# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...
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# QoS ## 개요 **QoS**(Quality of Service 서비스 품질)는 네트워크 데이터 전송의 품질을 보장하기 위한 기술 및 정책의 집합입니다. 네트워 자원이 제되어 있는 환경에서 특정 트래픽(예: 음성, 화상 통화, 실시간 게임 등)에 우선순위를 부여하여 지연(latency), 지터(jitter), 패킷 손실(packet loss) 등을...
# 간세포선종## 개요 **간세선종**(Hepatocellular aden, HCA)은 간 발생하는 양성양으로, 간세포(간의 주요 기능 세포)가 비정상적으로 증식하여 형성되는 덩어리입니다.로 20~40대 젊은 여성에서 호발하며, 경구피임약의 장기 복용과 밀접한 관련이 있습니다. 간세포선종은 일반적으로 증상을 나타내지 않지만, 크기가 커지거나 파열될 경우 ...
정리 및 분 단계 ## 개요 정 및 분류 단계는 회 프로세스의 후속 단계 핵심적인 절차로, 회의에서 도출된 아이디어, 논의 내용, 결정 사항, 미해결 이슈 등을 체계적으로 정리하고 유별로 분류하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 회의의 성과를 실질적인 실행 가능 정보로 전환하는 데 중요한 역할을 하며, 후속 조치 수립, 책임자 배정, 프로트 진행 추적 등...
# QoS ## 개요 **QoS**(Quality of, 서비스 품질)는 네트크에서 데이터 전송의 품질을 보장하기 위한 기술적 개념과 메커니즘을 의미합니다. 특히 네트워크 자원 제한된 상황에서 중요한 트래픽(예: 음성, 영상, 실시간 게임 등)이 우선적으로 처리되도록 하여 지연(latency), 지터(jitter), 패킷 손실(packet loss), ...
# 감정 분석 ## 개요 감정 분석Sentiment Analysis)** 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나...
# 분류 ## 개요 **분류**(Classification)는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습(Supervised Learning 과제 중 하나로, 주어 입력 데이터를 미리 정의된 **카테고리**(클래스) 중 하나로 할당하는 작업을 말합니다. 예 들어, 이메이 스팸인지 정상인지 판단하거나, 의료 데이터를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸렸는지를 예측하는 ...
# 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 ...
# 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...
# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클...
# SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 **분류 알고리즘**으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래...
# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 표현 학습과 텍스트 분류를 위한 효율적인 머신러닝 도구입니다. 특히 단어 임베딩 생성과 텍스트 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존의 Word2Vec과 비교해 하위 문자 단위(subword) 정보를 활용함으로써 희...
# 목표 변수 ## 개 **목표 변수**(Target Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 예측하거나 설명하려는 주요 변수를 의미합니다. 이는 종속 변수(Depend Variable), 응답 변수(Response Variable), 또는 출력 변수(Output Variable)라고도 불리며, 모델 학습의 중심이 되는 요소입니다. ...
# 데이터 마이닝 ## 개요 **데이터 마이닝**(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 상관관계, 추세 및 유용한 정보를 추출하는 데이터 분석 기술의 한 분야입니다. 이는 데이터베이스 지식 발견(Knowledge Discovery in Databases KDD) 프로세스의 핵심 단계로, 통계학, 기계학습, 데이터베이스 기술 등이 융합...
# 비만 ## 개요 비만은 체중이 정상 범위를 크게 초과하여 건강에 악영향을 미치는 상태로, 전 세계적으로 심각한 공중보건 문제로 여겨진다. 주로 과도한 지방 축적과 관련되며, 이는 대사 이상, 만성 질환, 조기 사망 위험 증가 등 다양한 건강 문제를 유발한다. 비만은 단순히 외형적인 문제가 아니라 생리학적, 심리적 요인의 복합체로, 예방과 치료에...
# 탄수화물 ## 개요 탄수화물은 인간의 생체 에너지 공급에 필수적인 영양소로, 식품 중에서 가장 풍부하게 존재하는 성분이다. 화학적으로는 탄소(C), 수소(H), 산소(O)로 구성된 **하이드로카본**으로, 주로 에너지 저장과 대사 과정에 관여한다. 탄수화물은 단당류(예: 포도당), 이당류(예: 설탕), 다당류(예: 전분) 등 다양한 형태로 존재하며, ...
# 로짓(Logit) ## 개요 로짓(logit)은 통계학과 데이터 과학에서 중요한 개념으로, 확률(probability)을 **로그-오즈(log-odds)** 형태로 변환하는 함수입니다. 이는 주로 **로지스틱 회귀**(logistic regression)와 같은 분류 모델에서 사용되며, 이진 결과(예: 성공/실패, 승리/패배)를 예측할 때 유용합니다....
# 범주형 데이터 포인트 ## 개요 범주형 데이터 포인트(Categorical Data Point)는 특정 변수가 **명확한 범주** 또는 **그룹**에 속하는 값을 가지는 데이터 유형이다. 이는 수치적 정보보다는 **분류**나 **속성**을 나타내며, 데이터 과학에서 분석 전처리 및 모델링 단계에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, "성별(남/여)", ...
# 지도학습 ## 개요 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 사용되는 머신러닝(Machine Learning) 기법 중 하나로, **라벨이 붙은 데이터**를 통해 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 이용해 패턴을 인식하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다....