SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python) 과학적 계산 및 수치석을 위한 파썬의 핵심 라이러리 중 하나로, NumPy를 기반으로 하여 고급 수학적 알고리즘과 수치적 기법을 제공합니다. 데이터 과학, 공학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 오픈소스 프로젝트로 개발자 ...
검색 결과
"거리"에 대한 검색 결과 (총 342개)
# 분산 표현 ## 개요 **분산**(Distributed Representation)은공지능, 특히어 처리(Natural Processing, NLP) 딥러닝 분야에서 핵심 개념 중 하나입니다. 이 개별 기호나 단어를 단한 식별자(ID)로 다루는통적인 **희소 표현**(Sparse Representation과 달리, 정보를 고차원 실수 벡터 공간에 분...
# 라벨 인코딩 ## 개요 라벨 인코딩(Label Encoding)은 머신러 및 데이터 과학 분야에서 범주형(categorical) 데이터를 모델이 처리할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 대표적인 **데이터 인코딩 기법** 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 문자열이나 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 변수들...
# Skip-gram ## 개요 **-gram**은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 **단어 임베딩**(Word Embedding) 기법 중 하나로, **워드투벡**(Word2Vec) 모델의 두 가지 아키텍처 중 하나이다. 다른 하나는 CBOW(Continuous Bag of Words)이...
# 차원 증가 ## 개요 **차원 증가**(Dimensionality Increase)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 입력 데이터의성(feature) 수를 늘리는 과정을 의미합니다. 이는 주로 데이터의 표현력을 향상시키거나, 비선형 관계를 포착하기 위해 사용되며, 고차원 공간에서 패턴을 더 잘 분리할 수 있도록 도와줍니다. 차원 증가는 차원 축소(...
# Label Encoding ## 개요 **Label Encoding라벨 인코딩)은주형 데이터(c data)를 머신러닝 모델이 처리할 수 있도록 정수형 숫자로 변환하는 기법 중 하나입니다. 머러닝 알고리즘 일반적으로 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없으므로 이러한 변수를 수치형으로 변환하는처리 과정이 필수적입니다. Label Encodin...
# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니...
# 기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는...
# 명목형 변수 ## 개요 **명목형 변수**(Nominal Variable)는 통계학 및 데이터 과학에서 범주형 데이터의 한류로, 특정주나 집단을 나타내는 값들을 가지며, 이 값들 사이에는 순서나 크기의 의미가 없는 변수를 말합니다. 즉, 명목형 변수는 단지 **이름**(nominal) 또는 **라벨**을 제공할 뿐, 수치적 순서나 거리 개념이 존재하...
One-Hot Encoding**One-Hot Encoding**(원- 인코딩)은신러닝과 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법. 범주형 변수는 특정 범주(예: 색상, 국가, 직업 등)를 나타내며, 일반적으로 정수나 문자열 형태로 저장되지만, 머신러닝 알고리즘은 이러한 값을 직접...
# 라벨 인코딩 라벨 인코딩(Label Encoding)은 기계학습 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치형 데이터를 입력으로 요구하기 때문에, 텍스트 형태의 범주(예: '빨강', '파랑', '초록')를 모델이 이해할 수 있는 ...
# 이상치 탐지 ## 개요 **이상치지**(Outlier Detection)는 데이터학 및 통계 분석에서 중요한 역할을 하는 기법으로, 데이터 세트 내 다른 관측치와显著하게 다른 값을 가지는 데이터 포인트를 식별하는 과정을 의미한다. 이러한 데이터 포인트는 일반적인 패턴이나 분포에서 벗어나며, 때로는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 진정한 특이 현...
# 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터 과학 및 정보 처리 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터를 분석이나 모델링에 적합한 형태로 재구조화하거나 변형하는 작업을 의미합니다. 이 과정은 데이터 정제, 통합, 정규화, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 데이터 품질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 데 중...
중복 데이터 제 ## 개요데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발 과정에서 매우 중요한 전처리 단계입니다. 과정에서 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 다양한 문제를 해결합니다. 그중 **중복 데이터 제거**(Deduplication)는 동일하거나 매우 유사한 데이터 레코드가 여러 번 존재하는 ...
# 통계 기반 방법 ## 개요 **통계 기반 방법**(Statistical-based Approach)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 확률적 패턴과 빈도 정보를 활용하여 언어 현상을 분석하고 처리하는 기법을 말합니다. 특히 **교정 접근 방식**(Error Correction Approach)의 맥락에서 통계 기반 방법은 오타, 문법 오류, 어법...
# 맞춤법 교정 맞춤법 교정(Orthographic Correction)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 사용자의 텍스트에 포함된 **맞춤법 오류**를 자동으로 탐지하고 수정하는 기술을 의미합니다. 한국어 같이 높은 형태소 복잡성과 음운 규칙을 가진 언어에서 특히 중요한 역할을 하며, 문서 작성 보조, ...
# Large Language Model ## 개요 **Large Language Model**(대규모 언어 모델, 이하 LLM)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 기반의 인공지능 모델로, 수십억에서 수조 개의라미터를진 대규모 구조를징으로 합니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(pre-training...
# 전기차 공학 ## 개요 전기차 공학(Electric Vehicle Engineering)은 내연기관 대신 전기 에너지를 동력원으로 사용하는 차량의 설계, 개발, 제조, 운영에 관련된 학제간 기술 분야입니다. 기후 변화 대응과 지속 가능한 교통 수단 확보를 위한 전기차(EV) 수요 증가에 따라 배터리 기술, 전력 전자, 구동 시스템, 충전 인프라 등 다...
# NMC (니켈-망간-코발트 리튬 이온 배터리) ## 개요 NMC(Nickel Manganese Cobalt Lithium-ion) 배터리는 리튬 이온 배터리의 대표적인 화학 구조로, **니켈(Ni)**, **망간(Mn)**, **코발트(Co)**를 결합한 삼원계 캐소드 소재를 사용합니다. 이 배터리는 고에너지 밀도, 상대적으로 긴 수명, 안정적인 성능...
```markdown # 배터리 ## 개요 전기차(Electric Vehicle, EV)의 핵심 구성 요소인 배터리는 차량의 주행 성능, 주행 거리, 환경 영향 등 전반적인 역할을 결정짓는 핵심 기술입니다. 전기차 배터리는 내연기관 차량의 연료탱크와 엔진을 동시에 대체하며, 고전압 전원 공급원으로서 모터를 구동하는 에너지를 저장합니다. 본 문서에서는 전기차...