# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...
검색 결과
"계산 비용"에 대한 검색 결과 (총 151개)
# 임베딩 계층## 개요 **임베 계층**(Embedding Layer)은 인공지능, 특히 자연어(NLP)와천 시스템 등에서 범주형 데이터를 고차원 실수 벡터로 변환하는 핵심적인 신경망 구성 요소입니다.로 단어, 토큰, 사용자 ID, 상품 카테고리와 같은 이산적(discrete)이고 정수로 표현되는 입력값을 밀집된(dense) 실수 벡터 형태로 매핑하여,...
# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...
# LIME ## 개요 LIME (Local Interpretable-agnostic Explanations)는 복잡한 머신러닝 모의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록석하는 데 사용되는 **모 무관**(model-agnostic)한 설명 기법입니다. 딥러닝과 같은 블랙박스 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 그 예측 과정이 투명하지 않아 신뢰성과 책임...
문서 간 유사도 ## 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 ...
# 드롭아웃 ## 개요 **드롭아웃**(out)은 인공지능, 특히 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 **정규화**(Regularization) 기법 중 하나로,경망 모델의 과적합(Overfitting)을 방하기 위해 고안. 드롭아웃은 훈련 과정 중 임의로 일부 뉴런(neuron)을 일시적으로 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고, 각 뉴런이 다른 뉴런에 과도...
# TF-IDF ## 개 TF-IDF(Term Frequencyverse Document Frequency) 자연어 처리(NLP와 정보 검색Information Retrieval) 분야에서 널 사용되는 **텍스트 데이터의 중요도를 수치화하는 가중치 기**입니다. 이은 특정 단어(term)가 하나의 문서(document) 내에서 얼마나 중요한지를 평가하기...
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...
# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원핫 인코딩**(One-Hot Encoding)은 범주형 데이터(c data)를 기계학습 모델이 이해할 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 방법 중 하나입니다. 이 기은 각 범주)를 고유한 이진 벡터(binary vector)로 표현하며, 벡터 내에서 해당 범주에 해당하는 위치만 1로 설정하고 나머지 모든 위치는 0...
# 기후 모델링 ## 개요 기후 모델링(Climate Modeling)은 지구의 기후 시스템을 수학적이고 물리적인 방식으로 시뮬레이션하여 과거, 현재, 미래의 기후 변화를 예측하고 분석하는 과학적 접근 방식이다. 이는 대기, 해양, 육지, 빙하, 생물권 등 다양한 지구 시스템 요소 간의 상호작용을 수치적으로 표현하며, 기후 변화의 원인과 영향을 이해하는...
# 데이터 암호화 개요 **데이터 암호**(Data Encryption)는 민감한 정보를 무단 접근으로부터 보하기 위해 데이터를 읽을 수 없는 형태로 변환하는 기술입니다 이 과정을 통해 인가되지 않은 사용자가 데이터를 탈취하더라도 그 내용을 이해할 수 없도록 하며, 정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 정보 보안의 핵심 요소 중 하나로 간주됩니다...
# 모델 해석성 ## 개요 **모델 해석성**(Model Interpretability)은 머신러닝 및 데이터과학 분야에서 모델이 예측을 내놓는 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 능력을 의미합니다. 특히 복잡한 알고리즘(예: 딥러닝, 부스팅 모델 등)이 사용되는 경우, 모델의 결정 과정이 "블랙박스"처럼 보일 수 있어 해석성의 중요성이 더욱 부각...
# 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...
# 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...
# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...
# 에이전트 기반델 ## 개요 에이전트 기반 모**(Agent-Based Model 이하 ABM) 복잡한 시템의 거시 현상을 미시적준의 개별 구성 요소(에이트)들의 행동과 상호작용 통해 시뮬레이션하는 컴퓨터 기반의 모델링 기법이다. 이 모델은통적인 수학 모델링 방식과 달리, 시스템 전체를 설명하는 방정식는 각 구성원의 행동 규칙과 이들이 환경 속에서 어...
# 조도 보정 ## 개요 **조도 보정Illumination Correction)은지털 이미지 분야에서 이미지의 조명 불균형을 해소하여 시각적 품질을 향상시키고 후속 분석의 정확도를 높이기 위한 핵심 기술입니다. 실제 촬영 환경에서 조명 조건은 다양하며, 카메라 위치, 광원의 방향, 반사율 차이 등으로 인해 이미지 전체에 균일하지 않은 밝기 분포가 발생...
# 3D 재성 ## 개요 **3D 재구성**(3D Reconstruction)은 2차원(2D)상 또는 영상 시퀀스로부터 물체나 장면의 3차원 구조 복원하는 기술로, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 로봇 공학, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 자율주행 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이 기술은 단일 카메라, 스테레오 카메라, 또는 다중 뷰...