# 희소성 ## 개요 **희소성**(Sparsity은 데이터과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 데이터의 대부분이 **0** 또는 비어 있는 상태를 의미합니다. 즉, 전체 데이터 구조 중에서 실제 유의미한 정보(비영 값)를 가진 요소의 비율이 매우 낮은 경우를 말합니다. 희소성은 텍스트 데이터, 추천 시스템, 네트워크 분석 등 다양...

# 신호 처리 신호 처리(Signal Processing)는 물리적 현상이나 시스템에서 발생하는 **호**(signal) 분석, 변환, 조하거나 해석하여 유용한 정보를 추출하거나 신호의 품질을 개선하는 기술 분야입니다. 이는 통신, 음향, 이미지, 생체 신호, 제어 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 아날로그 신호와 디지털 신호 모두를...

# 노이즈 감소데이터 정제(Data Cleaning) 과정에서 **노이즈 감소**(Noise Reduction)는 데이터 품질을 향상시키기 위한 핵심 단계 중 하나입니다. 실제 환경에서 수집된 데이터는 다양한 외부 요인으로 인해 오류, 이상치, 불필요한 변동성 등이 포함되어 있으며, 이러한 요소를 '노이즈(noise)'라고 부릅니다. 노이즈는 데이터의 진짜...

# 고차원 희소 데이터 ## 개요 **고차원 희소 데이터**(High-dimensional sparse data)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 특성의 수가 매우 많지만 각 데이터 포인트가 실제로 값을 가지는 특성은 극히 일부에 불과한 데이터를 의미한다. 이러한 데이터는 텍스트, 유전자 정보, 추천 시스템, 이미지 ...

# numpy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산과 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리 중 하나로, 고성능의 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 효율 다루기 위한 수학적 함수 제공합니다. NumPy는 Python의 기본보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 배열 연산을 가능하게 하며, 데이터과학, 기계학...

# C 확장 모듈 언어는 고성능스템 프로그래밍의심 언어로, 운영체제, 임베디드 시스템, 드라이버 개발 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 고수준 언어(예: Python, Lua, Ruby)와 비교했을 때, C는 동적 기능이나 빠른 프로토타이핑에 한계가 있습니다. 이러한 제약을 보완하기 위해 **C 확장 모듈**(C Extension Module...

# Basic Linear Algebra Subprograms **Basic Linear Algebra Subprograms**(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, ...

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, ...

# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...

언어학 개요 **언어학**(言語學, Linguistics) 인간 언어의 구조, 기능, 역사, 사용, 그리고 언어의 본질을 과학적으로 연구하는 **인문학**의 핵심 분야 중 하나이다. 언어학은 단순히 특정 언어를 배우는 것을 넘어서, 모든 인간 언어에 공통적으로 나타나는 보편적인 법칙과 특성을 탐구하며, 언어가 어떻게 작동하고, 어떻게 습득되며, 사회와...

# 신호 처리 신호 처리(Signal Processing)는 물리적 현상이나 시스템에서 발생하는 신호를 분석, 변환, 조작하여 유용한 정보를 추출하거나 신호의 품질 향상시키는 기술 및 학문 분야이다. 신호는 시간 또는 공간에 따라 변화하는 물리량으로, 음성, 이미지, 전압, 진동, 전파 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 신호 처리는 통신, 의료 영상, ...

# A/B 테스트 ## 개요 **A/B 테스트**(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(예: 버전 A와 버전 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 **통계적 가설 검정 방법**입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에서 사용자 행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되며, 데이터 기반 의사결정(Da...

# NumPy NumPy( erical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산을 수행하기 위한 핵심 라이브러리로, 대규모치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학 함수를 제공합니다. 특히 데이터과학, 머신러닝, 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy,...

# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...

# Numerical Recipes ## 개 *Numerical*는 과학 및 공학 분야에서 수치해석 알고리즘을 실제 문제에 적용하기 위한 전문 서적 시리즈이자 소프트웨어 라이브러리의 총체를 의미한다. 1986년 최초로 출간된 이래로 물리학, 천문학, 공학, 생물정보학 등 다양한 분야의 연구자와 엔지니어들에게 널리 사용되어 왔으며, 특히 수치적 계산의 이...

# 희소 행렬 ## 개요 **희소 행렬**(Sparse)은 행렬의 대부분의소가 0인 특수한 형태의 행렬을 의미합니다. 일반적으로 수치 계산, 머신러닝, 그래프 이론, 자연어 처리, 네트워크 분석 등 다양한 데이터 과학 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 사용됩니다. 희소 행렬은 데이터의 크기가 크지만 실제로 유의미한 정보(0이 아닌 값)를...

# BLAS ## 개요 **BLAS**(Basic Linear Algebra Subprograms, 기본 선형대수 서브프로그램)는 벡터와 행렬 연산을 위한 표준 인터페이스를 정의한 소프트웨어 라이브러리입니다. 주로 수치해석, 과학기술 계산, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 선형대수 계산의 효율성과 성능을 극대화하는 데 ...

# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. NumPy와 잘 통합되며, MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 사용자가 익숙하게 접근할 수 있습니다. 복잡한 데이터를 직관적으로 표현할 수 있도록 다...

# NumPy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python)는 파이썬에서 과학적 계산을 위한 핵심 라이브러리로, 대규모 수치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 다차 배열과 다양한 수학적 연산 기능을 제공합니다. NumPy는 데이터 과학, 머신러닝, 공학, 물리학 등 다양한 분야에서 기초 도구로 사용되며, pandas, SciPy, sc...

# SVD (특이값 분해) **SVD**(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)는 선형대수학에서 행렬을 특정한 형태로 분해하는 기법으로, 수치해석, 데이터 과학, 기계학습, 신호 처리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. SVD는 임의의 실수 또는 복소수 행렬을 세 개의 특수한 행렬의 곱으로 분해함으로써...