# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...
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# L2 정규화 개요 **L2 정규화**(2 Regularization), 또는 **리지 정규화**(Ridge Regularization), **중치 감소**(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하...
# 다항식 커널 ## 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 **신러닝**, 특히 **서포트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 ...
# Altair **air**는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 **Vega** 및 **Vega-Lite** 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가...
# 리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 **다중공선성**(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지...
# L∞ 노름 ## 개요 L∞ 노름-infinity norm), **최대 노름**(maximum norm), **균등 노름**(uniform norm), **서프리멈 노름**(supremum norm)은 벡터 공간 또는 함수 공간에서 벡터나 함수의 크기를 측정하는 방법 중 하나로, 선형대수학과 함수해석학에서 중요한 역할을 한다. L∞ 노름은 벡터의 성분...
# FORTRAN 7 ## 개요 FORTRAN 7은 **FORTRAN**(****mula ****slation의 약자) 계열의 프로그래밍어 중 하나로, 1978년에 공식적으로 미국국립표준협회(American National Standards, ANSI)에 의해 표준화된 버전. 공식 명칭은 **ANSI X3.9-197**이며, 일반적으로 **FORTRAN...
# IPsec ## 개요 IPsec(IP Security)는 인터넷 프로토콜(Internet Protocol) 기반 통신에서 데이터의 기밀성, 무결성 인증을 보장하기 위해 설계된 보 프로토콜 모음입니다. IPsec은 주로 네트워크 계층(OSI 모델의 3계층)에서 작동하며, IP 패킷 단위로 보안을 제공함으로써 네트워크 통신의 전반적인 보안을 강화합니다....
# 에너지 밀 ## 개요**에너지 밀도**( Density)는 단 질량 또는 단위 부당 저장된 에너지의을 의미하는 물량으로, 에너 저장 매체(: 연료, 배리, 축전장치 등)의 효성과 성능을 평가하는 핵심 지이다. 에너 밀도는 일반적으로 가지 형태로 표현된다: - **질량준 에너지 밀도**( Energy): 단위 질량, kg)당 저장된 에너지/kg, Wh...
# 고효율 태양전 ## 개요 고효율양전지(高效率 太電池)는 태양광을 전기로 변환하는 과정에서 높은 에너지 변환 효율을 가지는 태양전지를 의미한다. 일반적인 상용 실리콘 기반 태양전지의 효율이 약 15~22% 수준인 반면, 고효율 태양전지는 25% 이상의 효율을 달성하며, 일부 실험적 기술은 40%를 넘기도 한다. 이러한 고성능 태양전지는 공간 제약이 있...
# 반도체 제조 공정 노드 ## 개요 반도체 제조 공정 노드(이하 '공정 노드')는도체 칩을 제조할 때 사용되는 기술의 정밀도와 미세화 수준을 나타내는 지표입니다. 일반적으로 나노미터(nm) 단위로 표현되며, 7nm, 5nm, 3nm 등의 숫자는 트랜지스터의 게이트 길이, 피치(pitch), 또는 특정 구조의 크기를 간접적으로 나타냅니다. 이 숫자가 작...
# 결측치 처리 ## 개요 결측치 처리(Missing Data Handling)는 데이터 과학 및 통계 분석에서 중요한 전처리 과정 중 하나로, 데이터셋 내에서 일부 값이 누락된 경우(NaN, NULL, 빈 값 등) 이를 어떻게 처리할지를 결정하는 절차를 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 다양한 이유로 결측치를 포함할 수 있으며, 이를 적절히 처리하지 ...
# 고체 전해질 ## 개요 고체 전해질(Solid Electrolyte)은 리튬이온전지 등 이차전지에서 액체 전해질 대체하기 위한 핵심 구성 요소로, 이온을 전도하되 전자를 차단하는 고체 상태의 물질이다. 전해질은 전지 내에서 양극과 음극 사이에서 이온(주로 리튬 이온)을 이동시켜 전기화학 반응을 가능하게 하는 중요한 역할을 한다. 기존의 액체 전해질은...
# 800GbE## 개요 **80GbE**(800 Gigabit Ethernet)는 이더넷 네트워크 기술의 차세대속 표준으로, 초당 800기가비트(Gbps)의 데이터 전 속도를 제공 기술입니다. 이 표준은 데이터센터, 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 서비스, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 워크로드의 폭발적인 성장에 대응하기 위해 개발되었으며, 기존...
# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...
# 레이블 인코 ## 개요 **레이블 인딩(Label Encoding)**은 머신닝 및 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를델이 처리할 수 있는 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 범주형 변수는 일반적으로 텍스트 형태의 값(예: '남성', '여성', '서울', '부산')으로 구성되어 있으며, 대...
# vMotion v은 VMware에서 개한 핵심 가상 기술로, 실행 중인 가상 시스템(VM, Virtual Machine)을 물리적 서버 간에 **중단 없이 실시간으로 마이그레이션**하는 기능을 제공합니다. 이술은 데이터센터의 가용성, 유연성, 리소스 최적화를 극대화하는 데 중요한 역할을 하며, 클라우드 인프라와 동적 리소스 관리 환경에서 필수적인 요소...
# 콜백 ## 개 **콜백**(Callback)은 프로그래밍에서 비동기를 구현하는 널리 사용되는 패 중 하나로, 특정 작업이료된 후 실행될 함수를 인자로 전달하여 나에 호출되도록 하는 기법입니다. 주 이벤트 기반 프로그래밍, 비동기 I/O, GUI 프로그래밍, 웹 개발 등에서 활용되며, 특히 JavaScript와 같은 단일 스레드 언어 비동기 작업 처리...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...
# 최적의 경계선 ## 개요 **최적 경계선**(Optimal Decision)은 머신러닝, 지도 학습(Supervised Learning)에서 분류(Classification) 문제 해결할 때 사용 핵심 개념 중 하나. 이는 서로 다른 클래스에 속한 데이터 포인트들을 가장 잘 구분할 수 있는 기하학적 경계를 의미합니다. 최적의 경계선은 모델이 새로운 ...