# 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,...

# 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...

# 배치 크기 ## 개요 배치 크기(Batch Size)는 머신러닝 모델 훈련 중 **데이터 샘플을 한 번에 처리하는 수량**을 의미합니다. 이 값은 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘에서 매개변수 업데이트의 주기를 결정하며, 모델 학습 속도, 메모리 사용량, 수렴 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 배치 크기는 일반...

# 학습률 ## 개요 학습률(Learning Rate)은 기계학습 모델이 손실 함수를 최소화하기 위해 파라미터를 업데이트할 때의 변화량을 결정하는 **핵심 하이퍼파라미터**입니다. 이 값은 모델의 학습 속도와 수렴 성능에 직접적인 영향을 미치며, 적절한 설정 없이는 과적합(overfitting)이나 수렴 실패(convergence failure)로 이어질...

# 할인 인자 (Discount Factor) ## 개요/소개 할인 인자(Discount Factor)는 **미래의 가치를 현재에 비례하여 감소시켜 계산하는 수학적 개념**으로, 금융, 데이터 과학, 강화 학습 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 주로 **시간에 따른 가치 변화**를 모델링하기 위해 사용되며, 특히 **장기적인 결과의 중요도를 조절**하는...

# Q-러닝 ## 개요 Q-러닝(Q-learning)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 대표적인 알고리즘 중 하나로, **모델을 사용하지 않는 비지도 학습** 방식이다. 이 기법은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 학습하는 데 초점을 맞춘다. Q-러닝의 핵심 개념인 **Q-값...

# 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 ...

# 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...

# scikit-learn ## 개요 scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 한 **오픈소스 머신러닝 라이브러리**입니다. 과학적 컴퓨팅과 데이터 분석을 위한 Python 생태계(SciPy)에 포함되어 있으며, **데이터 마이닝**, **데이터 분석**, **예측 모델링** 등 다양한 기능을 제공합니다. 2007년에 처음 공개된...

# 도시 계획 ## 개요 도시 계획은 특정 지역 내 인구, 건물, 교통, 환경 등 다양한 요소를 체계적으로 설계하고 관리하는 과정을 의미합니다. 이는 도시의 기능성 향상, 생활환경 개선, 자원 효율화 등을 목표로 하며, 사회적, 경제적, 환경적 측면에서 균형 잡힌 발전을 추구합니다. 현대 도시 계획은 과거의 단순한 건축 설계를 넘어, 지속 가능한 ...

# Copyleft ## 개요/소개 **Copyleft**(복류)는 소프트웨어의 자유를 보장하기 위해 설계된 라이선스 메커니즘으로, 전통적인 **Copyright**(저작권)와 대비되는 개념이다. 이는 사용자가 프로그램을 자유롭게 수정·배포할 수 있도록 하되, 파생 저작물에도 동일한 자유를 강제하는 조건을 포함한다. Copyleft는 오픈소스 소프트웨...

# GNU GPL ## 개요 GNU General Public License(이하 GNU GPL)은 자유 소프트웨어 운동의 핵심 라이선스로, 사용자에게 프로그램을 자유롭게 실행, 복제, 수정, 배포할 수 있는 권리를 보장하는 동시에, 동일한 자유를 유지하는 조건을 설정합니다. 이 라이선스는 Richard Stallman과 Free Software Foun...

# 오픈소스 ## 개요 오픈소스(Open Source)는 소프트웨어의 원본 코드를 공개하여 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있도록 하는 개발 모델입니다. 이 개념은 1980년대 이후 정보 기술 혁명을 통해 발전하며, 오늘날 기술 산업에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 오픈소스는 협업과 투명성을 강조하며, 기업, 연구소, 개인 개발자들이 공동으로...

# WikiWikiWeb ## 개요/소개 WikiWikiWeb는 1995년에 워드 캐닝(Ward Cunningham)이 창시한 세계 최초의 위키(encyclopedia) 플랫폼으로, **협업형 지식 공유**를 위한 기반을 마련한 역사적인 소프트웨어입니다. "Wiki"라는 이름은 하와이어로 "빠르다"는 의미를 담고 있으며, 사용자가 쉽게 문서를 생성하고 편...

# 위키 ## 개요 위키(Wiki)는 사용자가 협업하여 콘텐츠를 생성하고 편집할 수 있는 웹 기반 소프트웨어 플랫폼입니다. 1995년 미국의 프로그래머인 워드 커닝엄(Ward Cunningham)이 처음 개발한 "WikiWikiWeb"을 시작으로, 현재는 정보 공유, 문서 관리, 공동 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 위키의 핵심 특징은 **오...

# GNU 프로젝트 ## 개요 GNU 프로젝트는 1983년 리처드 스탈먼(Richard Stallman)에 의해 시작된 **오픈소스 소프트웨어** 개발 운동으로, 자유롭게 사용·수정·배포할 수 있는 운영체제와 도구를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 프젝트는 "GNU"라는 이름을 가진 **자유 소프트웨어**(Free Software)의 집합체로, ...

# 협업 기능 ## 개요/소개 협업 기능은 소프트웨어에서 여러 사용자가 공동으로 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 기술적 및 운영적 요소를 의미합니다. 현대의 디지털 환경에서는 팀워크, 프로젝트 관리, 정보 공유 등 다양한 업무가 분산된 위치에서도 원활하게 이루어지도록 하기 위해 협업 도구가 필수적인 역할을 합니다. 이 문서는 협업 기능의 주요 구...

# SSH ## 개요 SSH(Secure Shell)는 네트워크 환경에서 보안 통신을 제공하는 클라이언트-서버 프로토콜입니다. 사용자 인증, 데이터 암호화, 무결성 검증을 통해 안전한 원격 접속 및 명령 실행이 가능하도록 설계되었습니다. Telnet, FTP 등 기존 비보안 프로토콜의 대안으로 개발되었으며, 현재 클라우드 인프라, DevOps, 시스템 관...

# 명령어 (Version Control Commands) ## 개요/소개 버전관리 시스템(VCS)은 소프트웨어 개발 과정에서 코드의 변경 이력을 추적하고 관리하는 데 필수적인 도구입니다. 특히 Git과 같은 분산 버전관리 시스템에서는 명령어를 통해 저장소 생성, 코드 수정, 커밋, 협업 등 다양한 작업을 수행합니다. 본 문서는 버전관리에서 자주 사용되는...