# 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 ...
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"BIA"에 대한 검색 결과 (총 159개)
# 재현성 문제 (Reproducibility Crisis) **재현성 문제**는 과학 연구, 특히 실험 과학 분야에서 관찰된 현상이나 도출된 결론을 다른 연구자들이 동일한 조건에서 반복 실험했을 때 일관되게 재현되지 않는 현상을 의미합니다. 이는 과학적 지식의 신뢰성과 타당성에 근본적인 의문을 제기하며, 현대 과학계에서 가장 시급하게 해결해야 할 방법론...
# Stable Diffusion **Stable Diffusion**(스테이블 디퓨전)은 텍스트 설명(text prompt)을 바탕으로 고품질의 디지털 이미지를 생성하는 딥러닝 기반의 생성형 인공지능 모델입니다. 2022년 독일의 스태빌리티 AI(Stability AI)와 라이덴 대학교, 컴팩트 랩스(CompVis)가 공동으로 개발하여 공개했으며, 현재...
# 가중치 (Weight) **가중치**(Weight)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 및 머신러닝 모델에서 입력 데이터의 중요도를 결정하는 핵심 매개변수입니다. 신경망이 학습을 통해 데이터를 이해하고 예측하는 과정에서 가장 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 결정짓는 가장 큰 요소 중 하나입니다. 이 문서에서는 가...
# YaST (Yet another Setup Tool) ## 개요 **YaST**(또는 **YaST2**)는 SUSE Linux Enterprise Server(SLES), openSUSE, 그리고 그 파생 배포판들에서 시스템 관리 및 설치를 위한 통합 설정 도구입니다. "Yet another Setup Tool"의 약자로 시작되었으나, 현재는 단순한...
# 편향 (Bias) **편향(Bias)**은 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 평가와 개발 과정에서 가장 중요한 윤리적·기술적 이슈 중 하나입니다. 이는 모델이 학습 데이터나 알고리즘 설계의 특성으로 인해 특정 그룹, 성별, 인종, 종교, 사회경제적 지위 등에 대해 체계적이고 불공정한 차별이나 왜곡된 예측 결과를 내놓는 현상을 의미합니다. 편향...
# 파이썬(Python) 파이썬은 높은 가독성과 간결한 문법을 지향하는 인터프리터 방식의 고급 프로그래밍 언어로, 다양한 도메인에서 널리 사용되는 범용 프로그래밍 환경입니다. > **참고**: 본 문서는 **Python 3.x 시리즈**를 기준으로 작성되었습니다. Python 2는 공식 지원이 종료되었으므로 새로운 프로젝트에서는 Python 3를 사용해...
# Conditional Random Fields (CRF) ## 개요 **Conditional Random Fields(CRF)**는 구조화된 예측(structured prediction) 문제를 해결하기 위해 설계된 디스크리미네이티브(discreminative) 확률 그래프 모델입니다. 주로 시퀀스 데이터의 각 요소에 레이블을 할당하는 작업(예: 개체...
# 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 ...
# 사전 학습 (Pre-training) ## 개요 사전 학습(Pre-training)은 인공지능, 특히 딥러닝 모델 개발 파이프라인에서 가장 초기이자 핵심적인 단계로, 방대한 양의 일반 데이터셋을 활용하여 모델이 세계에 대한 기본적인 지식과 패턴을 학습시키는 과정입니다. 이 단계에서 훈련된 모델은 특정 작업에 최적화되지 않은 '기반 모델(Foundati...
# CheXNet ## 개요 **CheXNet**은 딥러닝 기반의 의료 영상 분석 모델로, 흉부 X-선 이미지에서 흉부 질환을 탐지하는 데 특화되어 개발된 인공의 연구팀이 2017년에 발표한 이 모델은 의료 인공지능 분야에서 중요한 이정표로 평가, 방사선 전문의 수준의 성능을 달성했다는 점에서 주목을 받았습니다. CheXNet은 대규모 공개 흉부 X-선...
