# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...

# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...

# 목적 함수 ## 개요 목적 함수(objective function)는 데이터과학과 최적화 문제에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 함수로, 모델의 성능을 평가하거나 최적의 해를 도출하기 위해 최소화 또는 최대화하는 대상입니다. 기계학습에서는 모델의 예측 오차를 줄이는 것을 목표로 하며, 수학적 최적화에서는 특정 조건 하에서 최적의 해를 찾는 데 사용됩니다...

Okay, I to create a professional Wikipedia document in Korean about Large Models (LLMs under the categories of Technology Artificial Intelligence → Machine Learning Let me start by understanding the u...

# EDE ## 개요 EDE(Encrypt-Decrypt-Encrypt)는 블록 암호화 기법에서 사용되는 Triple DES(3DES) 알고리즘의 핵심 동작 방식으로, 데이터를 **암호화-복호화-재암호화**의 세 단계로 처리하여 기존 DES(Data Encryption Standard)의 보안 취약점을 개선한 기술입니다. 이 방식은 1990년대 후반까지 ...

# 대칭 암호화 ## 개요 대칭 암호화는 데이터를 암호화하고 복호화에 동일한 키를 사용하는 암호화 기법입니다. 이 방식은 **데이터 전송의 효율성과 속도**를 중시하는 시나리오에서 널리 활용되며, 특히 디지털 자산 보호와 관련된 분야에서 중요한 역할을 합니다. 대칭 암호화는 비대칭 암호화(공개 키 기반)와 달리 **단일 키를 공유**하는 방식으로,...

# AES (Advanced Encryption Standard) ## 개요 AES(Advanced Encryption Standard)는 대칭 암호화 알고리즘 중 하나로, 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2001년에 채택한 데이터 암호화 표준이다. DES(데이터 암호화 표준)의 보안성 부족으로 인해 개발되었으며, 현재 전 세계적으로 널리 사용되는 암...

# 암호화 (Encryption) ## 개요/소개 암호화는 정보의 기밀성을 유지하기 위해 데이터를 해석 불가능한 형태로 변환하는 기술입니다. 이는 디지털 시대에 필수적인 보안 수단으로, 개인 정보, 금융 거래, 정부 문서 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 암호화는 **데이터의 무결성**과 **인증**을 지원하며, 공격자로부터 데이터를 보호하는 데 핵심 역할...

# 커밋 ## 개요 **커밋**(Commit)은 소프트웨어 개발에서 버전 관리 시스템(VCS)을 통해 코드 변경 사항을 저장하고 추적하는 핵심 개념입니다. 주로 Git, Mercurial, Subversion(SVN) 등의 도구에서 사용되며, 프로젝트의 이력(Commit History)을 형성합니다. 커밋은 단일 작업 단위로, 개발자가 코드를 수정한 ...

# MediaWiki ## 개요/소개 MediaWiki는 오픈소스 위키 소프트웨어로, **위키백과(Wikipedia)**와 같은 대규모 협업 프로젝트에 널리 사용됩니다. 2001년에 Magnus Manske가 처음 개발한 이후 Wikimedia 재단이 주도하여 지속적으로 업데이트되고 있습니다. MediaWiki는 문서 편집, 버전 관리, 사용자 권한 ...

# 마크업 언어 ## 개요/소개 마크업 언어는 문서의 구조와 형식을 정의하기 위해 사용되는 기호 또는 태그를 포함하는 컴퓨터 언어입니다. 이는 단순한 텍스트에 대한 정보를 추가하여 데이터의 의미를 명확히 하며, 웹 개발, 문서 처리, 데이터 교환 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 마크업 언어는 프로그래밍 언어와 달리 실행 가능한 코드가 아닌 **구조화된...

# 교육 분야의 협업 학습 도구 ## 개요 교육 분야에서 **협업 학습 도구**(Collaborative Learning Tools)는 학생과 교사 간의 협력적 학습을 촉진하기 위한 기술 및 플랫폼을 의미합니다. 이 도구들은 디지털 환경에서 실시간 소통, 문서 공유, 프로젝트 공동 작업 등을 지원하며, 전통적인 교육 방식에 비해 유연성과 참여도를 ...

# 프로토타입 ## 개요 프로토타입(Prototype)은 소프트웨어 개발 및 디자인 과정에서 초기 아이디어를 시각화하고 검증하기 위해 제작되는 모형입니다. 이는 제품의 기능, 사용자 경험(UX), 인터페이스(UI) 등을 탐구하는 데 활용되며, 개발 전 단계에서 오류를 줄이고 피드백을 수집하는 데 중요한 역할을 합니다. 프로토타입은 단순한 개념 검증...

# 해카톤 ## 개요 해카톤(Hackathon)은 기술적 문제 해결을 목표로 한 협업형 이벤트로, 주로 소프트웨어 개발자, 디자이너, 업계 전문가 등이 참여하여 짧은 시간 내에 프로토타입(Prototype)이나 솔루션을 제작하는 활동입니다. 일반적으로 24시간에서 수일간 진행되며, 참가자는 팀 단위로 작업하며 창의성과 기술력을 결합해 혁신적인 아이디어를 ...

# 풀링 층 (Pooling Layer) ## 개요/소개 풀링 층(Pooling Layer)은 딥러닝에서 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에 사용되는 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 공간적 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다. 이 층은 특성 맵(Fe...

# 백프로파게이션 (Backpropagation) ## 개요 백프로파게이션(Backpropagation)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 학습시키는 데 사용되는 주요 알고리즘 중 하나입니다. 이 기법은 **오차 역전파**라고도 불리며, 네트워크의 출력과 실제 타겟 값 사이의 오차를 최소화하기 위해 가중치와 편향을 ...

# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...

# 연쇄법칙 (Chain Rule) ## 개요/소개 연쇄법칙(Chain Rule)은 미적분학에서 복합함수(composite function)의 도함수를 계산하는 기본적인 규칙이다. 두 함수 $ f(x) $와 $ g(x) $가 주어졌을 때, $ h(x) = f(g(x)) $로 정의된 복합함수의 도함수는 $ h'(x) = f'(g(x)) \cdot g'(x)...

# 표준편차 ## 개요 표준편차(Standard Deviation)는 통계학에서 데이터의 분산도를 측정하는 대표적인 지표로, 평균값을 중심으로 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 수치화한 값이다. 이 개념은 과학적 연구, 금융 분석, 공학 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 회귀분석에서 모델의 예측 정확도를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. --- ## 정...

# 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...