# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...
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"UT"에 대한 검색 결과 (총 1279개)
# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...
# 일반화 기법 ## 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 **델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터**(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 **일화**(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기...
# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터의 수치적 관계나 분포에 집중한다면, TDA는 데이터가 형성하는 **기하학적 구조**와 *...
# LIME ## 개요 LIME (Local Interpretable-agnostic Explanations)는 복잡한 머신러닝 모의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록석하는 데 사용되는 **모 무관**(model-agnostic)한 설명 기법입니다. 딥러닝과 같은 블랙박스 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 그 예측 과정이 투명하지 않아 신뢰성과 책임...
# 유방암 선별 진단 유방암은 전 세계 여성에게 가장 흔한 악성 종양 중 하나이며, 조기 발견과 치료가존율 향상에 결정적인 역할을 한다. 유방암 선별 진단(Breast Cancer Screening)은 증상이 없는 건강한 여성군에서 조기에 유방암을 발견하기 위한 체계적인 검사 절차를 의미한다. 이 문서에서는 유방암 선별 진단의 주요 방법, 대상자 기준, ...
# 애플리케이 계층 애플리케이션층(Application Layer)은 컴퓨터 네트워크의신 프로토콜 스택에서 가장 상위에 위치한층으로, 사용자와 직접호작용하는와 프로토콜 제공합니다. 이층은 OSI(Open Systems Interconnection)7계층 모델과 TCP/IP 모델 모두에서 핵심적인 역할 하며, 네워크를 통해 정보를 송수신하는 다양한 애플리케...
# 수직 확장 ## 개요 **수직 확장**(Vertical Scaling), 또는 **스케 업**(Scale Up) 시스템의 성능 향상시키기 위해 기존의 하드웨어 자원을 더 강력한 자원으로 교체 증설하는 방식 아키텍처 설계 전략이다. 이는버의 CPU, 메모리(RAM), 저장장치(SSD 등), 네트워크 대역폭 등을 업그레이드함으로써 시스템 처리 능력을 향...
# PDU ##요 PDU(Power Distribution Unit,력 분배 장)는 전원을앙에서 여러 개 전기 장비 분배하는 데 사용되는 전력 관리 장치입니다.로 데이터센터,버실, 통신 인프라, 산 설비 등 전력 공급이 집중되고뢰성이 요구되는 환경에서됩니다. PDU는 단순한원 분배 역할을 넘어, 전 모니터링 원격 제어, 과부하 방지, 전력 품질 관리 등...
# 행렬 ## 개요 **행렬**(Matrix)은학, 특히 **형대수**(Linear)에서 핵심적인으로, 수치나 기호를 직사각형 형태로 배열하여 표현한 구조입니다.렬은 방정식의 계수를계적으로 표현하고, 선형 변환을 기술, 컴퓨터 그래픽스, 통계,신러닝 등 다양한 기술 분야에서 널리 활용됩니다. 행렬은 **행**(row)과 **열**(column)로 구성...
# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...
이더넷 II 프레 이더넷 II 프레(Ethernet II Frame)은 네트워크 가장 널리 사용되는 데이터크 계층 프로토콜 중 하나로, 이넷 네트워크를 통해 데이터를 전송 때 사용되는 표적인 프레임 형식. 이 프레은 IEEE 80.3 표준 이전에 개발된 디지털 장비 회사igital Equipment Corporation, DEC 인텔(Intel), 제미니...
# TSV ## 개요 **TSV**(Tab-Separated Values, 탭 분리 값)는 텍스트 기반의 단순한 데이터 형식으로, 데이터를 **탭 문자**(`\t`)로 구하여 저장하는 파일 형식입니다.로 표 형태의 데이터를 저장하거나 교환할 때 사용되며, CSV(Comma-Separated)와 매우 유사하지만 구분자로 콤마 대신 **탭**(Tab)을 사...
순서형 로스틱 회귀 ## 개요**순서형 로지스 회귀**(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 **서형 범주**(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(nominal) 범주형 변수를 예측하는 데 사용된다면, 순서형 로지스...
# 블록화 ## 개요 **블록화**()는 수치계산 및적화 기법 분야에서 대모 문제를 보다 관리 가능한 작은 단위인 "블록"(Block)으로 나누어 처리하는 전략을 의미합니다. 이 기법은 계산의 효율성과 메모리 접근 패턴을 개선하며,렬 처리 및 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 데 널리됩니다. 특히 대용량 데이터나 고차원 변수를 다루는 최적화 문제에서 블...
# 인스턴스 메서드 ## 개요 **인스턴스 메서드**(Instance Method)는 객체 지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming)에서 클래스의 인스턴스(객체)에 바인딩되어 호출되는 메서드를 의미합니다. 이 메서드는의 상태(인스턴스 변수에 접근하거나 이를 수정할 수 있으며, 클래스의 동작을 정의하는 핵심 요소 중 하나...
50번째분위수 ## 개요 50번째 백위수**(50 percentile)는 통학에서 자료 중앙값을 의미, 전체 데이터셋 정렬했을 때 **상위 50% 하위 50% 나누는 기점**입니다. 즉 데이터 중 절반 이 값보다 작 같고, 나머 절반은 이보다 크거나 같습니다 이는 데이터 분포의 중심 경향 파악하는 데 매우 중요한 지표로,균과 함께 자주 사용됩니다. 5...
# 콜백 함수 ## 개요 **콜 함수**(Callback Function)는 프래밍에서 특정이 완료된 후에 자동으로 호출되는 함수를 의미합니다. 주로 비동기 처리, 이벤트 처리, 함수형 프로그래밍 패에서 널리 사용되며 특히 **웹 개발** 분야에서 자바스크립트(JavaScript)를 중심으로 매우 중요한 개념입니다. 콜 함수는 "함수를 인자로 전달하여,...
# 피처 클래스 ## 개요 **피처 클래스**(Feature Class)는 지리 정보 시스템(GIS, Geographic Information System)에서 공간를 저장하고 관리하는 기본 단위 중 하나로, 동일한 기하 유형(Geometry Type)과 속성 구조(Attribute Schema)를 가진 일련의 지리적 객체(피처)를 담는 데이터 구조입니...
# 8P8C 8P8C는 전자 통신 및 네트워크 분에서 널리 사용 커넥터의 일종으로, 특히 이더넷(Ethernet) 케블의 연결에 흔히 쓰이는 형태입니다. 이 커넥는 일반적으로 "J45"로져 있으나, 기술적으로는 RJ45와 8P8C는 서로 다른 개념임을 주의해야 합니다. 본 문서에서는 8P8C 커넥터의 구조, 용도, 규격, 접선 방식, 그리고 관련 기술적 ...