# ROC 곡선 ## 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 **민감도**(감지율, 재현율)와 **위양성율**(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

데이터 기반 자화 ## 개 **데이터 기반 자동화**(Data-Driven, DDA)는 실시간 또는 배 처리된 데이터를 기반으로 시스템이 자율적으로을 내리고을 수행하는 기술적 접근식을 의미합니다 이는 전통적인칙 기반 자화와 달리 정형·비정 데이터를 분석하여 동적 상황에 맞춰 적응하는 능력을 갖추고 있어, 제조업, 금융, 물류, 헬스케어 등 다양한 산업 ...

인간 피드백 ## 개요**인간 피드 수집**(Human Feedback Collection)은 인공지능(AI) 시스템, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상과 행동 조정을 위해 인간의 판단, 평가, 선택 등을 수집하는 과정을 말합니다. 이는 주로 강화학습 기반 모델(예: LLM, 로봇 제어 등)의 학습 데이터를 보완하거나, 모델의 출력 결과에 대한 질적 평가를...

# 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...

# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...

# 픽셀 값 재정 ## 개요 **셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리에서 각 픽셀의 밝기 또는상 값을 특정 범위로 변환하는 기법을 말합니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신 러닝 모델 학습을 위한 데이터 전처리 단계에서 매우 중요하게 활용됩니다. 예를 들어, 원본 이미지의 픽셀 값이 0~25...

# 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 다양...

# 엣지 컴퓨팅 ## 개요 **엣지 컴퓨팅**(Edge Computing)은 데이터 처리를 네트워크의 중심부(예: 클라우드 데이터센터)가 아닌, 데이터 생성 원천에 가까운 위치에서 수행하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이는 사용자 디바이스, 센서, IoT 기기 등 데이터가 발생하는 "엣지"(Edge)에서 실시간 또는 근실시간으로 정보를 처리함으로써 지연(...

# 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 전...

# 노이즈 감소데이터 정제(Data Cleaning) 과정에서 **노이즈 감소**(Noise Reduction)는 데이터 품질을 향상시키기 위한 핵심 단계 중 하나입니다. 실제 환경에서 수집된 데이터는 다양한 외부 요인으로 인해 오류, 이상치, 불필요한 변동성 등이 포함되어 있으며, 이러한 요소를 '노이즈(noise)'라고 부릅니다. 노이즈는 데이터의 진짜...

# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...

# 고차원 희소 데이터 ## 개요 **고차원 희소 데이터**(High-dimensional sparse data)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 특성의 수가 매우 많지만 각 데이터 포인트가 실제로 값을 가지는 특성은 극히 일부에 불과한 데이터를 의미한다. 이러한 데이터는 텍스트, 유전자 정보, 추천 시스템, 이미지 ...

# 데이터 파이프라인 자동화 ## 개요데이터 파이프라인 자화(Data Pipeline Automation는 데이터 수집, 변, 로딩(L), 검증 모니터링, 배포 데이터 처리 과정을 수작업 없이 시스적으로 수행하도록 설계하는 기술적 접근입니다 대용량 데이터가 실시간으로 생성되는 현대 기업 환경에서는동으로 데이터를 관리하는 것이 비효율며 오류 발생 가능성이 ...

# Kubernetes ## 개요 **쿠버네티스**(Kubernetes, 줄여서 K8s) 컨테이너화된 애플리케이션 자동으로 배포, 확장 및 관리하기 위한 오픈소스 컨테이너 오스트레이션 플랫이다. 구글이 내부 시스템인 **Borg**를 기반으로 개발하여 2014년에 공개한 쿠버네티스는 현재 **클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단**(CNCF, Cloud Nat...

# 의료 영상 의료 영상(Medical Imaging)은체 내부의 구조와 기능을 비침습적으로 시각화하여 질병 진단, 치료 계획 수립, 치료 경 관찰 등을 지원하는 핵심적인 의료기술 분야이다. 이 기술은 현대 의학에서 진단의 정확성을 크게 향상시켰으며, 다양한 질환의 조기 발견과 정밀한 치료를 가능하게 한다. 의료 영상 기술은 물리학, 공학, 컴퓨터 과학,...

# 불용어 ## 개요 **용어**(Stopword)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)에서 분석에 중요한 의미를 가지지 않는 것으로 간주되는 단어들을 말한다. 일반적으로 문장의 구조를 이루기 위해 자주 등장하지만, 실제 의미 분석이나 정보 추출 과정에서 기여도가 낮은 단어들이 여기에 해당된다. 예를 들어, 한국어에서...

# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...

# 요약 생성 ## 개요 **요약 생성**(Summarization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 핵심 응용 기술 중 하나로, 긴 텍스트의 핵심 정보를 보존하면서 더 짧고 간결한 형태로 재구성하는 작업을 말합니다. 이 기술은 정보 과잉 시대에 사용자가 방대한 텍스트 자료(예: 뉴스 기사, 학술 논문, ...