# 모바일 친화성 ## 개요/소개 모바일 친화성(Mobile Friendliness)은 웹사이트나 애플리케이션이 스마트폰, 태블릿 등 다양한 모바일 기기에서 최적의 사용자 경험을 제공하는 능력을 의미합니다. 2023년 기준 전 세계 인터넷 사용자의 약 **75%**가 모바일 기기를 통해 접속하고 있으며, 이에 따라 웹 개발자는 모바일 친화성을 필수적인 기...

# 페이지 속도 ## 개요 페이지 속도는 웹사이트가 사용자의 요청에 얼마나 빠르게 반응하는지를 나타내는 핵심 성능 지표입니다. 이는 사용자 경험(UX), 검색 엔진 최적화(SEO), 전환율 등 다양한 측면에서 중요한 영향을 미칩니다. 페이지 속도를 개선하기 위해서는 서버 응답 시간, 리소스 크기, 코드 효율성 등의 요소를 분석하고 최적화해야 합니다. -...

# 이미지 최적화 ## 개요/소개 이미지는 웹사이트의 시각적 요소를 구성하는 핵심 요소로, 사용자 경험(UX)과 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 큰 크기의 이미지를 그대로 사용할 경우 페이지 로딩 시간이 증가하고, 이는 사용자 이탈률 상승 및 검색 엔진 최적화(SEO)에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 **이미지 최적화**는 웹 개발에서...

# 탐색과 활용 ## 개요 **탐색과 활용**(Exploration and Exploitation)은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 모델의 성능 향상과 최적화를 위해 중요한 개념이다. 이는 **탐색**(exploration)과 **활용**(exploitation)의 균형을 맞추며, 탐색은 새로운 데이터나 파라미터를 탐구하는 과정이고,...

# R-squared ## 개요 R-squared(결정계수)는 회귀분석에서 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 통계량이다. 이 값은 종속변수의 변동성 중 독립변수가 설명할 수 있는 비율을 나타내며, 0~1 사이의 값을 가진다. R-squared는 회귀모델의 적합도를 평가하는 데 널리 사용되지만, 단순히 모델의 성능만을 판단하는 지표로 활용될 수 있...

# 결정 계수 (R-squared) ## 개요 결정 계수(R-squared)는 통계학에서 회귀 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 지표로, 종속 변수의 변동성 중 독립 변수에 의해 설명되는 비율을 나타냅니다. 0~1 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 모델이 데이터를 더 잘 설명한다고 해석됩니다. 결정 계수는 회귀 분석에서 모델 적합도 평가에 널리 ...

# 고객 세분화 ## 개요 고객 세분화는 마케팅 전략에서 핵심적인 역할을 하는 기법으로, **대규모 고객 집단을 유사한 특성이나 행동을 가진 소규모 그룹으로 나누는 과정**입니다. 이는 단일 마케팅 접근이 효과적이지 못한 현대 시장 환경에서, 특정 고객층에 맞춤형 전략을 수립하기 위해 필수적입니다. 고객 세분화의 목적은 **자원 효율성 향상*...

# 제품 (Product) ## 개요 제품(Product)은 마케팅 전략에서 핵심적인 요소로, 기업이 소비자에게 제공하는 가치의 구체적 표현입니다. 제품은 단순히 물리적인 상품을 넘어서 서비스, 디지털 콘텐츠, 브랜드 경험까지 포함합니다. 효과적인 제품 전략은 시장 경쟁력을 확보하고 고객 니즈를 충족시키는 데 필수적입니다. 본 문서에서는 제품의 정의, 유...

# 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...

# 머신러닝 모델 ## 개요 머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘의 구조를 의미합니다. 이는 인공지능(AI) 기술 중에서도 특히 **데이터 중심의 학습**에 초점을 맞춘 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 모델은 입력 데이터(특성)와 출력 결과(레이블) 간의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 ...

# 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 ...

# 레이블 ## 개요 레이블(Label)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 중요한 개념으로, 데이터 포인트에 대한 정보를 구조화하여 분석의 기반이 되는 식별자 또는 범주입니다. 주로 **데이터의 특성**이나 **결과 값**을 나타내며, 이는 모델 훈련, 통계적 분석, 의사결정 지원 등 다양한 응용에서 필수적인 요소입니다. 본 문서에서는 레이블의 정의, 유형...

# 분류 (Classification) ## 개요 분류(Classification)는 데이터과학에서 가장 핵심적인 기계학습(ML) 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전 정의된 범주 또는 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 이는 **지도학습(Supervised Learning)**의 대표적 유형으로, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 레이블(Y)을 기반...

# 클러스터링 ## 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 **비지도 학습(unsupervised learning)** 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지...

# 머신러닝 ## 개요/소개 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 기술입니다. 이는 전통적인 프로그래밍에서 명시된 규칙에 의존하는 방식과 달리, 대량의 데이터를 활용해 모델을 자동으로 생성합니다. 머신러닝은 다양한 산업에서 혁신을 이끌며, 이미지 인식, 자연...

# 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...

# 선형 회귀 ## 개요 선형 회귀(Linear Regression)는 통계학과 데이터 과학에서 널리 사용되는 기초적인 예측 모델링 기법이다. 이 방법은 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 수학적 방정식으로 표현하여, 미래 값을 예측하거나 변수 간의 영향을 분석하는 데 활용된다. 선형 회귀는 단순 회귀(Simple Linear Regres...

# 머신러닝 ## 개요 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘을 설계하는 기술입니다. 전통적인 프로그래밍에서 명확한 규칙을 수동으로 입력하는 방식과 달리, 머신러닝은 대량의 데이터를 통해 자동으로 모델을 생성합니다. 이 기술은 이미지 인식, 자연어 처...

# 마케팅 전략 ## 개요 마케팅 전략은 기업이 시장에서 경쟁력을 확보하고 목표 고객을 효과적으로 유치하기 위해 수립하는 체계적인 계획 및 실행 방향을 의미합니다. 이는 제품, 가격, 유통, 프로모션 등 마케팅 믹스(Marketing Mix)의 핵심 요소를 통합하여 전략적 목표 달성을 위한 접근법입니다. 현대 기업은 디지털화와 소비자 행동 변화에 ...