# 파인튜닝 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간...
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"조정"에 대한 검색 결과 (총 495개)
# MobileNet **MobileNet**은 구글(Google)이 개발한 경량화된 컨볼루션 신경망(Convolutional Network, CNN)키텍처로, 모바일 기기 및 임베디드 시스템과 같은 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서 실시간 이미지 인식 및 객체 탐지를 가능하게 하기 위해 설계되었다. MobileNet은 정확도와 속도 사이의 균형을 잘 유지하면...
# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...
# L2 정규화 개요 **L2 정규화**(2 Regularization), 또는 **리지 정규화**(Ridge Regularization), **중치 감소**(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하...
# 진행형 프로토타이핑## 개요 **진행형 프로토타이핑**(Evolutionary Prototyping)은 소프트웨어 개발 과정에서 사용자 요구사항을 명확히 정의하기 어려운 상황에서 효과적으로 활용되는 개발 방법론 중 하나입니다. 이 방식은 초기 단계에서 간단한 프로토타입을 제작한 후, 사용자의 피드백을 반영하여 반복적으로 개선하고 발전시키는 방식으로, ...
# 다항식 커널 ## 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 **신러닝**, 특히 **서포트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 ...
# 데이터베이스 지식 발견 ## 개요 **데이터베이스 지식 발견**(Knowledge Discovery in Databases, 이하 KDD)은 대규모 데이터베이스에서 잠재적인 패턴, 관계, 트렌드 등을 추출하여 유의미한 정보와 지식을 도출하는 과정을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터로부터 인사이트를 창출하고 의사결정에 활용할 수 있...
# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. **어휘 확장**(Vocabular...
# 네트워크 슬라이싱 ## 개요 **트워크 슬라이싱**( Slicing)은의 물리적 네워크 인프라 위에 여러 개 독립적인 가상 네트워크를 구축하여, 각각의 가상 네트워크가 특정 서비스나 사용 그룹의 요구 사항에 맞게 최적화될 수 있도록 하는 통신 기술입니다. 이 기술은 주로 5G 및 차세대 통신 네트워크에서 핵심 요소로 작용하며, 다양한 서비스 유형(예...
# 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...
# 서포트 벡터 머신 ## 개요 **서트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier de...
# 언어 모델 ## 개요 **언어 모델**(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률...
# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 음성 인식 시스템에서 전처리 단계의 핵심 요소 중 하나로, 입력 음성 신호의 특성을 일관된 기준에 맞추어 변환하는 과정을 말합니다. 음성 데이터는 촬영 환경, 마이크 감도, 화자의 음량, 거리, 배경 소음 등 다양한 외부 요인에 의해 신호의 강도나 특성이 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 변동성을...
# 임대료 인상항 ## 개 임대료 인상 조항은 임대차 계약에서 임대인이 임차인에게 지급하는 임대료를 일정 기준에 따라 상향 조정할 수 있도록 규정한 계약 조건을 의미합니다. 이 조항은 상업용 부동산, 주거용 부동산 등 다양한 임대차 계약에서 일반적으로 포함되며, 임대인의 수익 보장과 임차인의 비용 예측 가능성 사이의 균형을 이루는 데 중요한 역할을 합니...
# 재무 계획 ## 개요 **재무 계획**(Financial)은 개인이나 기업이 재정적 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위해 자산, 수입, 지출, 투자, 세금, 보험, 은퇴 등을 종합적으로 고려하여 체계적인 전략을 수립하는 과정을 의미한다. 효과적인 재무 계획은 단기적 생활 안정에서부터 장기적 자산 형성, 은퇴 설계, 상속 계획에 이르기까지 다양한 재정...
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...
간섭 관리## 개요 **간섭 관리**(Interference Management)는 무선 통신 시스템에서 신호 품질을 유지하고 통신 효율을 극대화하기 위해 필수적인 기술입니다. 무선 환경은 제한된 주파수 대역을 다수의 사용자와 장치가 공유하기 때문에, 서로 다른 신호 간의 **간섭**(Interference)이 발생할 수 있습니다. 이러한 간섭은 수신 신...
# 네트워크 슬라이싱 ## 개요 **네트크 슬라이싱**(Network S)은 하나의 물리적 네워크 인프라를 논리적으로 여러 개의 독립적인 가상 네트워크로 분할하여, 각각의 슬라이스가 특정 요구사항(예: 대역폭, 지연 시간, 보안 수준 등)을 충족하도록 구성하는 기술입니다. 이 기술은 주로 5G 및 차세대 통신 네트워크에서 핵심적인 역할을 하며, 다양한 ...
# 보증금 보증금은 부동산, 자동차, 장비 등 다양한 자산을 임대할 때 임차인이 임대인에게 일시적으로 지급하는 금전을 말하며, 임대 계약의 신용 보증과 계약 조건 이행을 위한 중요한 역할을 한다. 특히 한국의 부동산 시장에서는 주택 임대차에서 보증금이 핵심적인 요소로 작용하며, 계약의 안정성과 임차인의 권리 보호에 큰 의미를 갖는다. 본 문서에서는 보증금...