자동 라벨 ## 개요**자동 라벨링**(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이...
검색 결과
"데이터 전처리"에 대한 검색 결과 (총 90개)
# 주성분 분석 개요 **성분 분석**( Component Analysis, PCA은 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 축소하면서도 데이터의 주요 정보를 최대한 보존하는 **선형 차원 축소 기법**이다. PCA는 머신러닝, 통계학 데이터 시각화, 패턴식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며 특히 데이터의 복잡성을 줄이고 노이즈를 제거하며 시각화를 용이...
# 데이터 필터링 ##요 데이터 필터링 Filtering)은 데이터 과학 및 분석 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)에서 분 목적에 부적합하거나 불필요한 데이터를 제거하거나 선택하여 유의미한 정보만 추출하는 작업. 이 과정은 데이터 품질을 향상고, 분석의확도와 효율성을 높이며, 모델 학습 시 노이즈(noise)를 줄이는 데...
# 로그 변환 ## 개요 로그 변환(log transformation)은 데이터 과학 및 통계 분석에서 자주 사용되는 **비선형 데이터 변환 기법**으로, 주로 **비대칭적이고 오른쪽으로 치우친**(right-skewed) 연속형 변수의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들기 위해 활용된다. 특히 지수적 성장 패턴을 보이거나 값의 범위가 매우 넓은 데이터(예...
# 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 ...
# 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...
# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...
# 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,...
# 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 ...
# 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...
# 샘플링 ## 개요 **샘플링**()은 전체 모집(Population)에서 일부 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모단의 성질을 추정하는 통계적 방법이다. 현실 세계 모든 데이터를 수집하거나 분석하는 것은 비용, 시간 자원 등의 제약으로 인해 불능한 경우가 많기 때문에, 데이터과학에서는 샘플링을 통해 효율적이고 신뢰성 있는 분석을 수행한다. 샘플링은 사...
# 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...
# 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...
데이터 기반 자화 ## 개 **데이터 기반 자동화**(Data-Driven, DDA)는 실시간 또는 배 처리된 데이터를 기반으로 시스템이 자율적으로을 내리고을 수행하는 기술적 접근식을 의미합니다 이는 전통적인칙 기반 자화와 달리 정형·비정 데이터를 분석하여 동적 상황에 맞춰 적응하는 능력을 갖추고 있어, 제조업, 금융, 물류, 헬스케어 등 다양한 산업 ...
# Gender Bias Score ## 개요 **Gender Bias Score**(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(s...
# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...
# 픽셀 값 재정 ## 개요 **셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리에서 각 픽셀의 밝기 또는상 값을 특정 범위로 변환하는 기법을 말합니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신 러닝 모델 학습을 위한 데이터 전처리 단계에서 매우 중요하게 활용됩니다. 예를 들어, 원본 이미지의 픽셀 값이 0~25...
# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...
# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...