# 데이터 정제 ##요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 ...
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"의사"에 대한 검색 결과 (총 425개)
# 레이블 인코 ## 개요 **레이블 인딩(Label Encoding)**은 머신닝 및 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를델이 처리할 수 있는 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 범주형 변수는 일반적으로 텍스트 형태의 값(예: '남성', '여성', '서울', '부산')으로 구성되어 있으며, 대...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...
# 기업용 지오데이터베이스 ## 개요 기업용 지오데이터베이스(Geo-Database for Enterprise)는 기업이 지리적 정보(GIS 데이터)를 저장, 관리, 분석하고 활용하기 위해 설계된 고도화된 데이터베이스 시스템입니다. 이는 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 지리 정보 시스템(GIS) 기능을 통합하여, 위치 기반 데이터를 효율적으로...
작동형 프토타이핑 ## 개요 작동형 프로토타이**(Operational Prototyping)은 소프웨어 개발 과정에서 최종 시스템의 핵심 기능을 실제처럼 구현하여 사용자와 이해관계자들이 시스템을 체험하고 피드백을 제공할 수 있도록 하는 개발 기법이다. 이 프로토타입은 단순한 와이어프레임이나 스토리보드와 달리, 일부 기능이 실제로 작동되며 사용자 인터페...
# Miro ## 개요 **Miro**는 실시간 온라인 협업을 위한 시각적 협업 플랫폼으로, 팀들이 아이디어를 공유하고, 프로젝트를 계획하며, 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 디지털 백보드(Whiteboard) 솔루션이다. 전 세계 수많은 기업, 스타트업, 교육기관에서 원격 협업, 브레인스토밍, 애자일 프로젝트 관리, 제품 설계, 교육 등 다양한 분야...
# C-value ## 개요 **C-value**(씨 밸류)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP와 정보 추출 분야에서 **용어 추출**(Term Extraction)을 위해 사용되는 통계적 지표 중 하나로, 주로 **복합 용어**(multi-word terms)를 자동으로 식별하고 평가하는 데 활용된다. 특히, 기술 ...
# Trifacta ## 개요 **Trifacta**는 대용량 데이터를 효과적으로 정제하고 변환하기 위한 선도적인 데이터 정제 도구로, 기업의 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 복잡한 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 빠르게 가공할 수 있도록 지원한다. Trifacta는 머신러닝 기반의 인터랙티브 인터페이스를 제공하여 사용자가 코드 없이도 직관적으로...
# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 데이터제(Data Cleaning) 과정에서 중요한 첫 번째 단계로, 데이터셋 내에 존재하는 잘못되거나 비논리적인 값, 불일치, 결측치, 중복 데이터 등을 식별하는 작업을 말합니다. 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 인사이트 도출을 위해서는 데이터의 품질이 필수적이며, 오류 탐지는 ...
# 도메인별문 용어 사전 ## 개 자연어처리(Natural Language, NLP)야에서 **오류정**(Error Correction)은 사용자의 입력 텍스트에 포함된 철자, 문법, 의미적 오류를 자동으로 식별하고 수정하는 기술을 의미합니다. 이 과에서 **도메인별 전문 용어 사전**(Domain-Specific Terminology Dictionar...
# 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 ...
# 통계적 평등 ## 개요 **통계적 평등**(Stat Parity)은 인공지(AI) 및 기계학습 모델의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 모델의 예측 결과가 특정 **보호 속성**(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 균형 있게 분포되어야 한다는 원칙을 의미합니다. 이는 AI 시스템이 사회적 소수 집단이나 ...
# 사용자 인터뷰 개요 사용자터뷰(User Interview)는 UX사용자 경험) 디자인 프세스의 핵심적인 **사용자 연구**(User Research) 방법 중 하나로, 제품이나 서비스를 사용하는 사람들의 생각, 감정, 행동, 요구사항을 깊이 있게 이해하기 위해 일대일로되는 질적 연구 기법입니다. 이 방법은 설문나 데이터 분석과 달리, 맥락을 기반으...
# A/B 테스트 ## 개요 **A/B 테스트**(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(예: 버전 A와 버전 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 **통계적 가설 검정 방법**입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에서 사용자 행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되며, 데이터 기반 의사결정(Da...
# 프로토타이핑 **프로토타이핑**(otyping)은 소프트웨 개발 과정에서 최종 제품의 핵심 기능이나 사용자 인터페이스를 빠르게 구현하여 검증하고 피드백을 수집하는 방법론이다. 이는 아이디어의 타당성을 실험하고, 사용자 요구사항을 명확히 하며, 개발 리스크를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 특히 사용자 중심 설계(User-Centered Design)와...
저정도 프토타이핑 개요 **저도 프로토타이핑**(Low-fidelity Prototyping, 이하 저정도 프로토타핑)은 소프트웨어 개발 과정에서 초기 아이디어를 시각화하고 사용자 경험을 탐색하기 위해 사용되는 설계 기법입니다. 이는 제품의 기능, 레이아웃, 사용자 흐름 등을 간단한 형태로 구현하여 빠르게 검증하고 피드백을 수집하는 데 목적이 있습니다...
# 피드백 수집 ## 개요 피드백 수집은 소프트웨어 개발 과정에서 팀원, 이해관계자, 사용자 등 다양한 주체로부터 의견, 평가, 개선안을 체계적으로 수렴하는 활동을 의미합니다. 이는 제품의 품질 향상, 사용자 만족도 제고, 개발 프로세스의 지속 가능한 개선을 위한 핵심 요소로, 현대 소프트웨어 개발에서 협업의 중요한 축을 담당합니다. 특히 애자일(Agi...
# 메리트크시 ## 개 **메리트크라**(Meritocracy)는 본래 '능력주의' 또는 '실력 위주의 체계'를 의미하는 사회학적이지만, 현대기술 및 소프트웨어 분야에서는 이를 기반으로 한 **협업 플랫폼**의 이름으로도 사용되고 있다. 특히, 소프트웨어 개발, 프로젝트 관리, 팀 협업 등에서 구성원의 기여도와 실력을 투명하게 평가하고 반영하는 시스템을...
# 자연어처리 자연어처리(Natural Language Processing, NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간이 일상적으로 사용하는 언어(자연어)는 문법적 구조, 맥락, 암시, 감정 등 복잡한 요소를 포함하고 있어, 이를 기계가 정확히 해석하고 응답하는 것은 오랜 기간 동안 어려운 과제였습니다...