# 위양성율 (False Positive Rate) **위양성율**(False Positive Rate, 약자 **FPR**)은 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 실제 음성(Negative)인 샘플 중 모델이 양성(Positive)으로 잘못 예측한 비율을 의미합니다. 즉, "사건이 발생하지 않았음에도 불구하고 사건이 발생했다고 ...
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"class"에 대한 검색 결과 (총 378개)
# 레이블의 분포 (Label Distribution) ## 개요 **레이블의 분포(Label Distribution)**는 기계 학습(Machine Learning) 및 데이터 과학 분야에서 분류(Classification) 문제의 타겟 변수(Target Variable)가 데이터셋 내에서 어떻게 할당되어 있는지를 나타내는 통계적 특성입니다. 특히 지...
# 파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중...
# 임플란터블 (Implantable) **임플란터블(Implantable)**은 영어 단어 'implant'(이식하다, 심다)와 접미사 '-able'(할 수 있는)가 결합된 용어로, 의학 및 의료공학 분야에서 **인체 내부에 삽입하거나 이식하여 장기적인 기능을 수행하도록 설계된 의료기기 또는 장치**를 포괄적으로 지칭하는 개념입니다. 일반적으로 '임플란...
# 웨어러블 기기 (Wearable Device) 웨어러블 기기는 사용자의 신체에 착용하거나 이식하여 일상생활의 편의성을 높이고 건강 상태를 모니터링하며 다양한 정보를 실시간으로 제공하는 전자 장치의 총칭입니다. 본 문서는 외부 착용형 웨어러블 기기를 중심으로 다루며, 관련 기술로 임플란터블(Implantable) 기기도 함께 언급합니다. ## 개요 및...
# 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 ...
# 재현율 (Recall) **재현율**(Recall)은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 분류(Classification) 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나입니다. 특히 불균형 데이터(Imbalanced Data)가 존재하거나, 거짓 음성(False Negative)의 비용이 매우 높은 상황에서 모델의 민감도(Sensitivity)를 파악하는 데...
# 그래프 신경망 (Graph Neural Networks) **그래프 신경망**(Graph Neural Networks, **GNN**)은 그래프 구조의 데이터를 직접 처리하고 학습할 수 있는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. 기존 합성곱 신경망(CNN)이 정방형 그리드 구조(이미지)나 시계열 데이터(RNN)에 특화되어 있다면, GNN은 노드(Node)와 ...
# 리니어ReLU (LinearReLU) **리니어ReLU(LinearReLU)**는 인공 신경망(Artificial Neural Networks)에서 활성화 함수(Activation Function)로 사용되는 수학적 연산자입니다. 이 함수는 입력값이 양수일 경우 선형적으로 값을 전달하고, 음수일 경우 0으로 고정하는 **ReLU(Rectified Li...
# 토큰 (Token) **토큰(Token)**은 컴퓨팅 및 언어 처리 분야에서 원시 데이터 스트림을 의미 있는 최소 단위인 '토큰'으로 분할하는 과정을 지칭합니다. 이는 주로 프로그래밍 언어의 컴파일 과정인 **렉싱(Lexing)**이나 자연어 처리(NLP)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 토큰은 문맥에 따라 문자, 단어, 구절, 또는 특...
# 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...
# 어휘 분석 (Lexical Analysis) **어휘 분석**(Lexical Analysis)은 컴파일러의 첫 번째 단계로, 소스 코드 문자열을 의미 있는 최소 단위인 **토큰(Token)**의 시퀀스로 변환하는 과정입니다. 이 단계를 수행하는 프로그램은 일반적으로 **렉서(Lexer)** 또는 **스캐너(Scanner)**라고 불립니다. 어휘 분석은...
# 초평면 (Hyperplane) ## 개요 **초평면**(超平面, Hyperplane)은 선형대수학과 다변수 미적분학, 그리고 기하학에서 중요한 개념으로, $n$차원 벡터 공간 $\mathbb{R}^n$에서 차원이 $n-1$인 아핀 부분 공간(affine subspace)을 의미합니다. 직관적으로 이해하자면, 1차원 공간에서 점(point)이 공간을 ...
# LAMB (Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization) **LAMB**(Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization)는 대규모 배치 학습(Batch Training) 환경에서 효율적으로 딥러닝 모델을 최적화하기 위해 설...
# 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 클래스(Class) 완벽 가이드 파이썬 클래스는 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 핵심 구성 요소로, 데이터(속성)와 동작(메서드)를 하나의 단위로 캡슐화하여 코드의 재사용성과 유지보수성을 높이는 템플릿입니다. 클래스는 객체를 생성하는 청사진이자, 생성된 객체의 타입을 정의하는 네임스페이스입니다. ## 클래스와 객체의 기본 개념 클래스(Cla...
# 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...
# 이진 탐색 트리(Binary Search Tree) 이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)는 각 노드가 최대 두 개의 자식 노드를 가지며, 왼쪽 서브트리의 모든 노드 값이 현재 노드보다 작고 오른쪽 서브트리의 모든 노드 값이 현재 노드보다 큰 순서 속성을 만족하는 이진 트리의 일종입니다. 이러한 구조적 규칙 덕분에 BST는 특정...
# XGBoost ## 개요 **XGBoost**(Extreme Gradient Boosting)는 효율적이고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리로, Tianqi Chen과 공동 연구진에 의해 2014년 공개되었습니다. 데이터 과학 경진대회(Kaggle 등)와 산업 현장 모두에서 높은 예측 성능과 학습 속도로 널리 사용되고 있으며, 현재까지 머신러닝...
# Adapter 모듈 ## 개요 **Adapter 모듈**(Adapter Module)은 사전 학습된 대규모 인공지능 모델(Transformer, Vision Transformer 등)에 경량의 trainable 레이어를 삽입하여 **파라미터 효율적 미세 조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)**을 가능하게 하는 구조...