# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...

# 문서 임베딩 ## 개요 **문서 임베**(Document Embedding)은 자연처리(NLP) 분야에서 문서 전체를 고정된 길이의 실수 벡터로 표현하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 기계가 이해할 수 있는 수치적 형태로 변환하는 핵심 과정 중 하나이며, 검색, 분류, 유사도 측정, 요약, 클러스터링 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. ...

# 추천 시스템 ## 개요 **추천스템**(Recommendation System)은자의 관심사, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 콘텐츠나 아이템을 제안하는 인공지능반의 기술입니다. 이 시템은 사용자가 방대한 정보 속에서 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 도와주며, 기업 입장에서는 사용자 참여도와 매출을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니...

# 연속형 ## 개요 **연속형**(Continuous type은 데이터과학에서의 측정 방식과 값의 성격에 따라 분류하는 데이터 유형 중 하나로, 특정 구간 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 수치 데이터를 의미합니다. 연속형 데이터는 이산형 데이터와 대조되며, 주로 물리적 측정값(예: 길이, 무게, 온도, 시간 등)에서 나타납니다. 이 데이터 유형...

# 선형 연립방식 선형 연립정식(Linear System of Equations은 여러 개의 선형 방정식이 동시에 성립해야 하는 조건을 만하는 해를 찾는 수학적 문제입니다. 수치해 분야에서 선형 연립방정식은 과학, 공학, 경제학 등 다양한 분야의 모델링 문제에서 핵심적인 역할을 하며, 실제 문제 해결을 위한 수치적 알고리즘 개발의 기초가 됩니다. 이 문서...

# 센서 입력 ## 개요 **센서 입력**(Sensor Input은 물리적 환경의 변화(예: 온도, 압력, 움직임, 조도 등)를 감지하여 이를 전기적 신호로 변환하고, 컴퓨터나 전자 장치가 인식할 수 있는 형태의 데이터로 전달하는 입력 방식을 의미합니다. 현대 하드웨어 기술의 핵심 요소 중 하나인 센서 입력은 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행차, 스마...

# K-Fold Cross- **K-Fold Cross-Validation**(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 ...

# 특성 ## 개요 데이터과학에서 **특성**(Feature)은 데이터 분석, 머신러닝, 통계 모델링 등에서 사용되는 기본 단위의 입력 변수를합니다. 특성 관측값이나 샘플의 속성을 수치적 또는 범주적으로 표현한 것으로, 모델이 예측하거나 분류를 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 ‘방의 수’, ‘면적’, ‘지역’ ...

# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 ...

# 기기적 요인 개요 **기기적 요인**(al Factors)은정 과정에서 사용되는 측정 도구(기기)의 특성이나 상태 인해 발생하는 오차 또는 측정 결과의 신뢰성에 영향을 미치는 요소를 의미한다. 과학적 실험, 산업 공정, 의료 진단, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 정확한 측정은 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 핵심이다. 그러나 아무리 정교한 측...

What-If Tool ## 개요**What-If ToolWIT)은 구글(Google)이 개발한 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 도구입니다 이 도구는 머신러닝 모의 예측 결과를 시각화하고, 다양한 입력 조건을 변경했을 때 모델의 출력이 어떻게 달라지는지 실시간으로 확인할 수 있게 해...

# 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 ...

# 의료 진단 의료 진단(Medical Diagnosis)은 환자의 증상, 징후, 병력, 검사 결과 등을 종합적으로 분석하여 질병이나 건강 상태의 원인을 규명하는 의학적 과정입니다. 이는 환자의 치료 계획 수립과 예후 판단의 기초가 되며, 현대 의학에서 가장 핵심적인 단계 중 하나로 간주됩니다. 정확한 진단은 적절한 치료를 가능하게 하고, 환자의 회복을 ...

BLEU BLEU(Bilingual Evaluationstudy)는 기번역 시스템의 출력질을 자동으로 평가하기 위해 개발된 지표로, 202년 IBM의 Kishore Papineni와 동료들에 의해 제안되었습니다. 이 지표는 기계 생성한 번역 문장을 이상의 인간 전문 번역가가 작성한참조 번역"(reference translation)과 비교함으로써 유사를 ...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 인공지능 및 기계학습 모델의 성능을 평가하는 대표적인 회귀(regression) 문제 지표 중 하나입니다. 예측값과 실제 관측값 사이의 차이를 제곱한 후, 그 평균을 취함으로써 모델의 예측 정확도를 수치화합니다. MSE는 오차의 크기를 강조하며, 특히 큰 오차에 ...

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...

# 측정 오류 ## 개요 **측정 오류**(Measurement Error)란 실제 값과 측정된 값 사이의 차이를 의미하며, 모든 과학적 실험과 관측에서 불가피하게 발생하는 현상입니다. 완벽한 측정은 이론적으로 존재하지 않으며, 측정 기기의 한계, 환경적 요인, 인간의 개입 등 다양한 원인으로 인해 오차가 발생합니다. 측정 오류는 측정의 정확도와 정밀도...

# F1 점수 ## 개요 F1 점수1 Score)는 인공지능 머신러닝 분야에서 분류 모델의 성능을 평가 데 널리 사용되는 지입니다. 특히 **밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall)을 조화롭게 결합한 지표로, 두 값의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가합니다. F1 점수는 불균형 데이터셋(Im...

# 목표 변수 ## 개 **목표 변수**(Target Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 예측하거나 설명하려는 주요 변수를 의미합니다. 이는 종속 변수(Depend Variable), 응답 변수(Response Variable), 또는 출력 변수(Output Variable)라고도 불리며, 모델 학습의 중심이 되는 요소입니다. ...

# 추천 시스템 ## 개요 **추천 시스템**(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비...