Google Cloud Storage Cloud Storage(GCS는 구글 클라우드 플폼(Google Cloud Platform, GCP)에서 제공하는성능, 확장성 있는 객체 기반 클라우드 스토리지 서비스입니다. 데이터 유형을 안전하고 효율적으로 저장, 관리, 공유할 수 있도록 설계되어 있으며, 기업, 개발자, 데이터 과학자들이 대용량 데이터를 처리하...
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"클래스"에 대한 검색 결과 (총 218개)
Spring Boot ##요 **Spring Boot**는 자 기반의 오픈소스 프레임워크로, 스프링 프임워크 기의 애플리케이을 보다 빠르고 쉽게 개발할 수 있도록 설계된 도구입니다. 스프링 프레워크의 복한 설정과 구성의 번거로움을 줄이고, "기본값으로 시작하고 필요한 경우만 오버라이드"하는 원칙을 따르며, 개발자가 빠르게 프로토타입을 구축하고 서비스를 ...
# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 ...
# 모듈 모(Module)은 소트웨어 개발과 데이터과학 분야에서 중요한 개념으로, 특정 기능이나 작업을 수행하는 독립적이고 재사용 가능한 코드 단위를 의미합니다. 데이터과학에서는 반복적인 분석 작업을 체계적으로 관리하고 효율적으로 공유하기 위해 모듈화가 필수적입니다. 이 문서에서는 모듈의 정의, 역할, 활용 사례, 그리고 데이터과학에서의 중요성에 대해 상...
# 비용 함수 ## 개요 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function는 머신러닝 및 데이터과학에서 모델의 예측 성능을 정적으로 평가하는 데 사용되는 핵심 개념이다. 이 함수는 모이 실제 데이터를 기반으로 예측한 값과 실제 관측값 사이의 차이, 즉 '오차'를 수치화하여 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지를 나타낸다. 비용 함...
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공능, 특히 머신러닝 모의 성능을 평가하는심 지표 중 하나로, **모델이 '긍정'으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율**을 의미합니다. 주로 분류 문제에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 정밀도는 모델이 긍정 예측을 할 ...
# 합성곱 신망 ## 개요 **합성곱경망**(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 **격자 형태**(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처...
# 부동소수점 연산 부동소수점 연산(Floating-point arithmetic)은 컴퓨터에서 실수를 표현하고 계산하기 위해 사용하는 수치 계산 방식이다. 이 방은 매우 크거나 매우 작은 수를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되어 있으며, 과학 계산, 공학 시뮬레이션, 그래픽 처리, 인공지능 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 부동소...
# 교육의 디지털 전환## 개요 교육 디지털 전환(Digital Transformation Education)은 정보통신기술(ICT을 활용하여 교육 시스 전반의 운영 방식, 학습 환경, 교수법, 행정 관리 근본적으로 변화시키는 과정을 의미한다. 이는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 교육의 본질적 목표인 학습 성과 향상과 교육 기회의 확대를 실현하기 위...
# 정밀도 균형 정밀도 균형(Precision Balance은 데이터과학, 머신러닝 모델 평가에서 중요한 중 하나로, **정밀도**(Precision)와 **재현**(Recall) 사이의 균형을 의미합니다. 이는 모델이 얼마나 정하게 긍정 클래스를 예측하는지(정밀도), 그리고 실제 긍정 샘플 중 얼마나 많은 비율을 올바르게 찾아내는지(재현율)를 고려하여 ...
# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...
LyX ##요 **LyX**는 WIWYM**(What You See Is You Mean**, "는 것이 의미하는 바 나타낸다")을 지향 문서 작성 도구로, 사용자에게 LaTeX의 강한 조판 기능을픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 보다 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 오픈소스 소프트웨어이다. LyX는 전통적인 WYSIW**(What You See Wh...
# 디지털 학습 플랫폼 ## 개요 디털 학습 플랫폼(D Learning Platform)은 통신 기술(ICT을 활용하여 학습자가 언제 어디서나 교육 콘텐츠에 접근하고, 학습동을 수행할 수 지원하는 온라인 기반의 교육 환경을 말한다. 전통적인 교실 중심의 교육 방식에서 벗어나, 개인 맞춤형 학습, 실시간 피드백, 협업 기능 등을 제공함으로써 현대 교육의 ...
# Mock Object ## 개요 **Mock Object**(목 오브젝트)는 소프트어 테스트, 특히 **단위 테스트**(Unit Testing)에서 외부 의존성을 제어하기 위해 사용되는 가짜 객체. 실제 객체를신하여 테스트 환에서 동작하며, 시템의 특정 부분이 예상대로 작하는지 검증하는 데 중요한 역할을 합니다. Mock Object는 외부 시스템(...
# 날짜/시간 API ## 개요 날짜/시간(Date-Time API)는 소프웨어 개발 날짜와 시간을 효과적으로 표현, 조작, 계산, 형식화, 변하기 위한 표준 라이브러리의환으로, 프로그밍 언어나 플랫폼에 내장되어 제공되는 기능합입니다. 현대의 대부분 프로그래밍 언어는 복잡한 시간 계산, 타임존 처리, 일광 절약 시간(DST), 날짜 포맷팅 등의 요구를 ...
# OpenJDK **OpenJDK**(Open Java Development Kit는 자바 프래밍 언어를 위한개 소스 기의 개발 키트로, 자바 플폼의 핵심 구현체 중 하나입니다.바 SE(Standard Edition)의 공식 참조 구현(reference implementation)으로 인정되며, 자바의 오픈소스화 이후 자바 생태계의 중심적인 역할을 하고...
# Java Java는 전 세계적으로 널리 사용되는 객체 지향 프래밍 언어로, 995년에 선 마이로시스템즈(Sun Microsystems)에서 개발하여 이후 오라클(Oracle)에 인수된 언어입니다. "쓰기 한 번, 어디서나 실행(Written Once, Run Anywhere)" 철학 아래 설계된 Java는 플랫폼 독립성, 안정성, 보안성 등을 강점으로...
# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...
# 일반화 기법 ## 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 **델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터**(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 **일화**(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기...
# LIME ## 개요 LIME (Local Interpretable-agnostic Explanations)는 복잡한 머신러닝 모의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록석하는 데 사용되는 **모 무관**(model-agnostic)한 설명 기법입니다. 딥러닝과 같은 블랙박스 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 그 예측 과정이 투명하지 않아 신뢰성과 책임...