# 엣지 ##요 이미지 처리 분야에서엣지**(Edge는 이미지 내에서셀 값이 급히 변하는 경를 의미하며, 주로 물체의 윤, 질감, 색상 변화 등을지하는 데 핵심적인 역할을 한다. 엣지는 시각 정보의 중요한 특징 중 하나로 인간의 시각스템이 물체 인식할 때 사용하는 주요 단서와 유사하다. 컴퓨터 비전 이미지 분석 엣지를 추출하는 객체 인식, 이미지 세그멘...
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"셀"에 대한 검색 결과 (총 146개)
# Conv2D Conv2D는 컨볼루션 신경(Convolutional Neural, CNN)에서 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하기 위해 사용되는 핵심 레이어로, "2D 컨볼루 레이어"를 의미합니다. 딥러, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 이미지의 공간적 구조를 효과적으로 학습하기 위해 널리 사용되며, 이미지 분류, 객체 인식...
# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영...
# 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...
# 나노다공성 TiO₂ 나노다공 이산화티타늄(N-porous TiO₂, Titanium D)은 다공 구조를 가진노미터 크기의 이산티타늄 소재로,은 비표면적과 우수한 광촉매 성능, 전기화학적성 덕분에 에너지, 환경, 전자 기술 등 다양한 분야에서 핵심 소재로 주목고 있다. 특히 태양전지, 수소 생산, 공기 정화, 센서 기술 등에서 중요한 역할을 하며, 지속...
# 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. ...
# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...
# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(Thematic Similarity) 등의 관계를 **에지**(Edge)로 표현하여 학문적 ...
# 드롭아웃 ## 개요 **드롭아웃**(out)은 인공지능, 특히 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 **정규화**(Regularization) 기법 중 하나로,경망 모델의 과적합(Overfitting)을 방하기 위해 고안. 드롭아웃은 훈련 과정 중 임의로 일부 뉴런(neuron)을 일시적으로 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고, 각 뉴런이 다른 뉴런에 과도...
# pandas **pandas**는 파이썬 데이터 조작과 분석을 위한 강력하고수준의 오픈스 라이브러리. NumPy, Sci, Matplotlib 등 함께 Python 기반 데이터학 생태계 핵심 구성 요 중 하나로, 데이터를율적으로 읽고, 정제, 변형하며 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 특히 **2차원 테이블 형식의 데이터**(데이터프레임)를 ...
# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서안된 딥러닝 기반의 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리...
# 이미지 처리 이미지 처리(Image Processing)는 디지털 이미지를 컴퓨터를 이용해 분석, 조작, 향상 또는 인식하는 기술을 의미합니다. 주로 **컴퓨터비전**(Computer Vision)과 **영상처리**(Image Processing) 분야의 핵심 기술 중 하나로 사진, 동영상, 의료 영상, 위성 사진 등 다양한 영상 데이터에 적용됩니다....
# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...
# 기후 모델링 ## 개요 기후 모델링(Climate Modeling)은 지구의 기후 시스템을 수학적이고 물리적인 방식으로 시뮬레이션하여 과거, 현재, 미래의 기후 변화를 예측하고 분석하는 과학적 접근 방식이다. 이는 대기, 해양, 육지, 빙하, 생물권 등 다양한 지구 시스템 요소 간의 상호작용을 수치적으로 표현하며, 기후 변화의 원인과 영향을 이해하는...
# 텍스처 ## 개요 **텍스처**(Texture)는 디지털지 처리 분야에서 물체 표면의 시각적 질감을 나타내는 중요한 특징 중 하나입니다. 텍스는 색상, 밝기, 패턴의 반복성, 표면의 거칠기 등 다양한 시각적 속성의 조합으로 구성되며, 이미지 내의 객체 인식, 분할, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 나무, 석조...
개인화 ## 개요 **개인화**(Personalization는 사용자 각각의호도, 행동턴, 관심사 등을 분석하여 맞춤형텐츠, 서비스 제품을 제공하는 기술적 접근 방식 의미합니다. 특히공지능 기반추천 시스**에서 개인화 핵심 기능으로, 사용자 경험을 극화하고 서비스의 효율 높이는 데 기여합니다. 오늘날 온라인 쇼핑몰(예: 쿠팡, 아마존), 스트리밍 서비스...
# 언어 모델링 ## 개요 **언어 모델링**(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하...
# Salesforce ## 개요 Salesforce**는 세계적으로 가장리 사용되는 클라우드반 고객 관계 관리(CRM, Customer Relationship Management) 소프트웨어 하나로, 기업이 고객과의 상호작을 효과적으로 관하고 영업, 마케팅, 고객 서비스 등을 통합적으로 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 1999년 마크 베니오프(...
# Verticillium dahliae ## 개요 *Vertillium dahliae*는양에 서식 균사형 곰팡로, 전 세계적으로 다양한 경작 작물에 피해를 주는 식물 병균이다. 이 병원균은 **버티실륨 시들음병**(Verticillium wilt의 주요 원인균 중 하나로, 수십 종 이상의 식물에 감되며 특히 감자, 토마토, 고추, 면화, 딸기, 아스파...
# 클러스터링 ## 개요 클러스터(Clustering)은 머신러의 대표적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 기 중 하나로, 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를룹화하는 과정을 말합니다. 이 기법은전에 레이블이 주어지지 않은 데이터셋에 적용되며, 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 클러스터링은 고객 세분화...