# Massive Open Online Course **Massive Open Online Course**(이하 MOOC)는터넷을 통해 전 세계나 무료 또는 저비용으로 수강할 수 있는 대규모 공개 온라인 강좌를 의미한다. MOOC는 21세기 디지털 기술의 발전과 함께 등장한 혁신적인 교육 모델로, 전통적인 교육의 장벽을 허물고 평생 학습과 교육의 민주화를...
검색 결과
"데이터 과학"에 대한 검색 결과 (총 178개)
# 형식 오류 개요 **형식 오류Format Error)는 과학 및 데이터 정제 과정에서 자 발생하는 문제 중 하나로, 데이터가 기대되는 구조나 형식을 따르지 않을 때 나타납니다. 이러한 오류는 데이터 수집, 저장, 전송, 변환 과정에서 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 분석의 정확성과 시스템의 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 형식 오류...
# Min-Max 정규화## 개요 **Min-Max 정규화**(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 **데이터 정제**(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하는 **정규화**(Normalization) 방법입니다. 이 기법은 데이터의 최소값과 최대...
# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...
# 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...
# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...
# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터의 수치적 관계나 분포에 집중한다면, TDA는 데이터가 형성하는 **기하학적 구조**와 *...
# Unsqueezing **Unsqueezing**(언스퀴징)은 데이터 과학과 머신러닝, 특히 텐서(Tensor)반 프로그래밍에서 자주 사용되는 데이터 변환 기법 중 하나입니다. 이는 기존의 차원이 축소된 텐서에 새로운 차원을 추가하여 형태를 확장하는 작업을 의미하며, 주로 텐서 연산의 호환성을 맞추거나 모델 입력 형식을 조정할 때 활용됩니다. 이 문서...
# 행렬 ## 개요 **행렬**(Matrix)은학, 특히 **형대수**(Linear)에서 핵심적인으로, 수치나 기호를 직사각형 형태로 배열하여 표현한 구조입니다.렬은 방정식의 계수를계적으로 표현하고, 선형 변환을 기술, 컴퓨터 그래픽스, 통계,신러닝 등 다양한 기술 분야에서 널리 활용됩니다. 행렬은 **행**(row)과 **열**(column)로 구성...
# TSV ## 개요 **TSV**(Tab-Separated Values, 탭 분리 값)는 텍스트 기반의 단순한 데이터 형식으로, 데이터를 **탭 문자**(`\t`)로 구하여 저장하는 파일 형식입니다.로 표 형태의 데이터를 저장하거나 교환할 때 사용되며, CSV(Comma-Separated)와 매우 유사하지만 구분자로 콤마 대신 **탭**(Tab)을 사...
# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...
# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(Thematic Similarity) 등의 관계를 **에지**(Edge)로 표현하여 학문적 ...
# 유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화,...
# 단일 활성화 ## 개요 **단일 활성화**(One-Hot Encoding)는 범주형 데이터(categorical data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 형태로 변환하는 대적인 데이터 인코딩 기 중 하나입니다.주형 변수는 특정한 카테고리나 레이블을 가지는 데이터로, 예를 들어 "성별(남, 여)", "지역(서울, 부산, 대구)" 등이 있습...
# PyData ## 개요 **PyData**는 파이(Python)을반으로 데이터 과학, 머신러닝, 통계 분석, 데이터 엔지니어링 다양한 데이터 관련 작업을 수행하는 데 사용되는 오픈소스 생태계와 커뮤니티를 총칭하는 용어입니다. PyData는 단순한 도구의 집합을 넘어서, 데이터 과학자, 연구자, 개발자들이 협업하고 지식을 공유하는 글로벌 커뮤니티이기도...
# 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...
# pandas **pandas**는 파이썬 데이터 조작과 분석을 위한 강력하고수준의 오픈스 라이브러리. NumPy, Sci, Matplotlib 등 함께 Python 기반 데이터학 생태계 핵심 구성 요 중 하나로, 데이터를율적으로 읽고, 정제, 변형하며 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 특히 **2차원 테이블 형식의 데이터**(데이터프레임)를 ...
# OneHotEncoder ##요 **OneHotEncoder**는 머신러닝 및 데이터 과 분야에서 범주형 데이터(c data)를 모이 처리할 수 있는 수치 형태로 변환 위해 사용되는 전처리 도구입니다. 사이킷런(Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 `sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 클래스는 범주 변수를 **원...
# 해싱 트릭## 개요 **해싱 트**(Hashing Trick)은 기 학습 및 데이터 과학 분야 고차원의 범주형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 기술이다. 특히 자연어 처리(NLP)나 대규모 범주형 피처를 다룰 때, 원-핫 인코딩(Oneot Encoding)과 같은 전통적인 인코 방식이 메모리와 계산 자원을 과도하게 소모하는 문제를 해결하기 위해 제안...
# 확률적 모델링 ## 개요 **확률 모델링**(Probabilistic)은 불확실성과 랜성을 내재한 현상이나 시스템을 수학적으로 표현하고 분석하기 위한 통계학 및 확률론의 핵심 기법이다. 현실 세계의 많은 현상은 결정론적으로 예측하기 어려우며, 관측 오차, 자연스러운 변동성, 또는 정보의 부족 등으로 인해 확률적인 접근이 필요하다. 확률적 모델링은 이...