# PoS (Part-of-Speech Tagging) ## 개요 PoS(Part-of-Speech) 태깅은 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 내 단어의 문법적 역할을 식별하는 기술로, 텍스트 데이터를 구조화하여 분석에 활용합니다. 이는 언어학과 컴퓨터 과학의 교차점에서 발전한 기법으로, 데이터 과학에서 텍스트 마이닝, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한...

# 시계열 데이터 포인트 ## 개요/소개 시계열 데이터 포인트는 특정 시간에 대한 측정값을 나타내는 데이터의 단위입니다. 이는 시간에 따라 변화하는 현상을 분석하기 위해 사용되며, 금융, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 시계열 데이터 포인트는 순서를 가지며, 시간 간격이 일정하거나 불규칙할 수 있습니다. 본 문서에서는 시계열 데...

# PCA (주성분 분석) ## 개요 PCA(Principal Component Analysis)는 데이터 과학에서 널리 사용되는 **차원 축소 기법**으로, 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하면서도 최대한 많은 정보를 유지하는 방법이다. 주성분 분석은 데이터의 분산을 최대화하는 방향(주성분)을 찾아내어, 이를 통해 데이터의 구조를 간결하게 표현하고 ...

# Q-값 ## 개요 Q-값(Q-value)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)에서 중요한 개념으로, 특정 상태(state)에서 특정 행동(action)을 선택했을 때 기대할 수 있는 누적 보상(reward)을 나타냅니다. 이는 에이전트(agent)가 최적의 정책(policy)을 학습하는 데 필수적인 역할을 하며, Q-학습...

# 하이퍼파라메터 ## 개요/소개 하이퍼파라메터(Hyperparameter)는 머신러닝 모델의 학습 과정에서 **사전에 설정되는 조절 매개변수**로, 모델의 성능과 수렴 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 학습 알고리즘 내부에서 자동으로 계산되지 않으며, 개발자가 직접 정의해야 하는 파라메터입니다. 예를 들어, 신경망의 경우 레이어 수, 노드 수, 활...

# 예측 분석 ## 개요 예측 분석(Predictive Analytics)은 과거 데이터를 기반으로 미래의 사건이나 트렌드를 예측하는 데이터과학의 하위 분야입니다. 이는 통계학, 머신러닝, 인공지능(AI) 기술을 결합하여 패턴을 식별하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 구축합니다. 예측 분석은 비즈니스 의사결정 지원, 리스크 관리, 고객 행동 예측 등 다양한...

# 가상 모델 ## 개요 가상 모델(Virtual Model)은 데이터 과학 분석에서 실세계 현상을 추상화하거나 시뮬레이션을 통해 예측 및 의사결정을 지원하는 수학적 또는 알고리즘 기반의 구조물입니다. 이는 복잡한 시스템을 단순화하여 핵심 요소를 강조하고, 데이터를 기반으로 가설 검증이나 미래 추세를 분석하는 데 활용됩니다. 특히 머신러닝, 통계 모델링,...

# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...

# 벨만 방정식 ## 개요/소개 벨만 방정식(Bellman Equation)은 **동적 프로그래밍(Dynamic Programming)**과 **강화 학습(Reinforcement Learning)**에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 모델로, 최적 의사결정 문제를 분해하여 해결하는 데 사용됩니다. 이 방정식은 상태와 행동의 관계를 수학적으로 표현하며, 장...

# 예측 유지보수 ## 개요/소개 예측 유지보수(Predictive Maintenance)는 장비의 고장 가능성을 사전에 분석하여 적절한 시점에 유지보수를 수행하는 기술입니다. 이 방법은 전통적인 정기적 유지보수와 달리, 데이터 수집 및 분석을 통해 실제 상태에 맞춘 유지보수 전략을 수립합니다. 특히 소프트웨어와 오픈소스 기술의 발전으로 인해, 예측 ...

# 지도학습 ## 개요 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 사용되는 머신러닝(Machine Learning) 기법 중 하나로, **라벨이 붙은 데이터**를 통해 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 이용해 패턴을 인식하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다....

# 머신러닝 ## 개요/소개 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 기술입니다. 이는 전통적인 프로그래밍에서 명시된 규칙에 의존하는 방식과 달리, 대량의 데이터를 활용해 모델을 자동으로 생성합니다. 머신러닝은 다양한 산업에서 혁신을 이끌며, 이미지 인식, 자연...

# 다중 로지스틱 회귀 ## 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 **이산형 종속 변수**를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에...

# 머신러닝 ## 개요 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘을 설계하는 기술입니다. 전통적인 프로그래밍에서 명확한 규칙을 수동으로 입력하는 방식과 달리, 머신러닝은 대량의 데이터를 통해 자동으로 모델을 생성합니다. 이 기술은 이미지 인식, 자연어 처...