# 오버샘플링 ## 개요 오버샘플(Over-sampling은 기계 학습 데이터 과학 분야에서불균형 데이터(imbalanced data)** 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 전 기법 중 하나. 불균형란 특정 클래스의 샘플 수가 다른에 비해 현히 적은 경우를 말하며, 이는 분류 모델의 성능에정적인 영향 미칠 수 있습니다. 예를, 질병 진 데이터에서 건...

# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았...

AC ## 개요 AC는 **교류**(Alternating Current) 약자로, 전류의 방향과 크기가 주기적으로 변하는 전기를 의미한다. 이는 DC(Direct Current, 직류)와 대조되는으로, 현대 전력 시템의 핵심 기술 중 하나이다. 전 세계 대부분의 가정과 산업 시설은 AC 전기를 사용하며, 이는력의 장거리송과 변압이 용이하기 때문이다. A...

# LDA (Lat Dirichlet Allocation) ## 개요 **LDA**(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는주제 모델**(Topic Modeling) 기 중 하나입니다. 주로 문서 집합(corpus) 내에서 잠...

# RLC 회로 ## 개요 RLC 회로는 저항(Resistor, R), 인덕터(Inductor, L 커패시터(Capacitor, C)로 구성된 전기 회로로, 전기공학에서 매우 중요한 기본 소자 조합 중 하나이다. 이 회로는 교류(AC) 및류(DC) 전원에 따라 다양한 동적 특성을 보이며, 특히 주파수 응답, 공진 현상, 감쇠 진동 등 다양한 물리적 현상...

# AlexNet ## 개요 **AlexNet**은 인공지능, 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network)** 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev)**, 이오리츠케버**(Ilya Sutskever)**, 그리고 제프리 힌튼**(Geoffrey ...

# 멀티스레 ## 개요 멀티스레(Multithreading은 하나의 프로스 내에서 여러의 스레드)를 동시에 실행하여로그램의 성과 반응성을상시키는 병렬팅 기법입니다 각 스레드 독립적인 실행 흐을 가지며, 프로세스의모리 공간과원을 공유으로써 효율적인 공유와 통신 가능합니다. 멀스레딩은 현 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 개념으로, 특히 다중 코어 프로세서 ...

# 회전 **회전**(rotation)은 기하학 도형이나 점을 평면 공간 내의 한 점(또는 축)을 중심으로 일정한 각도만큼 돌리는 **합동 변환**(congrence transformation)의 일종이다. 회전을 통해어진 도형 원래 도형과 크기와 모양이 동일하며, 이는 도형의 **합동성**(congruence)을 유지한다는 의미이다. 회전은 일상생활뿐 ...

# 평균 절대 오 ## 개요 **평균 절대 오차**(Mean Absolute Error, MAE)는 회귀 분석에서 예 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중입니다. MAE는 예측값과 실제 관값 사이의 차이, 즉 **오차**(error)의 절대값을 평균한 값으로, 모델이 평균적으로 얼마나 큰 오차를 내는지를 직관적으로 나타냅니다. 회귀 분석에서는 모...

# 하이브리드천 시스템 ## 개 하이브리드 추 시스템(H Recommendation System)은 두 이상의 추천법을 결합하여 사용자의 관심에 더 정확하고 개인화된 추천을 제공하는 인공능 기반 시스템이다. 단일 추천식(예: 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등) 가진 한계를 극복하고, 다양한 데이터 소스와 알고리즘의 장점을 통합함으로써 추천 성능을 향...

# HAProxy ## 개요 HAProxy(High Availability Proxy)는 고성능의 TCP 및 HTTP 로 밸런서이자 프록시 서버로, 주로 웹 애플리케이션의 가용성과 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 2001년에 처음 개발되어 현재는 수많은 대규모 웹 서비스와 클라우드 환경에서 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 특히 고가용성(High Av...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...

# ROC 곡선 ## 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 **민감도**(감지율, 재현율)와 **위양성율**(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석...

# TN ## 개요 **TN**(True Negative, 참 음성)은 통계학 및 기계학습에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 **혼동 행렬**(Confusion Matrix)의 네 가지 기본 요소 중 하나입니다. TN은 모델이 '음성 클래스(Negative class)'로 올바르게 예측한 사례의 수를 나타냅니다. 즉, 실제 정답이 음성(Neg...

FP **FP**(False Positive, 위양성)는 데이터, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **모델이 실제로는 부정 클래스**(Negative) **인 사례를 잘못되어 양성 클래스**(Positive) **로 예측한 경우**를 의미합니다. 혼동 행렬(Confusion Matrix)에서 FP는 모델의 오분류 오류를 나타내는 네...

# ACF ## 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수**입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치...

# ACF 플롯 ## 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯**은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA...

# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

고용률 상 ## 개요 고용률승은 경제 전반의 건강과 노동시장의 활성화를 나타내는 핵심표 중 하나이다. 고용률은 **경제활동인구 중에서 실제로 취업한 인구의 비율**을 의미하며, 일반적으로 15세 이상구를 기준으로 산정한다. 고용률이 상승 것은 더 많은 사람들이 일자리를 찾고 있으며, 경제 전반의 수요가 증가하고 있다는 긍정적인 신호로 해석된다. 이는 소...