# 인공지능 성능 측정 인공지능(AI)의 성능 측정은 AI 시스템이 주어진 과제를 얼마나 효과적이고 정확하게 수행하는지를 평가하는 과정입니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 단순한 정확도 이상의 다양한 지표를 활용하여 모델의 신뢰성, 효율성, 공정성 등을 종합적으로 평가하는 것이 중요해졌습니다. 이 문서는 인공지능 성능 측정의 주요 개념, 평가 지...
# 커뮤니티 기반 데이터 ## 개요 **커뮤니티 기반 데이터**(Community-based Data)는 특정 커뮤니티(온라인 커뮤니티, 오프라인 집단, 전문가 그룹 등)의 구성원들이 자발적으로 생성, 공유, 기여하는 정보를 의미합니다. 이러한 데이터는 전통적인 기관 중심의 데이터 수집 방식과는 달리, 분산되고 참여 기반의 특성을 가지며, 특히 **공개...
# 채널별 처리 ## 개요 **채널별 처리**(Channel-wise Processing)는 컬러 이미지 처리에서 각 색상 채널을 독립적으로 또는 특정 전략에 따라 개별적으로 다루는 기법을 의미합니다. 디지털 컬러 이미지는 일반적으로 여러 색상 채널로 구성되며, 대표적인 예로 RGB(Red, Green, Blue) 색 공간에서 각각의 채널이 하나의 회색...
# 디멘셔널리티 문제 ## 개요 **디멘셔널리티 문제**(Dimensionality Problem), 또는 **차원의 저주**(Curse of Dimensionality)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 고차원 데이터를 다룰 때 발생하는 일련의 이슈를 의미합니다. 데이터의 차원(특징 수)이 증가함에 따라 데이터 공간의 기하학적 성질이 급격히 변화하며...
# 공정성(Fairness) ## 개요 인공지능(AI) 시스템이 사회 전반에 걸쳐 의사결정 과정에 깊숙이 관여하게 되면서, **공정성**(Fairness)은 AI 개발 및 운영의 핵심 윤리적 원칙 중 하나로 부상하고 있습니다. 공정성은 AI 시스템이 개인이나 집단에 대해 차별적이거나 편향된 방식으로 작동하지 않도록 보장하는 개념을 의미합니다. 특히 알고...
# 동등한 기회 ## 개요 "동등한 기회(Equal Opportunity)"는 인공지능(AI) 시스템 설계 및 운영에서 중요한 공정성 원칙 중 하나로, 모든 개인이나 집단이 인공지능 기술의 혜택을 동등하게 누릴 수 있도록 보장하는 개념입니다. 이는 단순히 차별을 금지하는 것을 넘어서, 사회적 약자나 소수 집단이 기술의 영향을 받는 방식을 고려하고, 시스...
# 자유 소프트웨어 ## 개요 자유 소프트웨어(Free Software)는 **사용자에게 소프트웨어를 자유롭게 사용·복제·배포·수정**할 권리를 보장하는 소프트웨어를 의미한다. “자유”는 가격이 아니라 **4가지 기본 자유**(Freedom)를 가리키며, 이는 소프트웨어가 **법적·기술적 제약 없이** 사용자에게 열려 있음을 뜻한다. 자유 소프트웨어는 오...
# 편향 문제 ## 개요 인공지능(AI) 시스템은 대량의 데이터와 복잡한 알고리즘을 기반으로 의사결정을 수행한다. 그러나 학습 데이터, 모델 설계, 운영 환경 등에 내재된 **편향(bias)** 은 AI가 인간과 동일하거나 더 나은 판단을 내리지 못하고, 특정 집단에 불리한 결과를 초래할 위험을 내포한다. AI 윤리 분야에서 **편향 문제**는 공...
# Outlier Detection (이상치 탐지) ## 개요 Outlier Detection(이상치 탐지)은 데이터 집합에서 **다른 관측값들과 현저히 차이가 나는 데이터 포인트**를 식별하는 과정을 말한다. 이상치는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 실제로 중요한 특이 현상을 나타낼 수 있기 때문에, 분석 단계에서 **제거, 보정, 혹은 별도 분석...