# 시그모이드 함수 ## 개요 시모이드 함수(Sigmoid Function)는 S자 형태의 곡선을 가지는 수학적 함수로, 특히 인공지능, 통계학, 생물학, 그리고 수학 교육 등 다양한 분야 중요한 역할을. 이 함수는 입력값이 매우 작을 때 출력값이 0에 가까워지고, 입력값이 매우 클 때는 출력값이 1에 가까워지는 특성을 가지며, 중간 영역에서는 부드러운...

# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...

하이퍼파미터 조정 ## 개요 하이퍼파라미터 조정(Hyperparameter Tuning)은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위해 모델 학습 전에 설정 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 값을 체계적으로 탐색하고 선택하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 외부 파라미터로, 예를 들어 학습률(Learni...

# CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) ## 개 조건부 확률 필드(**Conditional Random Field**, 이하 **CRF**)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 **확률적 그래프 모델**의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들...

# SVM (서포트 벡터 머신) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM은 머신러닝 분에서 널리 사용되는 지도 학습 기반의 **분류 알고리즘**으로, 주로 이진 분류 문제에 사용되지만 다중 클래스 분류에도 확장 가능하다. SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아 서로 다른 클래...

# 출력 게이트 개요 **출력 게이트**(Output)는 장단기 기억 장치(Long Short-Term Memory, LSTM)와 같은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, R)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 네트워크의 출력값을 조절하는 역할을 한다. 출력 게이트는 내 메모리 상태(Cell State)에서 얼마나 많은 정보를 최종...

음성 인식## 개요 성 인식(Voice 또는 Speech Recognition)은 인간의 음성을 기계가 이해하고 텍스트로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합 결과물로, 스마트폰 비서(예: Siri, Google Assistant), 실시간 자막 생성, 고객 서비스 챗봇, 의료 기...

# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot)은 인지능(AI), 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML) 등의 기술을 활용하여 인간과 대화 형태로 소통할 수 있도록 설계된 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 텍스트 기반의 대화를 통해 사용자의 질문에 답변하거나, 특정 작업을 수행하는 자동화 시스템으로 활용됩니다. 챗봇은 고객 서비스, 마케팅, 내부 업무 자...

# 샘플링 ## 개요 **샘플링**(Sampling)은 전체 모집단(Population에서 일부를 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모집단 성질을 추정하는계적 방법이다. 데이터과학 분야에서 샘플링은규모 데이터셋 효율적으로 처리하고 분석하는 데심적인 역할을 한다. 특히 빅데이터 환경에서 전체 데이터를 처리하는 것이 비용이나 시간 측면에서 비효율적일 경우, ...

# AI 기반 영 진단 ## 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다...

# 텍스트 생성 ##요 **텍스트 생성**(Text Generation)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 기술 중 하나로, 기계가 인간과 유사한 방식으로 자연스러운 언어를 생성하는 능력을 의미합니다. 이 기술은 단순한 문장 조합을 넘어 문맥을 이해하고, 주제에 맞는 내용을 생성하며, 문체와 어조까지 조절할...

# WebText2 ## 개요 **WebText2**는 대규모 텍스트 데이터셋 중 하나로, 주로 자연어(NLP) 및 언어 모델 훈련을 위한 목적으로 개발된 데이터 수집 프로젝트의 결과물입니다. 이 데이터셋은 인터넷 상의 다양한 공개 텍스트 자원을 크롤링하여 구축되었으며, 특히 **GPT-2**(Generative Pre-trained Transforme...

GloVe ##요 **GVe**(Global Vectors for Word)는 스탠포드 대학교의 제프리 펜팅턴(Jeffrey Pennington), 리처드 소처(Richard Socher), 크리스토퍼 맨닝(Christopher D. Manning)이 2014년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법입니다. GloVe는 단어의 의미를 실...

# GPT-2 ## 개요 **GPT-2**(Generative Pre-trained Transformer2)는 OpenAI에서 2019년 발표한 대규모 언어 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 거둔 모델 중 하나입니다. GPT-2는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 양의 인터넷 텍스트를 학습하여 텍스...

# 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 ...

# 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...

# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...

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...

# GPT ## 개요 **GPT**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 ...