시퀀스 라벨링 (Sequence Labeling) 시퀀스 라벨링(Sequence Labeling)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 입력된 연속적인 데이터 시퀀스(일반적으로 단어 또는 문자 단위)에 대해 각 요소마다 해당하는 클래스 라벨을 예측하는 지도 학습 문제입니다. 이는 문장의 구조적 이해를 바탕으로 개별 토큰의 의미를 파악하는 데 핵심적인 역할을 하며…

세그먼테이션 (Segmentation) 세그먼테이션(Segmentation)은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 이미지 처리 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 기법으로, 거대한 데이터 집합이나 복잡한 신호를 의미 있는 하위 그룹이나 영역으로 나누는 과정을 의미합니다. 본 문서에서는 데이터 과학의 맥락에서 주로 활용되는 데이터 세그먼테이션과 컴퓨터 비전의 맥락…

Pattern Recognition and Machine Learning Pattern Recognition and Machine Learning(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서 체계적으로 …

특징 강화 (Feature Enhancement) 개요 특징 강화(Feature Enhancement)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 원시 데이터(Raw Data)의 품질을 개선하거나, 기존 특징(Feature)의 표현력을 높여 모델의 예측 성능을 극대화하기 위한 일련의 전처리 및 변환 기법을 포괄하는 개념입니다. 단순히 결측치를 채우거나 이상치를 제…

Supervised Fine-tuning (지도 미세 조정) Supervised Fine-tuning(SFT, 지도 미세 조정)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이나 다른 딥러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 전문화시키기 위해, 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 모델의 가중치를 추가로 학습시키는 과정입니…

레이블의 분포 (Label Distribution) 개요 레이블의 분포(Label Distribution)는 기계 학습(Machine Learning) 및 데이터 과학 분야에서 분류(Classification) 문제의 타겟 변수(Target Variable)가 데이터셋 내에서 어떻게 할당되어 있는지를 나타내는 통계적 특성입니다. 특히 지도 학습(Superv…

머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 학습할 수 있는…

노이즈 로버스트 모델링 (Noise-Robust Modeling) 개요 노이즈 로버스트 모델링(Noise-Robust Modeling)은 음성 인식 시스템이 배경 소음, 화자 간 변이, 채널 왜곡 등 다양한 환경적 요인으로 인한 잡음(Noise)에 강건하게(Robust) 작동하도록 설계된 모델링 기법을 포괄하는 개념입니다. 이상적인 청정 환경(Clean E…

Zero-Shot 분류 개요 Zero-shot 분류(Zero-Shot Classification, ZSC)는 머신러닝 및 인공지능 분야에서 훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 식별하고 범주화하는 기술입니다. 기존 지도 학습이 레이블이 명시된 데이터를 통해 모델을 최적화하는 것과 달리, zero-shot 분류는 모델이 테스트 시점에 처음 접하는 미지…

수치 예측 문제 (Numerical Prediction Problem) 개요 수치 예측 문제는 머신러닝에서 입력 데이터의 특징을 바탕으로 연속적인 실수 값(continuous value)을 출력하는 지도 학습(Supervised Learning) 태스크입니다. 이 분야는 통계학의 회귀 분석(Regression Analysis)에 이론적 뿌리를 두고 있으며,…

군집화 (Clustering) 개요 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나로, 사전에 레이블이 없는 데이터 집합을 유사한 특성을 가진 그룹(군집, cluster) 으로 자동 분할하는 방법을 말한다. 데이터 포인트 간의 거리 혹은 유사도 측정을 기반으로, 같은 군집에 속한 객체들은 서로 가깝고, 다른…

기계학습 기반 방법 개요 기계학습 기반 방법(Machine Learning-based Approach)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 데이터의 패턴을 자동으로 학습하고 이를 기반으로 다양한 언어 과제를 수행하는 핵심 기술입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리, 기계학습 기반 방법은 대량의 텍스트 …

Agglomerative 개요 Agglomerative는 군집화(Clustering) 기법 중 하나로, 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)의 대표적인 하향식 접근 방식입니다. 이 알고리즘은 각 데이터 포인트를 초기에 개별 군집으로 간주한 후, 유사도가 높은 군집을 점진적으로 병합하여 하나의 큰 군집으로 만드는 하향식(bottom-up…

DPR 개요 DPR(Dense Passage Retrieval)은 자연어처리(NLP) 분야에서 정보 검색(IR, Information Retrieval)을 위한 핵심 기술 중 하나로, 기존의 희소 표현 기반 검색 방식(예: BM25)을 보완하거나 대체하기 위해 제안된 밀집 벡터 기반의 문서 검색 기법입니다. DPR은 질의(query)와 문서(passage)…

시계열 분석 개요 시계열 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 주기성, 그리고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론입니다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의학, 공학, 물류 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서도 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 시…

특성 추출 개요 특성 추출(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, 계산 효율성 향상, …

의사결정 나무 개요 의사결정무(Decision Tree)는 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification와 회귀() 문제를 해결하는 데 적합한 모델입니다. 이 알고리즘은의 특성(변수)을 기준으로 계층적으로 분할하여 최종적으로 예측 결과를 도출하는 트리 구조의 모델을 생성합니다. 의사결정 나무는 직관…

자동 라벨 개요자동 라벨링(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이거나, 텍스트 …

의료 보조 개 의료 보(의료 지원, Medical Assistance) 분야에서 인공지능(AI은 환자 진단, 치료 계획 수립, 의료 영상 분석, 약물 개발, 원격 진료 등 다양한 영역에서 혁신 역할을 수행하고 있습니다. AI 기술의 발전은 의료 서비스의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시켰으며, 특히 인력 부족 문제와 의료 과부하 상황에서 중요한 해결책…

프롬프트 기반 추 개요프롬프트반 추론(-based Reasoning) 인공지능, 대규모 언 모델(Large Language Models,LM)의 성능을 평가하고 향상시키기 위한 핵심적인 방법론 중 하나입니다 이 기법은 모델이 주어진(프롬프트)을 바으로 논리적 사고, 추론, 해결 능력을 발휘하도록 유도하는 방식으로, 전통적인 지도 학습 방식과는 달리 레이블링…