# 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. ...
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"DEC"에 대한 검색 결과 (총 180개)
# PoS (지분 증명) ## 개요 **PoS**(Proof of, 지분 증명)는록체인 네트워크에서 새로운 블록을 생성하고 거래를 검증하는 데 사용되는 합의 메커즘 중 하나입니다. 기존의 **PoW**(Proof of Work, 작업 증명) 방식이 컴퓨팅 파워(전력 소모)에 기반을 두었다면, PoS는 네트워크 참여자의 **지분**(보유한 암호화폐의 양과...
# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...
# RNN (Recurrent Neural Network) ## 개요 **RNN**(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터나 순적 데이터(sequence data)를 처리하기 위해 설계된 딥러 기반 신경망 모델입니다. 일반적인 피포워드 신경망(Feed Neural Network)이 입력 데이터를 독립적인 단위로 간주...
# 특잇값 분해 **특잇값 분해**(Singular Value Decomposition, S)는 선형수학에서 행렬을 세 개의별한 행렬로 분해하는 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 행렬의 구조를 명확히 이해하고 차...
# 양자 소실양자 소실(Quantum Decherence)은 양자 시스이 외부 환경과 상호용함에 따라자 중첩 상태가괴되고 고전 행동을 나타내 되는 현상을 말. 이는 양자역의 기본 원리 하나인 중첩과 얽힘을 이해하고 양자 컴퓨팅,자 통신 등대 양자 기술 구현하는 데 있어 핵심적인 장애 요소로 작용한다. 양자 소실은 양자스템의 정보가부로 "누"되거나 분산됨써 ...
# The DAO 해킹 ## 개요 **The DAO**(Decentralized Autonomous Organization) 해킹 201년 블록체인술 역사상 가장 주목은 보안 사고 중 하나로, 이더리움(Ethereum) 플랫폼 위에서되던 분산 자율 조직(The DAO)이 심각한 스마트 계약 취약점을 악용당해 약 360만 이더(ETH)가 탈취된 사건이다....
# 디메틸 카보네이트 ## 개요 **디메틸 카네이트**(Dimethyl Carbonate 이하 DMC)는 화학식 **C₃H₆O₃**인 유기 화합물로, 탄산의 디메틸 에스터에 해당합니다. 무색의 액체이며, 약간의 에스터새를 지니 있으며, 물에 약 용해되고 대부분의 유 용매와 잘입니다. DMC는기화학적 안정성과은 독성,분해성 등 친적 특성 덕분에 최근 몇십...
# AST (추상 구문 트리) ## 개요 **AST**(Abstract Syntax Tree, 추상 구문 트리)는 컴퓨터 과학, 특히프로그래밍 언어 처리**(Programming Language Processing)와 **컴파일러 설계** 분야 핵심적인 데이터 구조입니다. AST는 소스 코드의 문법적 구조를 **계층적이고 구조화된 트리 형태**로 표현하...
# 주성분 분석 개요 **성분 분석**( Component Analysis, PCA은 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 축소하면서도 데이터의 주요 정보를 최대한 보존하는 **선형 차원 축소 기법**이다. PCA는 머신러닝, 통계학 데이터 시각화, 패턴식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며 특히 데이터의 복잡성을 줄이고 노이즈를 제거하며 시각화를 용이...
# 암호학 암호학(Cryptography)은 정보의 기밀성, 무결성, 인증 및 부인 방지를 보장하기 위해 데이터를 암호화하고 해독하는 기술과 이론을 연구하는 학문입니다. 현대 정보 사회에서 통신 보안, 전자상거래, 신원 인증, 블록체인 등 다양한 분야에 핵심적인 역할을 하며, 정보기술(IT)의 안전한 발전을 뒷받침하는 기반 기술로 평가받습니다. 암호학은 ...
# 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...
# 다중 정밀도 산술 연산 다중 정도 산술 연산(Multiplerecision Arithmetic), 또는 고정밀도술 연산은에서 표준 정밀(예: 2비트 또는 64비트 부소수점)로 표현할 수 없는 매우 큰 수 또는 매우 높은 정밀도를 요구하는 수치를 다루기 위한 산술 방법이다. 이는 암호학, 수치해석, 대수계산, 과학 시뮬레이션 등 정밀한 계산이 필수적인 ...
# 선형 탐색 선형 탐색(Linear Search)은치 최적화 분야에서되는 기본적인 최적화 기 중 하나로, 주로 **기기 하강법**(Gradient Descent)과 같은 반복적 최적화 알고리의 핵심 구성소로 활용된다. 이 기법은 주어진 탐색 방향에서 목적 함수를 최소화하는 최적의 스텝 사이즈(step size) 또는 **학습률**(learning rat...
# numpy.linalg.svd ## 개요 `numpy.linalg.svd는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 **특이값 분해**(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하는 함수입니다. SVD는 행렬을 세 개의 특별한 행렬로 분해하는형대수의 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지축 등 다양한 분야에서 널...
# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...
# 특이값 분해**특이값 분해**(S Value Decomposition, SVD)는 선형 대수학에서 행렬 특정한 형태로 분해하는 중요한 기법 중 하나이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 데이터 분석, 신호 처리, 기계 학습, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. SVD는 행렬의 구조를 명확히 드러내고, 차원 축...
# SATA SSD ## 개요 SATA SSD(Serial ATA Solid State Drive)는 **SATA**(Serial Advanced Technology Attachment) 인터페이스를 사용하는 **고 상태 드라이브**(Solid State Drive, SSD를 의미합니다. 기존 기계식 하드디스크 드라이브(HDD)와 달리, SATA SSD...
# 형식 오류 개요 **형식 오류Format Error)는 과학 및 데이터 정제 과정에서 자 발생하는 문제 중 하나로, 데이터가 기대되는 구조나 형식을 따르지 않을 때 나타납니다. 이러한 오류는 데이터 수집, 저장, 전송, 변환 과정에서 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 분석의 정확성과 시스템의 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 형식 오류...
# QR 분해 ## 개요 QR 분해(QR Decom)는 선형 대수에서 행렬 직교행렬(Orth Matrix)과 상각행렬(Upperangular Matrix)의 곱으로 분해하는 기법이다. 주어진 $ m \ n $ 실수 또는소수 행렬 $ A $에 대해 다음과 표현할 수 있다$$ A = QR $$ 여기서: - $ Q $는 m \times m $ 크기의 **직...