num_leaves num_leaves는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 최대 잎 노드 수(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다. 이 파라미터는 모델의 …
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운동 방법 운동 방법은 개인의 목표(체중 감량, 근력 증진, 유연성 향상, 지구력 강화 등)와 체력 수준에 따라 다양하게 설정될 수, 올바른 운동 방법을 선택하고 실천하는 것은 건강 증진과 부상 예방에 핵심적인 역할을 합니다. 이 문서에서는 대표적인 운동 방법의 종류, 특징, 적용 방법, 그리고 실천 시 고려해야 할 사항을 체계적으로 정리합니다. 운동 방법…
Bias Benchmark for QA 개 Bias Benchmark for QA질문-응답 시스의 편향 평가 벤치마크)는 인공지능 기반 질문-응답(Question Answering, QA 모델에서 발생 수 있는 사회적,화적, 성, 인종적 편향을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 벤치마크 데이터셋 및 평가 프레임워크입니다. 최근 대규모 언어 모델(Large L…
LightGBM GBM은 마이크로소프트에서 개발한성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 지도 학습 알고리즘. 특히 분류, 회귀, 순위 예 등의 머신러 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost와 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gradient Boosting De…
Gigabit Ethernet 개요 Gigabit Ethernet기가비트 이더넷) 이더넷 네트워크 기술의 한 형태로, 최대 1 기가비트 초당(Gbps, 즉 1000)의 데이터 전 속도를 제공하는 유 연결 기술이다. IEEE 802.3 표준에 의해 정의되며, 특히 IEEE 802.3ab(1000BASE-T) 및 IEEE 802.3z(1000BASE-X 계열)…
희소성 개요 희소성(Sparsity은 데이터과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 데이터의 대부분이 0 또는 비어 있는 상태를 의미합니다. 즉, 전체 데이터 구조 중에서 실제 유의미한 정보(비영 값)를 가진 요소의 비율이 매우 낮은 경우를 말합니다. 희소성은 텍스트 데이터, 추천 시스템, 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 자연스럽게 발생…
메타버스 개요 메타버스(Metaverse)는 현실과상 세계가 융합된 지속이고 상호작용 가능한3차원 디지털 공간을 의미한다. 이 용어는 '메타'(meta, 초월)와 '유니버'(universe,주)의 합성어로, 사용자가 아바타를 통해 가상 환경에서 사회적 활동, 경제 활동, 교육, 엔터테인먼트 등을 수행할 수 있는 플랫폼을 지칭한다. 메타버스는 증강현실(AR)…
데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전처리는…
NLTK 개요 NLTK(Natural Language Toolkit는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 파이 기반의 강한 오픈소스 라이브러리입니다.2001년 스티븐 반드레브(Steven Bird), 에반 클라이너(Ewan Klein), 에드워드 로프터스(Edward Loper) 등에 의해 개발되었으며, 현재는 …
ShuffleSplit ShuffleSplit은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 모델 평가를 위해 널 사용되는 데이터 분 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터셋을 반복적으로 무작위 섞은 후, 훈련용(train)과 검증용(validation) 데이터로 분할하는 방식으로, 특히 교차 검증(cross-validation)의 대안 또는 보완 수단으로 활용됩니다. 이…
K-겹 교차 검증 개요 K-겹 교차 검증(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전체 데이터를 효율…
WPA3 개요 WPA3(-Fi Protected Access 3)는선 네트워크의 보안 강화하기 위해 개발된 최신 무선 보안 프로토콜로, Wi-Fi Alliance가 2018년에 공식 발표했습니다. WPA3는전 버전인 WPA2의 보안 취약점을 보완하고, 개인 사용자부터 기업 환경까지 다양한 무선 네트워크 환경에서 더 높은 수준의 데이터 보호를 제공하는 것을 …
배열 인덱싱 배열 인덱싱(Arraying)은 데이터과학 및 프로그래밍에서 배열(또는 리스트, 벡터, 행렬 등) 내 특정 요소에 접근하기 위해 사용하는 기법입니다. 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해서는 배열의 특정 위치에 있는 값을 정확하게 선택하거나 수정할 수 있어야 하며, 이 과정에서 인덱싱이 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 배열 인덱싱의…
Hadoop HDFS 개요 Hadoop HDFSHadoop Distributed File System)는파치 하둡pache Hadoop)로젝트의심 구성 요소 중 하나, 대용량 데이터를 분산 환경에서 안정적이고 효율적으로 저장하기 위한 분산 파일 시스템입니다. HDFS는천 대의 일반적인 상용 하드웨어로 구성된 클러스터에서 페타바이트(PB) 규모의 데이터를 저…
ViT (Vision Transformer 개요 ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 랜스포머(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 컴퓨터비전 모델입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 "An Image is Wo…
Touchscreen 리모 개요 Touchscreen 리모은 터치 스크린을 기으로 한 입력장치로서, 전통적인 물리적 버튼이 아닌 터치 인터페이스를 통해 기기 제어를 가능하게 한다. 주로 스마트 TV, 홈 시어터 시스템, 스마트 홈 기기, 에어컨, 조명 등 다양한 전자기기를 제어하는 데 사용되며, 사용자에게 직관적이고 유연한 인터페이스를 제공한다. 이 리모컨…
MARD: 측정 정확도의 핵심 지표 요 MARD(Mean Absolute Relative Difference, 평균 절대 상대 오차)는 측정 기술 분야에서 측정 장치의 정확도(accuracy)를 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 지표입니다. 특히 혈당 측정 장치, 예를 들어 연속혈당측정기(CGM, Continuous Glucose Monitor)의 성능을 …
Bidirectional Encoder Represent from Transformers 개요 Bid Encoder Representations from Transformers(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT)과 달리 양방향 문…
교차 검증 개요 교차 검(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터 양이 제…
Kubernetes 개요 쿠버네티스(Kubernetes, 줄여서 K8s) 컨테이너화된 애플리케이션 자동으로 배포, 확장 및 관리하기 위한 오픈소스 컨테이너 오스트레이션 플랫이다. 구글이 내부 시스템인 Borg를 기반으로 개발하여 2014년에 공개한 쿠버네티스는 현재 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF, Cloud Native Computing Found…