# NIC **NIC**(Network Interface Card, 네트워크 인터페이스 카드)는 컴퓨터 또는 기타 전자기기가 컴퓨터 네트워크에 연결될 수 있도록 해주는 하드웨어 장치. 일반적으로 이더넷(Ethernet) 네트워크에 사용되며, 유선 또는 무선(Wi-Fi) 형태로 존재합니다. NIC는 물리적 네트워크 계층에서 데이터를 전송하고 수신하는 역할을...
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# 풀링 ## 개요 **풀링**(Pooling)은 **합성곱 신경망**(CNN, Convolutional Neural Network)에서 핵심적인 역할을 하는 연산 기법으로, 주로 **공간적 계층 구조**를 형성하고 **특징 추출**을 돕는다. 이 기법은 입력 데이터(예: 이미지)의 공간적 차원(높이, 너비)을 축소하여 계산 효율성을 높이면서도 중요한 정...
# Docker ## 개요 Docker는 애플리케이션을 **컨테이너** 단위로 패키징, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용해 개발자들이 애플리케이션을 환경에 구애받지 않고 일관되게 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히 DevOps와 마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용되며, 소프트웨어 개발의 자동화 프로세스를 혁...
# PBKDF2 ## 개요 PBKDF2(Password-Based Key Derivation Function 2)는 암호 기반 키 유도 함수의 표준으로, RFC 2898에서 정의된 암호화 프로토콜입니다. 이 함수는 사용자 비밀번호를 암호화 키로 변환하는 데 사용되며, 보안 강화를 위해 반복 계산과 솔트(Salt)를 적용합니다. 주로 비밀번호 저장, 키 유...
# Python ## 개요 Python은 1991년 Guido van Rossum에 의해 처음 제안된 고수준 프로그래밍 언어로, **간결한 문법**, **다양한 응용 분야**, **활발한 커뮤니티**로 유명합니다. 객체지향, 함수형, 절차적 프로그래밍을 모두 지원하며, 특히 데이터 과학, 인공지능(AI), 웹 개발, 자동화 등 다양한 영역에서 널리...
# 위키 문법 ## 개요 위키 문법(Wiki Syntax)은 위키 웹사이트에서 콘텐츠를 작성하고 형식을 지정하기 위해 사용되는 가벼운 마크업 언어입니다. 이는 HTML과 같은 전통적인 프로그래밍 언어보다 간단한 규칙을 기반으로 하여, 비전문가도 쉽게 문서를 생성하고 편집할 수 있도록 설계되었습니다. 위키 문법은 주로 **텍스트 기반의 형식 지정**을 지원...
# 자연어 처리 ## 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어(예: 한국어, 영어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 이 기술은 텍스트 분석, 문장 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 응용을 포함하며, 머신러닝(Machine Learning)과 깊은 연관성을 ...
# 스트라이드 (Stride) ## 개요 스트라이드는 데이터 과학 및 분석 분야에서 다양한 의미로 사용되는 기술적 개념입니다. 주로 배열 또는 시계열 데이터 처리에서 단계별 이동량을 나타내며, 알고리즘 효율성 향상이나 데이터 특징 추출에 활용됩니다. 본 문서에서는 스트라이드의 정의, 응용 분야, 기술적 구현 방식 등을 체계적으로 설명합니다. --- #...
# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...
# 노이즈 ## 개요 노이스(Noise)는 데이터 과학에서 **불필요한 변동성** 또는 **측정 오차**를 의미하며, 분석의 정확도와 신뢰성을 저해하는 주요 요소로 작용합니다. 일반적으로 "신호(Signal)"에 포함된 유의미한 정보와 구별되는 **무작위적 요인**으로 간주되며, 데이터 수집 과정에서 발생하는 다양한 외부 영향이나 내부 오류로 인해 나타납...
# 계층적 클러스터링 ## 개요/소개 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)은 데이터 포인트 간의 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 데이터의 자연적인 계층 구조를 탐지하고, 군집 간 관계를 시각화하는 데 효과적입니다. 주로 생물학, 마케팅 분석, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되며,...
# 파이썬 ## 개요 파이썬(Python)은 1990년대 초반에 Guido van Rossum에 의해 처음 설계된 고급 프로그래밍 언어로, **간결한 문법**, **다양한 응용 분야**, **활발한 커뮤니티**로 유명합니다. 이름은 영국 코미디 그룹 "몬티 파이선"에서 비롯되었으며, 프로그래머들이 코드를 쉽게 작성하고 읽을 수 있도록 설계되었습니다. 파이...
# 개인화 마케팅 ## 개요 개인화 마케팅(Personalized Marketing)은 고객의 선호도, 행동 패턴, 구매 이력 등을 기반으로 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 제공하는 전략이다. 이는 단순한 대량 마케팅에서 벗어나 **고객 중심의 세분화된 접근**을 통해 브랜드 충성도를 높이고, 매출 증대에 기여한다. 디지털 기술 발전과 데이터 분석 도구의...
# 예측 분석 ## 개요 예측 분석(Predictive Analytics)은 과거 데이터를 기반으로 미래의 사건이나 트렌드를 예측하는 데이터과학의 하위 분야입니다. 이는 통계학, 머신러닝, 인공지능(AI) 기술을 결합하여 패턴을 식별하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 구축합니다. 예측 분석은 비즈니스 의사결정 지원, 리스크 관리, 고객 행동 예측 등 다양한...
# 가상 모델 ## 개요 가상 모델(Virtual Model)은 데이터 과학 분석에서 실세계 현상을 추상화하거나 시뮬레이션을 통해 예측 및 의사결정을 지원하는 수학적 또는 알고리즘 기반의 구조물입니다. 이는 복잡한 시스템을 단순화하여 핵심 요소를 강조하고, 데이터를 기반으로 가설 검증이나 미래 추세를 분석하는 데 활용됩니다. 특히 머신러닝, 통계 모델링,...
# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...
# 배치 크기 ## 개요 배치 크기(Batch Size)는 머신러닝 모델 훈련 중 **데이터 샘플을 한 번에 처리하는 수량**을 의미합니다. 이 값은 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘에서 매개변수 업데이트의 주기를 결정하며, 모델 학습 속도, 메모리 사용량, 수렴 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 배치 크기는 일반...
# 예측 유지보수 ## 개요/소개 예측 유지보수(Predictive Maintenance)는 장비의 고장 가능성을 사전에 분석하여 적절한 시점에 유지보수를 수행하는 기술입니다. 이 방법은 전통적인 정기적 유지보수와 달리, 데이터 수집 및 분석을 통해 실제 상태에 맞춘 유지보수 전략을 수립합니다. 특히 소프트웨어와 오픈소스 기술의 발전으로 인해, 예측 ...
# scikit-learn ## 개요 scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 한 **오픈소스 머신러닝 라이브러리**입니다. 과학적 컴퓨팅과 데이터 분석을 위한 Python 생태계(SciPy)에 포함되어 있으며, **데이터 마이닝**, **데이터 분석**, **예측 모델링** 등 다양한 기능을 제공합니다. 2007년에 처음 공개된...
# 다중 로지스틱 회귀 ## 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 **이산형 종속 변수**를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에...