# 배치 정규화 개요 **배치 정규화**(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Szegedy)가 발표한 논문 *"Batch Normalization: Acc...

# 스코프 스코프(Scope)는 프로그래밍 언어에서 변수나 함수와 같은 식별자(Identifier)가 어디서 사용될 수 있는지를 결정하는 규칙을 의미합니다. JavaScript에서는 스코프가 코드의 실행 흐름과 변수 접근 가능성을 크게 좌우하며, 잘못 이해하면 예기치 않은 동작이나 버그를 유발할 수 있습니다. 이 문서에서는 JavaScript에서의 스코프...

# 파일 입출력 ## 개요 **파일 입출력**(File Input/Output,하 I/O)은 컴퓨터 프로그램이 저장 장치(예: 하드디스크, SSD)에 있는 파일을 읽거나 쓰는 과정을 의미합니다. 데이터리의 핵심 요소 중 하나, 사용자 데이터의 영구 저장, 프로그램 설정 유지, 로그 기록, 대량 데이터 처리 등 다양한 목적에 활용됩니다. 파일 입출력은 운...

# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 범주형 데이터의 한류로, 특정한 순서나 등급이 존재하는 범주를 의미합니다. 데이터 과학과 통계 분석에서 데이터는 일반적으로 **정량형**(수치형)과 **정성형**(범주형)으로 나뉘며, 정성형 데이터는 다시 **명목형 범주**(Nominal Category)와 **순서형 범주...

# Counterfactual Examples ##요 **Counterfactual Examples반사실적 예시는 인공지(AI), 특히 머신러닝 모델의 **해석 가능성**(interpretability)과 **공정성**(fairness), **로버스트성**(robustness을 평가하는 데 중요한 개념이다. 이는 "만약 입력 데이터가 약간 달랐다면 모델...

GPT ##요 **G**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처입니다. GPT 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 텍스...

# STT 후처리 ## 개요 STT(음성식, Speech-toText)는 인간의 음성을 기계가 인식하여 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 과정에서 음성 신호는 전처리, 특징 추출, 음소 인식, 언어 모델 기반 디코딩 등을 거쳐 최종적으로 텍스트로 출력됩니다. 그러나 이러한 과정에서 발생할 수 있는 오류(예: 발음 유사 단어 오인, 배경 잡음으로 인한 인...

# 문법 교정 ## 개요 문법 교정(Grammar Correction)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분에서 중요한 기능 중 하나로, 사용자가 작성한 텍스트에서 문법 오류를 자동으로 탐지하고 이를 올바른 형태로 수정하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 교육, 출판, 번역, 챗봇 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히...

# 사기 탐지 ## 개요 사기 탐지(Fraud Detection)는 금융 거래, 보험 청구, 전자상거래, 신용카드 사용 등 다양한 영역에서 부정행위를 식별하고 예방하기 위한 데이터과학 기반의 핵심 기술입니다. 특히 딥러닝, 머신러닝, 통계적 이상치 탐지 기법을 활용하여 정상적인 패턴에서 벗어난 비정상적인 행동이나 거래를 자동으로 감지하는 데 초점을 맞춥...

# private 필드 ## 개 `private` 필드는 객체향프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)에서의 멤버 변수(필드)에 접근 제어를 적용하는 중요한 개념 중 하나입니다. `private`으로 선언된 필드는 해당 클래스 내부에서만 접근이 가능하며, 외부 클래스나 객체에서는 직접 접근할 수 없습니다. 이는 **캡슐화*...

# setter ## 개요 **setter**는 객체지향프로그래밍OP, Object-Oriented Programming에서 객체의 **속성**(또는 필드, 멤버 변수) 값을 설정하기 위해 사용하는 **특수한 메서드** 의미합니다. 일반적으로 getter와 함께 쌍을 이루며, 객체의 내부 상태를 안전하게 접근하고 수정할 수 있도록 돕는 캡슐화(Encap...

명목형 범 ## 개요**명목형 범주**(inal Category)는 통계학 및 데이터과학에서 범주형 자료(Categorical Data)의 한 유형으로, 서로 구분 가능한 범주를지만 **서로 간 순서나 크기 관계가 없는 데이터를 의미합니다. 명목형주는 단순히 이름(Name) 또는 레이블)에 기반한 분류 제공하며, 수치적인 해이나 대소 비교가가능합니다. ...

테스트 데이터 개요 **스트 데이터**(Test Data는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 모델의능을 평가하기 위해 사용되는 데이터의 하 집합입니다.적으로 전체 데이터셋은 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 데이터로 분할되며, 이 중 **테 데이터**는 모델발 과정에서 **최종 평가 단**에서 사용됩니다 테스...

# Network Interface Controller ## 개요 **Network Interface Controller**(NIC,트워크 인터페이스 컨트롤러), 또는 **Network Interface Card**(네트워크 인터페이스 카드)는 컴퓨터와 네트크 간의 물리적을 담당하는 하드웨어 장치입니다. NIC는 컴퓨터가 로컬 영역 네트워크(LAN), ...

# LaTeX LaTeX(라텍)은 고품질의 문서를 작성하기 위한 문서 준비 시스템(document preparation system)으로, 특히 수학 공식, 학술 논문, 기술 문서, 책, 보고서 등을 제작하는 데 널리 사용됩니다. TeX 타이포그래피 시스템을 기반으로 하며, 고등 수학 기호와 복잡한 레이아웃을 정교하게 표현할 수 있는 능력 덕분에 자연과학...

SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python) 과학적 계산 및 수치석을 위한 파썬의 핵심 라이러리 중 하나로, NumPy를 기반으로 하여 고급 수학적 알고리즘과 수치적 기법을 제공합니다. 데이터 과학, 공학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 오픈소스 프로젝트로 개발자 ...

# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 핵심적인 기술 중 하나로, 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 수치 형태의 벡터로 변환하는 방법을 의미합니다. 언어는 본질적으로 기호적이고 이산적인 구조를 가지지만, 머신러닝 모델은 연속적인 수치 데이터...

# 인터페이스 ## 개요 **인터페이스**(Interface)는 소프트웨어 공학 및 객체지향 프로그래밍(O, Object-Oriented Programming에서 핵심적인 개념 중 하나로, 시템 구성 요소 간의 상호작용을의하는 구조 틀을 의미합니다.터페이스는 구 세부 사항을 숨기고, 어떤 기능이 제공되어야 하는지를 명시함으로써 **추상화**(Abstra...

# ES2022 **ES2022ECMAScript 222)는2022년6월에 공 발표된 ECMAScript 최신 표준 버전으로, 자바스크립트 언어의 발전을 반영하는 중요한 업데이트입니다. 이 표준은 TC39 위원회에 의해 제정되며, 매년 새로운 기능과 개선 사항을 포함하여 자바스크립트의 표현력과 개발자 경험을 향상시키는 데 기여합니다. ES2022는 기존의...

# 목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩...