# Grouped Bar Chart ## 개요 **Grouped Bar Chart**(룹 바 차트 또는 **Clustered Bar**(클러스터 바 차트)는 두 개 이상의 범주형 변수에 대한 데이터를하기 위해 사용되는 시각화 도구입니다. 이 차트는 여러 그룹의 데이터를 인접한 막대 형태로 나란히 배치하여, 동일한 범주 내에서 서로 다른 항목 간의 비교를...
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"분포"에 대한 검색 결과 (총 164개)
# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...
# 공출현 행렬 ## 개요 **공출 행렬**(Co-occurrence)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 핵심적으로 사용되는 데이터 구조이다. 이 행렬은 특정한 문맥 창(window) 내에서 함께 등장하는 단어들의 빈도를 기록함으로써, ...
가우스 구법 ## 개 **가우스적법**(Gaussian Quadrature)은 수치 적분에서 널리 사용되는 고급 기법으로, 주어진 함수의 정적분을 매우 높은 정확도로 근사하는 방법이다. 이 방법은 특정한 점(절점, nodes)에서 함수 값을 계산하고, 각 점에 적절한 가중치를 부여하여 적분값을 추정한다. 일반적인 사다리꼴 법칙이나 심프슨 법칙과 달리, ...
# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...
단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...
다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...
# 단어 임딩 단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델...
# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...
# L2 정규화 개요 **L2 정규화**(2 Regularization), 또는 **리지 정규화**(Ridge Regularization), **중치 감소**(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하...
# 다항식 커널 ## 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 **신러닝**, 특히 **서포트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 ...
# Altair **air**는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 **Vega** 및 **Vega-Lite** 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가...
# L∞ 노름 ## 개요 L∞ 노름-infinity norm), **최대 노름**(maximum norm), **균등 노름**(uniform norm), **서프리멈 노름**(supremum norm)은 벡터 공간 또는 함수 공간에서 벡터나 함수의 크기를 측정하는 방법 중 하나로, 선형대수학과 함수해석학에서 중요한 역할을 한다. L∞ 노름은 벡터의 성분...
# 박스플롯 ## 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상 수염 그림**(Box-and-isker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 통 그래프이다. 주로 연속형 데이터 중심 경향, 산포, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 설계되어 있으며, 특히 여러 그룹 간의 분포를 비교할 때 매우 유용하다. ...
# 결측치 처리 ## 개요 결측치 처리(Missing Data Handling)는 데이터 과학 및 통계 분석에서 중요한 전처리 과정 중 하나로, 데이터셋 내에서 일부 값이 누락된 경우(NaN, NULL, 빈 값 등) 이를 어떻게 처리할지를 결정하는 절차를 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 다양한 이유로 결측치를 포함할 수 있으며, 이를 적절히 처리하지 ...
# 데이터 정제 ##요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 ...
# 최적의 경계선 ## 개요 **최적 경계선**(Optimal Decision)은 머신러닝, 지도 학습(Supervised Learning)에서 분류(Classification) 문제 해결할 때 사용 핵심 개념 중 하나. 이는 서로 다른 클래스에 속한 데이터 포인트들을 가장 잘 구분할 수 있는 기하학적 경계를 의미합니다. 최적의 경계선은 모델이 새로운 ...
# PDF ## 개요 PDF는 " Density Function"의 약자로, 한국어로는 **확률밀도함수**(確率密度函數라고 한다. 통학과 확률론에서 연속 확률변수의 확률 분포를 설명하는 데 핵심적인 역할을 하는 함수이다. PDF는 특정 값에서 확률변수가 나타날 **상대적인 가능성**을 나타내며, 연속 확률변수의 확률을 구할 때는 특정 구간에 대한 함수의...
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. **어휘 확장**(Vocabular...
# Global Vectors for Word Representation**Global Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 **언어 모델링 기법** 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypot...