# 드롭아웃 (Dropout) ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 **정규화 기법**으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델...

# 컨볼루션 신경망 ## 개요 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주로 2차원 또는 3차원 데이터(예: 이미지, 영상)를 자동으로 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. CNN은 계층 구조를 통해 입력 데이터에서 계층적인...

# 딥러닝 ## 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2010년대 이후 컴퓨팅 파워와 대량 데이터의 확보로 급속히 발전하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 ...

# 출력 게이트 ## 개요 출력 게이트(Output Gate)는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛(LSTM)**과 같은 순환 신경망(RNN) 구조에서 중요한 역할을 하는 기술적 요소이다. 이 개념은 시계열 데이터 처리, 자연어 이해 등 복잡한 패턴 인식 작업에 필수적이며, 신경망의 내부 상태를 조절하는 데 핵심적인 기능을 수행한다. 본 문서에서는...

# 망각 게이트 (Forget Gate) ## 개요/소개 망각 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 신경망(LSTM, Long Short-Term Memory)**의 핵심 구성 요소로, 시계열 데이터 처리에 있어 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 전통적인 순환 신경망(RNN)의 한계인 "긴급 의존성 문제"를 해결하기 위해 설계되었습니다. 망각 게...

# 입력 게이트 ## 개요 입력 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛**(LSTM)과 같은 **순환 신경망**(RNN) 구조에서 핵심적인 역할을 하는 구성 요소이다. 이 게이트는 시퀀스 데이터 처리 중 새로운 정보가 어떻게 저장되는지를 제어하며, 장기 의존성을 관리하는 데 기여한다. 입력 게이트의 작동 원리는 신경망의 **세포 상태**(ce...

# RNN (재귀 신경망) ## 개요 RNN(Recurrent Neural Network)는 시계열 데이터나 순서에 의존적인 문제를 처리하기 위해 설계된 인공지능 기술입니다. 전통적인 신경망과 달리, RNN은 이전 단계의 출력을 기억하여 현재 입력과 결합해 결과를 생성합니다. 이 특성 덕분에 자연어 처리(NLP), 시계열 예측, 음성 인식 등 다양한 분야...

# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터와 같은 순차적 정보를 처리하는 데 특화된 인공지능 기술로, **기존의 순환 신경망(RNN)**에서 발생하던 **장기 의존성 문제**(Vanishing Gradient Problem)를 해결하기 위해 설계되었습니다. LSTM은 기억을 유지하고 필요 시 정보를 ...

# PoW (Proof of Work) ## 개요/소개 PoW(Proof of Work)는 블록체인 기술에서 널리 사용되는 **공동체 합의 알고리즘**으로, 네트워크 참여자들이 작업을 수행하여 거래를 검증하고 블록을 생성하는 방식입니다. 이 개념은 데이터 과학과 분석 영역에서도 중요한 의미를 지닙니다. 특히, 대규모 데이터 처리 및 분산 시스템에서 자원의...

# 해시 ## 개요 해시는 데이터를 고정된 길이의 숫자 또는 문자열로 변환하는 알고리즘입니다. 이 과정은 입력값에 관계없이 일관된 출력을 생성하며, 주로 데이터 검증, 인덱싱, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 데이터 과학에서는 해시를 통해 데이터 무결성 확인, 중복 제거, 효율적인 저장/검색 등을 수행합니다. ## 해시의 정의와 특징 ### ...

# 암호학적 해시 함수 ## 개요/소개 암호학적 해시 함수는 입력 데이터를 고정된 길이의 고유한 문자열(해시 값)로 변환하는 수학적 알고리즘입니다. 이 기술은 데이터 무결성 검증, 비밀번호 저장, 블록체인 등 다양한 분야에서 활용되며, **전방 일방성**(pre-image resistance), **충돌 저항성**(collision resistance) ...

# SHA-256 ## 개요 SHA-256(secure hash algorithm 256)는 미국 표준기술연구소(NIST)가 개발한 **암호학적 해시 함수** 중 하나로, 데이터의 무결성 검증과 보안 인증에 널리 사용된다. SHA-2(secure hash algorithm 2) 계열의 하위 알고리즘으로, SHA-1보다 강력한 보안성을 제공하며, 암호화폐(...

# Git LFS ## 개요 Git LFS (Large File Storage)는 Git에서 대규모 파일을 효율적으로 관리하기 위한 확장 기능입니다. 표준 Git은 큰 파일(예: 이미지, 동영상, 데이터베이스 백업 등)을 처리할 때 성능 저하와 저장소 크기 증가 문제를 겪습니다. Git LFS는 이러한 한계를 극복하기 위해 대용량 파일을 외부 서버...

# 결측치 ## 개요 결측치(Missing Values)는 데이터 수집 또는 처리 과정에서 특정 값이 누락된 상태를 의미합니다. 이는 데이터 분석 및 머신러닝 모델의 정확도와 신뢰성에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 적절한 대응 전략이 필수적입니다. 결측치는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 이를 이해하고 처리하는 것은 데이터 과학에서 중요한 단계입니다...

# 시계열 데이터 포인트 ## 개요/소개 시계열 데이터 포인트는 특정 시간에 대한 측정값을 나타내는 데이터의 단위입니다. 이는 시간에 따라 변화하는 현상을 분석하기 위해 사용되며, 금융, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 시계열 데이터 포인트는 순서를 가지며, 시간 간격이 일정하거나 불규칙할 수 있습니다. 본 문서에서는 시계열 데...

# 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)", ...

# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...

# 데이터 포인트 ## 개요 데이터 포인트는 데이터 과학 및 분석에서 기본적인 정보 단위로, 특정 변수 또는 특성에 대한 관측 결과를 나타냅니다. 이 문서에서는 데이터 포인트의 정의, 유형, 분석에서의 역할, 관련 도전 과제 등을 체계적으로 탐구합니다. --- ## 1. 정의 및 개념 ### 1.1 데이터 포인트의 정의 데이터 포인트...

# PCA (주성분 분석) ## 개요 PCA(Principal Component Analysis)는 데이터 과학에서 널리 사용되는 **차원 축소 기법**으로, 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하면서도 최대한 많은 정보를 유지하는 방법이다. 주성분 분석은 데이터의 분산을 최대화하는 방향(주성분)을 찾아내어, 이를 통해 데이터의 구조를 간결하게 표현하고 ...

# 실루엣 점수 ## 개요/소개 실루엣 점수(Silhouette Score)는 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표로, 데이터 포인트가 자신의 클러스터에 얼마나 잘 속해 있는지를 측정합니다. 이 점수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, **1에 가까울수록 클러스터 간 분리도가 높고, -1에 가까우면 클러스터 내부의 유사도가 낮음을 의...