# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...

GPU ## 개 **GPU**(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 컴퓨터에서 그래픽 데이터를 처리하고 화면에 시각적으로 출력하는 데 특화된 전자 회로입니다. 원래는 3D 그래픽 렌더링과 게임, 영상 편집 등 시각 콘텐츠 생성을 위한 하드웨어로 개발되었으나, 최근에는 인공지능(AI), 과학 시뮬레이션, 암호화폐 채굴 등 고...

# 긍정적 예측 ## 개요 **긍정적 예측**(Positive Prediction)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 평가 과정에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 특정 샘플이 "긍정 클래스(Positive Class)"에 속한다고 예측한 경우를 의미합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 자주 사용되는 용어이며, 모델의...

# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...

# 추천 시스템 ## 개요 **추천스템**(Recommendation System)은자의 관심사, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 콘텐츠나 아이템을 제안하는 인공지능반의 기술입니다. 이 시템은 사용자가 방대한 정보 속에서 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 도와주며, 기업 입장에서는 사용자 참여도와 매출을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니...

# RoBERTa ## 개요 RoBERTa(**Robustly Optimized BERTtraining Approach**)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 언어 모델로, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 개선하여 더 강력하고 효율적인 성능을 발휘하도록 설계된 ...

# 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 ...

# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...

# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **모델이 긍정 클래스(positive class)로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율**을 의미합니다. 주로 분류(Classification) 작업에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도...

AI검사 ## 개요 AI검사(인공능 검사, AI Model Inspection)는 인공지 모델의 성, 신뢰성,정성, 보성, 투명성 종합적으로 평가하고 분석 과정을 의미합니다 AI 기술이 금융, 의료 자율주행, 채용 등 민감한 분야에 광범위하게 적용면서, 모델 예상치 못한류를 일으키거나 편향된 결정을 내릴 경우 심각한 사회적, 윤리적 문제 초래할 수 있습...

# 목표 변수 ## 개 **목표 변수**(Target Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 예측하거나 설명하려는 주요 변수를 의미합니다. 이는 종속 변수(Depend Variable), 응답 변수(Response Variable), 또는 출력 변수(Output Variable)라고도 불리며, 모델 학습의 중심이 되는 요소입니다. ...

# 추천 시스템 ## 개요 **추천 시스템**(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비...

# AI검사 AI검사(또는 AI 모델 검사) 인공지능 시스템의 성능, 안정성, 공정성, 보안성, 윤리적 적합성 등을 종합적으로 평가하고 검증하는 일련의 절차를 의미합니다. 특히 AI 모델이 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있게 작동하기 위해 필수적인 단계로, 단순한 정확도 측정을 넘어 다양한 위험 요소와 잠재적 편향을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. AI...

Okay, I to create a professional and Wiki document about MongoDB in Korean, following given requirements. Let's by understanding the structure and content needed. First, the title "MongoDB" under the...

# PoS (Part-of-Speech Tagging) ## 개요 PoS(Part-of-Speech) 태깅은 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 내 단어의 문법적 역할을 식별하는 기술로, 텍스트 데이터를 구조화하여 분석에 활용합니다. 이는 언어학과 컴퓨터 과학의 교차점에서 발전한 기법으로, 데이터 과학에서 텍스트 마이닝, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한...

# 해시 ## 개요 해시는 데이터를 고정된 길이의 숫자 또는 문자열로 변환하는 알고리즘입니다. 이 과정은 입력값에 관계없이 일관된 출력을 생성하며, 주로 데이터 검증, 인덱싱, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 데이터 과학에서는 해시를 통해 데이터 무결성 확인, 중복 제거, 효율적인 저장/검색 등을 수행합니다. ## 해시의 정의와 특징 ### ...

# 불균형 데이터 ## 개요 불균형 데이터(Imbalanced Data)는 분류 문제에서 특정 클래스가 다른 클래스에 비해 극단적으로 적게 나타나는 데이터 세트를 의미합니다. 이 현상은 금융 사기 탐지, 의료 진단, 이상 감지 등 다양한 실생활 응용 분야에서 흔히 발생하며, 모델 학습과 평가에 심각한 영향을 미칩니다. 본 문서에서는 불균형 데이터의 정의,...

# 예측 분석 ## 개요 예측 분석(Predictive Analytics)은 과거 데이터를 기반으로 미래의 사건이나 트렌드를 예측하는 데이터과학의 하위 분야입니다. 이는 통계학, 머신러닝, 인공지능(AI) 기술을 결합하여 패턴을 식별하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 구축합니다. 예측 분석은 비즈니스 의사결정 지원, 리스크 관리, 고객 행동 예측 등 다양한...

# 머신러닝 모델 ## 개요 머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘의 구조를 의미합니다. 이는 인공지능(AI) 기술 중에서도 특히 **데이터 중심의 학습**에 초점을 맞춘 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 모델은 입력 데이터(특성)와 출력 결과(레이블) 간의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 ...