)을 기반...

# 클러스터링 ## 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 **비지도 학습(unsupervised learning)** 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지...