# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 ...
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"일반"에 대한 검색 결과 (총 1391개)
# 고속 이온 전도체 ## 개요 **고속 이온 전도**(Fast Ion Conductor, FIC)는 특정 이온이 고체 상태에서 매우 높 이동성을 가지며, 상대적으로 낮은 온도에서도 높은 이온 전도도를 보이는 재료를 말한다. 이러한 물질은 전자 전도는 낮지만 특정 양이온(예: 리튬 이온, 나트륨 이온, 산소 이온 등)이 결정 구조 내에서 자유롭게 이동할...
# 모듈 모(Module)은 소트웨어 개발과 데이터과학 분야에서 중요한 개념으로, 특정 기능이나 작업을 수행하는 독립적이고 재사용 가능한 코드 단위를 의미합니다. 데이터과학에서는 반복적인 분석 작업을 체계적으로 관리하고 효율적으로 공유하기 위해 모듈화가 필수적입니다. 이 문서에서는 모듈의 정의, 역할, 활용 사례, 그리고 데이터과학에서의 중요성에 대해 상...
# 삼각함수## 개요 삼각함수(三角函數, Trigonometric)는 각도와 직각삼형의 변의율 사이의 관계를 수학적으로 정의한 함수이다.로 평면기하학, 해석기하학, 물리학 공학, 천문학 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 특히 주기적인 현상(예: 파동, 진동, 회전 운동)을 모델링하는 데 핵심적인 역할을 한다. 삼각함수는 기본적으로 **사인**(sin)...
# Exploring the Limits Transfer Learning ## 개요 **전 학습**(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분...
# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수가 종속변(반응변수에 미치는 영향의 크기와 방을 나타내는 통계량이다. 회귀 계수는귀 모형의심 요소로, 데이터 기반으로 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 해석 방법, 추정 방식, ...
# MRI ## 개요 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 인체 내부의 구조를 비침습적으로 고해상도로 시각화할 수 있는상 진단 기술이다. MRI는 X선이나 방사선을 사용하지 않고, 강한 자기장과 무선주파수(RF) 펄스를 이용하여 수소 원자핵(주로 물 분자에 포함된 수소 원자)의 자기적 성질을 활용해 이미지를 생성한다....
# RFM 분석 ## 개요 **RFM 분석**(RF Analysis)은 고객 행동 데이터를 기반으로 고객을 세분화, 마케팅략을 수립하는 데 활용되는 대표적인 데이터 분석 기법입니다.M은 **Recency**(최근 구 시점), ****(구매 빈도 **Monetary**(구매 금액)의 세 가지 지표를 조합하여 고객의 가치를 평가하며, 특히 고객 관계 관리*...
블라디미 레벤슈타인 블라디미르 레벤슈인(Vladimir Levenshtein, 935년5월 20일 – 201년 9월2일)은 소련 및 러시아의 유명한 수학자이자 정보 이론 및 오류 정정 코드 분야의 선구자 중 명이다. 그 특히 **레벤슈타인 거리**(Levenshtein Distance) 널리 알려져, 이 개념은 문자열 간의 유사도를 측정하는 데 핵심적인 ...
# 기술 진보 ##요 기술 진보(技術進步, Technological Progress)는 경제 성장의 핵심 동력 중 하나로, 생산 과정에서 동일한 자원을 사용하더라도 더 많은 산출물을 얻을 수 있게 해주는 생산성의 향상을 의미한다. 거시경제학에서 기술 진보는 장기적인 경제 성장률을 결정짓는 가장 중요한 요인 중 하나로 간주되며, 자본 축적과 인구 증가 외...
# 특잇값 분해 **특잇값 분해**(Singular Value Decomposition, S)는 선형수학에서 행렬을 세 개의별한 행렬로 분해하는 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 행렬의 구조를 명확히 이해하고 차...
# 가맹 신청 ## 개요 **가맹청**(Franchise Application)은 프차이즈 시스템에 참여자 하는 개인이나 법인이 본사(프랜차이저)에 공식적으로 가입 의사를 표명하고, 심사를 거쳐 가맹점(프랜차이시)으로 선정되기 위한 절차의 첫 단계입니다. 이 과정은 단순한 입점 신청을 넘어, 후보자의 재무 상태, 경영 능력, 지역 시장 이해도 등을 종합...
# 비용 함수 ## 개요 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function는 머신러닝 및 데이터과학에서 모델의 예측 성능을 정적으로 평가하는 데 사용되는 핵심 개념이다. 이 함수는 모이 실제 데이터를 기반으로 예측한 값과 실제 관측값 사이의 차이, 즉 '오차'를 수치화하여 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지를 나타낸다. 비용 함...
# Intel 64 **Intel 64**은 인텔(Intel)이 개발한 64비트 마이크로프로세서 명령어 집합키텍처(ISA, Set Architecture)로 x86 아키텍를 확장하여 64트 컴퓨팅을 가능하게 한다. 이 아키텍처는 최초의 x8664 구현 중 하나로,가 개발한 **AMD64** 아키텍처와 호환되며 현대의 대부분의 PC 및 서버 시스템에서 널리...
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공능, 특히 머신러닝 모의 성능을 평가하는심 지표 중 하나로, **모델이 '긍정'으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율**을 의미합니다. 주로 분류 문제에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 정밀도는 모델이 긍정 예측을 할 ...
# 합성곱 신망 ## 개요 **합성곱경망**(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 **격자 형태**(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처...
# 비대칭 암호화 ## 개요 **비대칭 암호화Asymmetric Encryption)는 암호화 기법의 한 종류로, 정보의 보안을 위해두 개의 서로 키**(공개 키와 개인 키)를 사용하는 방식입니다. 이 방식은 1970년대 중반에 등장하여 현대 정보 보안의 핵심 기술로 자리 잡았으며, 인터넷 통신, 전자 서명, 블록체인, SSL/TLS 프로토콜 등 다양한...
자동 라벨 ## 개요**자동 라벨링**(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이...
# 특성방정식 ## 개요 **특성정식**(Characteristic Equation)은 선대수학에서 정방행렬(사각행렬)의 고값(Eigenvalue을 구하기 위해 사용 핵심적인 개념이다. 주어진 정방행렬 $ A $에 대해, 고유값은렬의 선형 변에서 방향이 변 않는 벡터(유벡터)에응하는 스칼 값으로 정의며, 이를 구하는 과정에서 특성방정식이 등한다. 특성정...
# cuBLAS **cuBLAS**(CUDA Basic Linear Algebraprograms)는 NVIDIA에서 개발 GPU 기반의성능 선형대수 라이브러리로 CUDA 플랫폼에서 실행되는 C/C++ 및 Fortran 애플리케이션 대해 BLAS(B Linear Algebra Subprograms) 표준을 구현한 소프트웨어 라이브러리. 이 라이브러리는 행렬...