# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...

AI검사 ## 개요 AI검사(인공능 검사, AI Model Inspection)는 인공지 모델의 성, 신뢰성,정성, 보성, 투명성 종합적으로 평가하고 분석 과정을 의미합니다 AI 기술이 금융, 의료 자율주행, 채용 등 민감한 분야에 광범위하게 적용면서, 모델 예상치 못한류를 일으키거나 편향된 결정을 내릴 경우 심각한 사회적, 윤리적 문제 초래할 수 있습...

무작위 샘플링 무위 샘플링(Random Sampling)은 통계학과 데이터과학에서 널리 사용되는 기본적인 샘플링 기법으로, 모집단(Population)에서 각 구성원이 동일한 확률로 선택될 수 있도록 표본(Sample)을 추출하는 방법이다. 이 기법은 데이터의 편향을 최소화하고, 추출된 표본이 모집단을 정확하게 대표할 수 있도록 보장하는 데 중요한 역할을...

# AI검사 AI검사(또는 AI 모델 검사) 인공지능 시스템의 성능, 안정성, 공정성, 보안성, 윤리적 적합성 등을 종합적으로 평가하고 검증하는 일련의 절차를 의미합니다. 특히 AI 모델이 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있게 작동하기 위해 필수적인 단계로, 단순한 정확도 측정을 넘어 다양한 위험 요소와 잠재적 편향을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. AI...

# 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 들...

# 당뇨병 ## 개요 당뇨병은 혈액 내 포도당 수치가 지속적으로 상승하는 만성 질환으로, 인슐린의 분비 또는 기능 이상으로 인해 발생합니다. 전 세계적으로 4억 명 이상이 영향을 받고 있으며, 심혈관 질환, 신부전, 시력 손실 등 중대한 합병증을 유발할 수 있습니다. 본 문서에서는 당뇨병의 원인, 증상, 진단 방법, 치료 전략 및 예방 방안에 대해 체계적...

# 결측치 ## 개요 결측치(Missing Values)는 데이터 수집 또는 처리 과정에서 특정 값이 누락된 상태를 의미합니다. 이는 데이터 분석 및 머신러닝 모델의 정확도와 신뢰성에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 적절한 대응 전략이 필수적입니다. 결측치는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 이를 이해하고 처리하는 것은 데이터 과학에서 중요한 단계입니다...

# 범주형 데이터 포인트 ## 개요 범주형 데이터 포인트(Categorical Data Point)는 특정 변수가 **명확한 범주** 또는 **그룹**에 속하는 값을 가지는 데이터 유형이다. 이는 수치적 정보보다는 **분류**나 **속성**을 나타내며, 데이터 과학에서 분석 전처리 및 모델링 단계에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, "성별(남/여)", ...

# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...

# 데이터 포인트 ## 개요 데이터 포인트는 데이터 과학 및 분석에서 기본적인 정보 단위로, 특정 변수 또는 특성에 대한 관측 결과를 나타냅니다. 이 문서에서는 데이터 포인트의 정의, 유형, 분석에서의 역할, 관련 도전 과제 등을 체계적으로 탐구합니다. --- ## 1. 정의 및 개념 ### 1.1 데이터 포인트의 정의 데이터 포인트...

# 인구통계적 분할 (Demographic Segmentation) ## 개요/소개 인구통계적 분할은 마케팅 전략에서 시장을 특정한 **인구 통계학적 특성**에 따라 나누는 방법이다. 이는 소비자의 연령, 성별, 소득 수준, 교육 수준, 직업, 가족 구조 등과 같은 정량적 데이터를 기반으로 고객 그룹을 분류하는 전략이다. 이러한 분할은 기업이 특정 타겟 ...

# 고객 세분화 ## 개요 고객 세분화는 마케팅 전략 수립의 핵심 단계로, 다양한 소비자 집단을 특정 기준에 따라 분류하여 맞춤형 접근을 가능하게 하는 과정입니다. 이는 시장의 다양성을 반영하고, 자원을 효율적으로 배분하며, 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다. 본 문서에서는 고객 세분화의 정의, 주요 유형, 실시 방법, 이점과 도전 과제 등을 체...

# 키워드 연구 (Keyword Research) ## 개요/소개 키워드 연구는 데이터 과학과 분석 분야에서 중요한 역할을 하는 기초적인 프로세스입니다. 이는 특정 주제나 제품에 대한 사용자의 검색 의도를 파악하고, 관련된 키워드(검색어)의 빈도와 경쟁력을 분석하는 과정을 의미합니다. 특히 디지털 마케팅, 콘텐츠 최적화(CRO), SEO(검색 엔진 최적화...

# 고객 세분화 ## 개요 고객 세분화는 마케팅 전략에서 핵심적인 역할을 하는 기법으로, **대규모 고객 집단을 유사한 특성이나 행동을 가진 소규모 그룹으로 나누는 과정**입니다. 이는 단일 마케팅 접근이 효과적이지 못한 현대 시장 환경에서, 특정 고객층에 맞춤형 전략을 수립하기 위해 필수적입니다. 고객 세분화의 목적은 **자원 효율성 향상*...

# 개인화 마케팅 ## 개요 개인화 마케팅(Personalized Marketing)은 고객의 선호도, 행동 패턴, 구매 이력 등을 기반으로 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 제공하는 전략이다. 이는 단순한 대량 마케팅에서 벗어나 **고객 중심의 세분화된 접근**을 통해 브랜드 충성도를 높이고, 매출 증대에 기여한다. 디지털 기술 발전과 데이터 분석 도구의...

# Google Analytics ## 개요/소개 Google Analytics는 구글에서 제공하는 웹 분석 도구로, 사용자가 웹사이트나 앱을 어떻게 이용하는지에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있도록 지원합니다. 2005년 출시 이후 전 세계 수십만 개의 사이트에서 사용되며, 디지털 마케팅, UX 설계, 콘텐츠 최적화 등 ...

# SMM (Social Media Marketing) ## 개요/소개 SMM(Social Media Marketing)는 소셜 미디어 플랫폼을 활용하여 브랜드, 제품 또는 서비스를 홍보하고 고객과 상호작용하는 마케팅 전략입니다. 웹개발 분야에서 SMM은 디지털 마케팅의 핵심 요소로, 사용자 참여도 향상, 브랜드 인지도 확대, 온라인 판매 증가 등 다...

# 제품 (Product) ## 개요 제품(Product)은 마케팅 전략에서 핵심적인 요소로, 기업이 소비자에게 제공하는 가치의 구체적 표현입니다. 제품은 단순히 물리적인 상품을 넘어서 서비스, 디지털 콘텐츠, 브랜드 경험까지 포함합니다. 효과적인 제품 전략은 시장 경쟁력을 확보하고 고객 니즈를 충족시키는 데 필수적입니다. 본 문서에서는 제품의 정의, 유...

# 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....

# 시장 세분화 ## 개요 시장 세분화(Market Segmentation)는 기업이 대규모 시장을 특정한 특성이나 요구를 가진 소비자 그룹으로 나누어 전략적 마케팅을 수행하는 과정이다. 이는 단일 제품이나 서비스가 모든 소비자에게 동일하게 효과적이지 않다는 인식에서 비롯되며, 고객의 니즈에 맞춘 맞춤형 접근을 가능하게 한다. 시장 세분화는 마케팅 전략 ...