# 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...
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"HA"에 대한 검색 결과 (총 1094개)
# 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...
# 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...
# 마이그레이션 ##요 **마이그레이**(Migration)은 정보(IT) 분야에서 데이터, 애플리케이션, 시스템, 서비스 등을 한 환경에서 다른 환경으로 이전하는 과정을 의미합니다. 특히 **데이터 마이그레이**은 기업이나 조직이 시스템 업그레이드, 클라우드 전환, 소프트웨어 교체, 또는 인프라 통합을 수행할 때 핵심적인 단계로, 데이터의 무결성과 가...
# 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,...
# Bitbucket Bitbucket은 소프트웨어 개발이 소스 코드를 저장, 관리, 협업할 수 있도록 돕는 **클라우드 기반 협업 플랫폼**입니다. Atlassian이발 및 운영하는 이 서비스 주로 Git과curial 버전 관리 시스템을 지원하며, 특히 **Git 저장소**(Repository) 중심의 워크플로우에 최적화되어 있습니다. Bitbucket...
# DNS 조회 DNS 조회(DNS Lookup)는 도메인(Domain Name)을 해당하는 주소로 변환하는 과정을합니다. 인터 상에서 사용자들이 웹사이트에 접속할 도메인 이름(: `www.example.com을 입력하면,는 이 이름을 컴퓨터가 이해할 수 있는 IP 주소(예: `93.184.16.34`)로 변환해야신이 가능합니다. 이 과정을 수행하는 핵심...
# 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...
# 회로 이론 ## 개요 **회로 이**(Circuit Theory)은 전적 현상을 이해하고 전기 회의 동작을석하기 위한 기초적인 이론 체계이다. 전자공학, 전기공학, 통신공학 등 다양한 공학 분야의 근간을 이루며, 실제 전자기기 설계에서부터 전력 시스템 운영에 이르기까지 폭넓게 적용된다. 회로 이론은 전류, 전압, 저항, 인덕턴스, 정전용량 등과 같은...
업데이트 ##요 "업데이트(Update)"는 소프트웨, 시스템, 데이터베이스 문서 등 다양한 디지털 자의 최신 상태로 유지하기 위한 변경 작업을 의미합니다. **데이터 관리**의 맥락에서 업데이트는 기존 정보 보완하거나 수정하여 정확성, 일관성,안성을 향상시키는 핵심 과정입니다. 업데이트는 단순한 변경을 넘어, **버전 관리**(Version Contr...
# Forecasting: Principles and Practice ## 개요 **Forecasting: Principles and**(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Acce...
# Grafana ## 개요 **Grafana** 실시간 모니터링과 데이터 시각화를 위한 오픈소스 플랫폼으로, 다양한 데이터 소스에서 수집된 지표(Metrics)를 대시보드 형태로 시각화하고 분석하는 데 특화된 도구입니다. 주로 시스템 운영, 네트워크 모니터링, 애플리케이션 성능 관리(APM), 로그 분석 등 IT 인프라 전반의 가시성을 확보하기 위해 ...
# 디자인 씽킹 ## 개요 **디자인 씽킹**(Design Thinking)은 사용자 중심의 문제 접근 방식으로, 복잡 문제에 창의적이고 실용적인 솔루션을 도출하기 위해 디자인 프로세스 원리를 활용하는UX 디자인 방법론**. 전통적인 해결 방식이 문제의 원인 분석 초점을 맞춘다면, 디자인킹은 문제의 본질을 이해하고 사용자의 진정한 니즈를 파악하여 혁신적...
# 뉴턴의 만유인력 법칙 ## 개요 **뉴턴의 만유인력칙**(Newton's of Universal Gravitation은 모든 질량 가진 물체에 항상 인력이용한다는 것을 설명하는 고전역학의 핵심 법칙 중 하나이다. 이 법칙은17세기 영의 물리학 아이작 뉴턴(Is Newton)이 687년판한 저서 『자연철학의 수학적 원리』(*Philosophiæ Nat...
# 디브옵스 디브옵스(DevOps)는 소프트웨어 개발(Development)과 IT 운영(O)을 통합하여 소프트웨어의 출시 속도, 품질, 안정성을 향상시키기 위한 **개발 방법론 및 문화적 접근 방식**입니다. 전통적으로 개발팀과 운영팀은 별도의 조직으로 존재하며, 목표와 프로세스가 상이하여 협업에 어려움이 많았습니다. 디브옵스는 이러한 장벽을 허물고, ...
# 시계열 예측 ## 개요 **시계열 예측**(Time Series Forecasting)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 기반으로 미래의 값을 예하는 데이터 과학의 핵심법 중 하나입니다. 이법은 경제표, 주가,상 데이터, 판매량 웹 트래픽 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 다양한 현상에 적용되며, 기업의 전략 수립, 자원 배분, 리스크 관리 등...
자연철학의학적 원리## 개요 《연철학의학적 원리》라틴어: *Philosophiæ Naturalis Principia Mathematic*, 영어: *Mathematical Principles of Natural Philosophy*)는국의 과학자 아이작 뉴턴(Isaac Newton)이 687년에 출판한 과학 서적이며, 현대 물리학과 천문학의 기초를 마련한...
# 중력 상수 ## 개요 **중력 상수**(avitational Constant), 종종뉴턴의 중 상수**(Newtonian constant of gravitation) 또는 기호로 **G**로 표기되는 이 값 물리학에서 만유인력의 세기를 결정하는 기본 물리 상수이다. 중력 상수는 아이작 뉴턴이 1687년에 발표한 만유인력의 법칙에서 처음 도입되었으며,...
# CI/CD 파이라인 ## 개요 /CD 파이프라인은지속적 통합**(Continuous Integration CI)과 **지속적포/전달**(Continuous Deployment/Delivery, CD)을 자동화하여 소프트웨어 개발로세스의율성과 품질을 향상시키는 핵심적인 개발 관행입니다. 이 파이프라인은 코드 변경 사항이 소스 코드 저장소에 커밋되는 순...