# 머신러닝 모델 ## 개요 머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘의 구조를 의미합니다. 이는 인공지능(AI) 기술 중에서도 특히 **데이터 중심의 학습**에 초점을 맞춘 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 모델은 입력 데이터(특성)와 출력 결과(레이블) 간의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 ...

# 레이블 ## 개요 레이블(Label)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 중요한 개념으로, 데이터 포인트에 대한 정보를 구조화하여 분석의 기반이 되는 식별자 또는 범주입니다. 주로 **데이터의 특성**이나 **결과 값**을 나타내며, 이는 모델 훈련, 통계적 분석, 의사결정 지원 등 다양한 응용에서 필수적인 요소입니다. 본 문서에서는 레이블의 정의, 유형...

# 분류 (Classification) ## 개요 분류(Classification)는 데이터과학에서 가장 핵심적인 기계학습(ML) 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전 정의된 범주 또는 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 이는 **지도학습(Supervised Learning)**의 대표적 유형으로, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 레이블(Y)을 기반...

# 머신러닝 ## 개요/소개 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 기술입니다. 이는 전통적인 프로그래밍에서 명시된 규칙에 의존하는 방식과 달리, 대량의 데이터를 활용해 모델을 자동으로 생성합니다. 머신러닝은 다양한 산업에서 혁신을 이끌며, 이미지 인식, 자연...

# scikit-learn ## 개요 scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 한 **오픈소스 머신러닝 라이브러리**입니다. 과학적 컴퓨팅과 데이터 분석을 위한 Python 생태계(SciPy)에 포함되어 있으며, **데이터 마이닝**, **데이터 분석**, **예측 모델링** 등 다양한 기능을 제공합니다. 2007년에 처음 공개된...

# 다중 로지스틱 회귀 ## 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 **이산형 종속 변수**를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에...

# 로지스틱 회귀 ## 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 기계학습에서 분류 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 회귀 분석 방법이다. 주로 이진(두 가지 클래스) 또는 다중(세 가지 이상의 클래스) 분류 작업에 적용되며, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 확률적으로 모델링한다. 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 출...

# 회귀 계수 ## 개요 회귀 계수는 통계학에서 변수 간 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 주로 선형 회귀 분석을 통해 독립변수와 종속변수 사이의 수량적 관계를 정량화합니다. 이 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 계산 방법, 해석 방식 및 실제 적용 사례에 대해 상세히 설명합니다. --- ## 정의 및 개념 ### 선형 회...

# 선형 회귀 ## 개요 선형 회귀(Linear Regression)는 통계학과 데이터 과학에서 널리 사용되는 기초적인 예측 모델링 기법이다. 이 방법은 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 수학적 방정식으로 표현하여, 미래 값을 예측하거나 변수 간의 영향을 분석하는 데 활용된다. 선형 회귀는 단순 회귀(Simple Linear Regres...

# 머신러닝 ## 개요 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘을 설계하는 기술입니다. 전통적인 프로그래밍에서 명확한 규칙을 수동으로 입력하는 방식과 달리, 머신러닝은 대량의 데이터를 통해 자동으로 모델을 생성합니다. 이 기술은 이미지 인식, 자연어 처...

# 볼트EV ## 개요 볼트EV(Volt EV)는 미국의 자동차 제조사인 **제너럴 모터스(GM)**가 2017년에시한 전기차(EV)로 **전기차 시장에서 경제성과 실용성을 균형 있게 제공**하는 대표적인 모델이다. 이 차량은 **배터리 전차(BEV)**로서, 완전히 전기로 구동되며, **2017년부터 2022년까지 생산**된 첫 세대와 **202...

# 바이브코딩 (Bivycoding) ## 개요/소개 바이브코딩(Bivycoding)은 실시간으로 코드를 작성하고 실행하는 프로그래밍 방식을 의미합니다. 이 개념은 기존의 **단일 작업 흐름**(코드 작성 → 저장 → 실행)에서 벗어나, 개발자가 코드를 입력하는 순간 즉시 결과를 확인할 수 있는 **실시간 피드백 시스템**을 특징으로 합니다. 특히 협업 ...

# Triple DES ## 개요 Triple DES(3DES 또는 TDEA)는 데이터 암호화 표준(DES)의 보안 취약점을 보완하기 위해 설계된 대칭 암호화 알고리즘입니다. DES는 56비트 키 길이로 인해 무차별 대입 공격(Brute-force attack)에 취약해졌으며, Triple DES는 DES 알고리즘을 3번 반복 적용하여 보안성을 강화했습니...

# 접근 제어 ## 개요/소개 접근 제어(Access Control)는 정보 시스템 내에서 자원에 대한 사용자 또는 시스템의 접근 권한을 관리하는 보안 기법입니다. 이는 데이터 유출, 무단 액세스, 시스템 오작동 등의 위험을 방지하기 위해 필수적인 보안 프로토콜로, 조직의 정보 자산을 보호하는 핵심 요소입니다. 접근 제어는 단순한 "허가/거부" 메커니즘을...

# CI/CD ## 개요 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery)는 소프트웨어 개발 과정에서 코드의 통합과 배포를 자동화하는 프로세스입니다. 이는 개발자들이 정기적으로 변경 사항을 주간 저장소에 병합하고, 자동 테스트 및 빌드를 통해 지속적인 피드백을 제공함으로써 소프트웨어의 품질과 배포 속도를 향상시키는 ...

# Subversion ## 개요/소개 Subversion(이하 SVN)은 소프트웨어 개발에서 코드, 문서, 기타 파일의 버전을 관리하기 위한 **중앙집중식 버전관리 시스템**(Centralized Version Control System, CVCS)입니다. 2000년에 Apache Software Foundation(Apache SF)에 의해 공개되었으...

# 면역 ## 개요 면역(Immunity)은 생물체가 외부의 해로운 물질(예: 병원균, 바이러스, 세균 등)이나 내부의 이상세포(예: 암세포)를 인식하고 제거하여 건강을 유지하는 생리적 능력을 의미합니다. 면역체계는 신체가 위협에 대응하기 위해 복잡한 시스템으로 구성되어 있으며, 이는 **비특이적 면역**(선천적 면역)과 **특이적 면역**(후천적...

# 평균 ## 개요 평균은 통계학에서 자주 사용되는 중심 경향성 측도로, 데이터 집합의 대표값을 나타냅니다. 주로 산술 평균, 기하 평균, 조화 평균 등으로 구분되며, 회귀 분석과 같은 통계적 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 본 문서에서는 평균의 정의, 종류, 통계학에서의 활용 및 회귀 분석과의 연관성을 설명합니다. --- ## 1. 평균...

# 페이지 로딩 속도 ## 개요 페이지 로딩 속도는 사용자가 웹사이트에 접근했을 때 콘텐츠가 완전히 표시되기까지 걸리는 시간을 의미합니다. 이는 검색엔진최적화(SEO)와 사용자 경험(UX)에서 핵심적인 역할을 하며, 높은 로딩 속도는 웹사이트의 방문자 유치 및 전환율 향상에 직접적으로 기여합니다. Google과 같은 검색 엔진은 페이지 로딩 속도를...

# 미니파이 (Minify) ## 개요/소개 미니파이(Minify)는 웹 개발에서 코드 파일의 크기를 줄이고 성능을 최적화하는 기술 및 도구를 의미합니다. 주로 HTML, CSS, JavaScript와 같은 정적 리소스를 압축하여 네트워크 전송 시간을 단축하고, 사용자 경험(UX)을 개선하는 데 활용됩니다. 검색엔진최적화(SEO) 측면에서는 페이지 로딩 ...