# 유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화,...
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"임베딩"에 대한 검색 결과 (총 133개)
# 단일 활성화 ## 개요 **단일 활성화**(One-Hot Encoding)는 범주형 데이터(categorical data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 형태로 변환하는 대적인 데이터 인코딩 기 중 하나입니다.주형 변수는 특정한 카테고리나 레이블을 가지는 데이터로, 예를 들어 "성별(남, 여)", "지역(서울, 부산, 대구)" 등이 있습...
# BART ## 개요 **BART**(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구...
# TF-IDF ## 개 TF-IDF(Term Frequencyverse Document Frequency) 자연어 처리(NLP와 정보 검색Information Retrieval) 분야에서 널 사용되는 **텍스트 데이터의 중요도를 수치화하는 가중치 기**입니다. 이은 특정 단어(term)가 하나의 문서(document) 내에서 얼마나 중요한지를 평가하기...
# 학술 논문 요약 개요 **학술문 요약**(Academic Paper Sumization)은 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의용 기술 중 하나로, 학적으로 작성된 논문의 주요 내용을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 의미합니다. 이 기술 연구자, 학생, 전문가들이 방대한 양의 학술 자료를 빠르게 이해하고 정보를 ...
# 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...
# OneHotEncoder ##요 **OneHotEncoder**는 머신러닝 및 데이터 과 분야에서 범주형 데이터(c data)를 모이 처리할 수 있는 수치 형태로 변환 위해 사용되는 전처리 도구입니다. 사이킷런(Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 `sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 클래스는 범주 변수를 **원...
# 해싱 트릭## 개요 **해싱 트**(Hashing Trick)은 기 학습 및 데이터 과학 분야 고차원의 범주형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 기술이다. 특히 자연어 처리(NLP)나 대규모 범주형 피처를 다룰 때, 원-핫 인코딩(Oneot Encoding)과 같은 전통적인 인코 방식이 메모리와 계산 자원을 과도하게 소모하는 문제를 해결하기 위해 제안...
기사 요약 ## 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플...
# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원핫 인코딩**(One-Hot Encoding)은 범주형 데이터(c data)를 기계학습 모델이 이해할 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 방법 중 하나입니다. 이 기은 각 범주)를 고유한 이진 벡터(binary vector)로 표현하며, 벡터 내에서 해당 범주에 해당하는 위치만 1로 설정하고 나머지 모든 위치는 0...
# 문화적 맥락 ## 개요 자연어처리(N Language Processing, NLP) **문화적 맥락**(Cultural Context은 언어의 의미를 정확하게 이해하고 해석하는 데 핵심적인 요소입니다 인간의 언어는 단순한 단어와 문법의 조합을 넘어서, 사용자의 문화적 배경, 가치관, 사회적 관습, 역사적 경험 등에 깊이 영향을 받습니다. 따라서 자연...
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...
GloVe ##요 **GVe**(Global Vectors Word Representation)는 스탠퍼드 대학교 연구팀이 214년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 실수 벡터 형태로 표현하는 자연어처리(N) 모델이다. GloVe는 단의 분포 가(distributional hypothesis) 기반하여...
# LDA (Lat Dirichlet Allocation) ## 개요 **LDA**(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는주제 모델**(Topic Modeling) 기 중 하나입니다. 주로 문서 집합(corpus) 내에서 잠...
# 하이브리드천 시스템 ## 개 하이브리드 추 시스템(H Recommendation System)은 두 이상의 추천법을 결합하여 사용자의 관심에 더 정확하고 개인화된 추천을 제공하는 인공능 기반 시스템이다. 단일 추천식(예: 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등) 가진 한계를 극복하고, 다양한 데이터 소스와 알고리즘의 장점을 통합함으로써 추천 성능을 향...
# 퍼플렉서티 ## 개요 **퍼플렉서티**(plexity)는 자연어(Natural Language Processing NLP) 분야 언어 모델(Language Model)의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다 직관적으로, 퍼플렉서티 모델이 주어진 텍스트 시퀀스를 예측하는 데 얼마나 '당황'하는지를 나타내는 수치로 해석할 수 있습니다. 즉, 퍼플...
# Gender Bias Score ## 개요 **Gender Bias Score**(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(s...
# 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...
# 텍스트 요약## 개요 **텍스트 요약**( Summarization)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 주요 응용 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 핵심 내용을 보하면서 그 길이를 줄여 요약본 생성하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 대량의 텍스트 데이터 효율적으로 소화하고 이해하기 위해 텍스트 요약 기술은...
# 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...