# Design for Environment **Design for Environment**(DfE)는 제품, 서비스, 시스템의 전 생 주기 동안 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해 설계 단계에서 환경적 요소를 통합적으로 고려하는 접근 방식이다. 이 개념은 지속가능 설계(Sustainable Design)의 핵심 원칙 중 하나로, 자원율성, 에너지 절약...
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"Voc"에 대한 검색 결과 (총 49개)
# 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...
# 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 ...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
# TF-IDF 가중 평균베딩 ## 개요 -IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 ...
# OOV (Out-Vocabulary) ## 개요 **OOV**(Out-ofocabulary)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 자 등장하는 핵심 개념으로, 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 특히 토큰화(tokenization) 단계 이후 모델의 어휘 집합(vocabulary)에...
# 개인키 개인키(Personal Key는 암호화술에서 가장 핵심 구성 요소 중로, 정보의밀성, 무결성, 인증을 보장하기 위해 사용되는 비밀 값입니다. 특히 공개키 암호화(Public-key Cryptography) 시스템에서 개인키는 공키와 쌍을 이루며, 암호화된 데이터의 해독이나 디지털 서명 생성에 필수적으로 활용됩니다. 이 문서는 개인키의 정의, 작...
# 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, ...
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...
# 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...
# 고효율 태양전 ## 개요 고효율양전지(高效率 太電池)는 태양광을 전기로 변환하는 과정에서 높은 에너지 변환 효율을 가지는 태양전지를 의미한다. 일반적인 상용 실리콘 기반 태양전지의 효율이 약 15~22% 수준인 반면, 고효율 태양전지는 25% 이상의 효율을 달성하며, 일부 실험적 기술은 40%를 넘기도 한다. 이러한 고성능 태양전지는 공간 제약이 있...
# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...
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...
# 스킵-그램 (-gram) ## 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 **워드 임베딩**(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제...
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류 및 단어 표현 학습을 위한 효율적이고 확장 가능한 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 기존의 단어 임베딩 기법인 Word2Vec과 유사한 목표를 가지지만, **서브워드(subword) 정보**를 활용함...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...
# 도메인별문 용어 사전 ## 개 자연어처리(Natural Language, NLP)야에서 **오류정**(Error Correction)은 사용자의 입력 텍스트에 포함된 철자, 문법, 의미적 오류를 자동으로 식별하고 수정하는 기술을 의미합니다. 이 과에서 **도메인별 전문 용어 사전**(Domain-Specific Terminology Dictionar...
# Tokenization ## 개요 **토큰화(Tokenization)**는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 전처리 단계 중 하나로, 텍스트를 있는 단위인 **토큰**(Token)으로 나누는 과정을 의미합니다. 이 과정은 언어의 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 첫 번째 단계로, 이후의 ...
# 밀집성 ## 개요 자연어처리(Natural Language Processing, N) 분야에서밀집성**(Density)은 언어의 의미를 수치적으로 표현하는 방식인 **임베딩**(ding)의 중요한 특성 중 하나를 의미합니다. 특히, 밀집성은 단, 문장, 문서를 고차원 벡터 공간에 표현할 때 그 벡터의 구성 방식과 밀도를 설명하는 개념으로, **희소성...