주택 가격 예측 (House Price Prediction) 1. 개요 주택 가격 예측이란 머신러닝 기반의 회귀 분석을 통해 특정 주택의 가치를 예측하는 과정이다. 이 과정의 주된 목적은 과거의 거래 패턴과 주택의 물리적·환경적 특성 사이의 상관관계를 학습하여, 새로운 데이터가 입력되었을 때 정확한 가격을 산출하는 회귀(Regression) 모델을 구축하는…
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"가중치"에 대한 검색 결과 (총 427개)
New Relic 1. 개요 New Relic은 클라우드 기반의 풀스택 관측성(Observability) 플랫폼으로, 애플리케이션의 성능, 인프라 상태, 사용자 경험 및 로그 데이터를 통합하여 시스템의 전체적인 가시성을 제공하는 도구이다. 단순한 모니터링을 넘어, 분산된 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 발생하는 복잡한 문제의 근본 원인을 빠르게 파…
혼합 알고리즘 (Hybrid Algorithm) 1. 개요 혼합 알고리즘(Hybrid Algorithm)이란 두 개 이상의 서로 다른 알고리즘을 결합하여, 각 알고리즘이 가진 개별적인 단점을 보완하고 장점을 극대화함으로써 문제 해결의 효율성과 정확도를 높이는 최적화 기법이다. 현대의 복잡한 계산 문제들은 단일 알고리즘만으로는 해결하기 어려운 경우가 많다. …
LoRa 개요 LoRa(롱레인지, Long)는 저전력 광 네트워크(LPWAN, Low-Power Wide-A Network)를 구현하기 위한 무선 통신 기술로, 장거리 통신과 낮은 전력 소비를 동시에 실현하는 것이 특징이다. LoRa는 IoT(Internet of Things) 환경에서 센서 데이터를 장시간 동안 배터리로 구동하며 수 킬로미터 이상 거리로 …
Siamese Networks (샴 네트워크) 1. 개요 샴 네트워크(Siamese Networks)는 두 개 이상의 서로 다른 입력값에 대해 동일한 가중치를 공유하는 신경망 구조를 사용하여, 입력 데이터 간의 유사도(Similarity)를 측정하는 특수 목적의 신경망 아키텍처이다. 일반적인 신경망이 입력 데이터를 특정 클래스로 분류(Classificati…
데이터 편향 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 …
DAC (디지털-아날로그 변환기) 1. 개요 DAC(Digital-to-Analog Converter, 디지털-아날로그 변환기)는 이진수 형태의 디지털 신호를 연속적인 전압이나 전류 형태의 아날로그 신호로 변환하는 전자 회로 또는 장치를 말한다. 컴퓨터, MCU(마이크로컨트롤러) 등 디지털 시스템은 모든 데이터를 0과 1의 조합으로 처리하지만, 우리가 살아…
Priority Queuing (우선순위 큐잉) 1. 개요 Priority Queuing(PQ, 우선순위 큐잉)은 네트워크 장비의 출력 인터페이스에서 패킷을 전송할 때, 트래픽의 중요도에 따라 우선순위를 부여하고 높은 순위의 패킷을 먼저 처리하는 QoS(Quality of Service, 서비스 품질) 스케줄링 메커니즘이다. 일반적인 FIFO(First-I…
프레임화 (Framing) 1. 개요 음성 신호 처리에서 프레임화(Framing)란 연속적인 시간 흐름으로 이루어진 음성 신호를 분석하기 위해, 이를 일정 길이의 짧은 구간(Frame)으로 나누는 전처리 과정을 말한다. 음성 신호는 시간에 따라 주파수 성분이 계속해서 변하는 비정상 신호(Non-stationary Signal)이다. 하지만 신호 처리의 핵심…
재현율 개요 재현율(Recall)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 정답인 사례 중에서 모델이 얼마나 많은 것을 올바르게 찾아냈는지를 나타내는 비율입니다. 주로 분류 문제, 특히 이진 분류(Binary Classification)에서 사용되며, 민감도(Sensitivity) 또는 참양성률(True Positive Ra…
스무딩 타깃 인코딩 스무딩 타깃코딩(Smoothing Target Encoding은 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하는 데이터 정제 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 널리 사용된다. 이 기법은 범주형 변수의 각 카테고리에 대해 해당 카테고리가 목표 변수(target variable)에 미치는 영향을 수치로 표현하면서, 소수의 샘플로…
어휘 사전 (Vocabulary) 1. 개요 어휘 사전(Vocabulary)이란 자연어 처리(NLP)에서 모델이 처리할 수 있는 모든 고유한 토큰(Token, 텍스트의 최소 의미 단위)의 집합을 의미하며, 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 수치형 벡터로 변환하기 위한 기초 매핑 테이블 역할을 한다. 2. 어휘 사전 구축 과정 어휘 사전 구축은 원시 …
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여…
전역 정규화 (Global Normalization) 1. 개요 전역 정규화(Global Normalization)란 머신러닝 모델 학습 전, 데이터셋 전체의 통계량(평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등)을 산출하여 모든 개별 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환하는 데이터 전처리 기법이다. 이 과정의 주된 목적은 서로 다른 단위(Unit)나 스케일을 가진 …
특성 맵 (Feature Map) 1. 개요 특성 맵(Feature Map)이란 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)에서 입력 데이터에 필터를 적용하여 특정 시각적 특징(특성)이 활성화된 위치와 강도를 나타낸 텐서(Tensor) 형태의 데이터를 의미한다. CNN의 핵심은 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 유의미한 패턴…
방사선 노출 방사선 노출이란 방사성 물질로부터 방출되는 전리 방사선(Ionizing Radiation)이 인체나 생체 조직에 흡수되어 에너지를 전달하는 현상을 말한다. 전리 방사선은 세포 내의 분자를 이온화시켜 DNA 손상을 유발하거나 화학적 변화를 일으켜 생물학적 영향을 미칠 수 있다. 방사선의 종류 방사선은 그 성질과 투과력에 따라 다음과 같이 구분된다…
Doc2Vec Doc2Vec은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 임베딩 기법으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터로 표현할 수 있도록…
모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…
이진수 (Binary Number) 개요 이진수란 0과 1, 두 개의 숫자만을 사용하여 수를 표현하는 2진법(Base-2) 체계의 수입니다. 현대 컴퓨터 과학의 가장 기초가 되는 수 체계로, 전압의 높고 낮음(High/Low)이나 스위치의 온/오프(On/Off)와 같이 두 가지 상태를 가지는 전자 회로의 물리적 특성을 가장 효율적으로 반영할 수 있기 때문에…
은닉 상태 (Hidden State) 1. 개요 은닉 상태(Hidden State)란 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 같은 시퀀스 데이터 처리 모델에서 과거의 입력 정보를 압축하여 저장하고, 이를 다음 시점으로 전달하는 일종의 '내부 메모리' 역할을 하는 벡터이다. 시퀀스 데이터(텍스트, 음성, 주가 등)는 데이터의 순…