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 지도 학습(Superv…
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"supervised learning"에 대한 검색 결과 (총 87개)
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 학습할 수 있는…
노이즈 로버스트 모델링 (Noise-Robust Modeling) 개요 노이즈 로버스트 모델링(Noise-Robust Modeling)은 음성 인식 시스템이 배경 소음, 화자 간 변이, 채널 왜곡 등 다양한 환경적 요인으로 인한 잡음(Noise)에 강건하게(Robust) 작동하도록 설계된 모델링 기법을 포괄하는 개념입니다. 이상적인 청정 환경(Clean E…
알파고 (AlphaGo) 알파고(AlphaGo)는 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로, 고대 중국의 보드 게임인 바둑을 플레이하기 위해 설계되었습니다. 알파고의 가장 큰 의의는 인간 전문가를 상대로 바둑에서 승리한 최초의 컴퓨터 프로그램이라는 점에 있으며, 이는 인공지능 역사상 중요한 전환점이 되었습니다. 특히 2016년 …
수치 예측 문제 (Numerical Prediction Problem) 개요 수치 예측 문제는 머신러닝에서 입력 데이터의 특징을 바탕으로 연속적인 실수 값(continuous value)을 출력하는 지도 학습(Supervised Learning) 태스크입니다. 이 분야는 통계학의 회귀 분석(Regression Analysis)에 이론적 뿌리를 두고 있으며,…
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(Foundation Mod…
군집화 (Clustering) 개요 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나로, 사전에 레이블이 없는 데이터 집합을 유사한 특성을 가진 그룹(군집, cluster) 으로 자동 분할하는 방법을 말한다. 데이터 포인트 간의 거리 혹은 유사도 측정을 기반으로, 같은 군집에 속한 객체들은 서로 가깝고, 다른…
손실 함수 개요 머신러닝·딥러닝 모델은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 차이를 최소화하도록 학습한다. 이 차이를 수치적으로 표현한 것이 손실 함수(Loss Function)이다. 손실 함수는 모델이 현재 얼마나 잘 예측하고 있는지를 정량화하고, 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)이 파라미터를 업데이트하는 기준이 된다. 손실 함수는 문제 유형(회귀·분류·시계…
기계학습 기반 방법 개요 기계학습 기반 방법(Machine Learning-based Approach)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 데이터의 패턴을 자동으로 학습하고 이를 기반으로 다양한 언어 과제를 수행하는 핵심 기술입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리, 기계학습 기반 방법은 대량의 텍스트 …
지도 학습 개요 지도 학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, 입력 데이터(특징, features)와 그에 대응하는 정답 레이블(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은 분류(Classification)…
OpenWebText 개요 OpenWebText(OpenWebText Corpus)는 대규모 자연어 처리(NLP) 연구 및 언어 모델 개발을 위해 사용되는 공개 텍스트 코퍼스입니다. 이 코퍼스는 Reddit 플랫폼에서 공유된 외부 웹사이트 링크를 기반으로 수집된 웹 페이지의 텍스트를 크롤링하고 정제하여 구성되었습니다. OpenWebText는 원본 데이터를 …
자동 라벨 개요자동 라벨링(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이거나, 텍스트 …
학습 데이터 개요 학습 데이터(Training Data)는신러닝(Machine Learning) 인공지능I) 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 세트를 의미합니다. 이 데이터는델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연 이해, 예측 등)을 수행할 수 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 데이터의 질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치며, 데이터…
사전 학습 사전 학습(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 전이 학습(Transfer Learning)의 기초…
기사 요약 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플랫폼, 검…
인공지능 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은의 지능을 모방하거나장하기 위해 컴퓨터 시스템이 지을 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사결정 등의 능력을 갖도록 설계하는 기술 분야이다. 인공지능은 단순한 자동화를 넘어, 환경을 인지하고 경험을 통해 개선하는 능력까지 포함하며, 특히 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(…
음향 모델 개 음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이 연속해서 발화되…
파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았으며, BERT, G…
LDA (Lat Dirichlet Allocation) 개요 LDA(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는주제 모델(Topic Modeling) 기 중 하나입니다. 주로 문서 집합(corpus) 내에서 잠재적인 주제(latent…
회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형, 활용…