# 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...
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"BI"에 대한 검색 결과 (총 857개)
# 정적 메서드 JavaScript는 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 여러 기능을 지원하며, 중 하나로 **정적 메서드Static Methods)를 제공합니다. 정적서드는 클래스 자체에 속하며, 클래스의 인스턴스를 생성하지 않고도 호출할 수 있는 메서드입니다. 이 문서에서는 JavaScript에서 정적 메서드의 개념, 사용 방법, 주요 특징 및 실제 활용...
# 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...
# 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...
# 변수 가시성 JavaScript에서 **변수 가시성**(Variable Visibility은 특정 변수가의 어느 부분에서 접근 가능하고 사용될 수 있는 결정하는 중요한 개념이다 변수의 가시성은가 어디서 선되었는지, 그리고 어떤 스코프(scope)에 속해 있는지에 따라 달라진다. 이 문서에서는의 변수 가시에 대해 깊이 있게 다루, `var`, `let`...
# 기계학습기계학습achine Learning, ML)은 인공능(Artificial Intelligence AI)의 핵심야 중 하나로, 컴퓨터 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 기반으로 학습하고 경험 통해 성능을 향상시키는 방법을 연구하는 기술입니다. 기계습은 패턴 인식, 예측 분, 의사결정 자동화 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 현대 정보기술의 중심...
# 다형성 **다형성**(Polymorphism)은 객체지향프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming)의 핵심 개념 중 하나로, "여러 형태를 가질 수 있는 능력"을 의미합니다.는 동일한 인터페이스나 메서드를 통해 서로 다른 클래스의 객체가 각자의 방식으로 동작할 수 있도록 하는 프로그래밍 기법입니다. 다형성은 코드의 재사용성,...
# JavaScript 클래스 ## 개요 JavaScript는 원래 프로토타입 기반의 객체지향 프로그래밍어로, 클래스라는 개념이 명시적으로 존재하지 않았습니다. 그러나 ECMAScript 2015 (ES6)에서부터 **`class`** 키워드가 도입되면서, 개발자들은 보다 직관적이고 익숙한 문법으로 객체지향 프로그래밍을 구현할 수 있게 되었습니다. 이 ...
# Smoothing ## 개요 **Smoothing**(스무딩)은 데이터 과학 및 통계학에서 잡음(noise)을 줄이고 데이터의 일반적인 패턴이나 추세를 더 명확하게 드러내기 위해 사용되는 기법입니다. 특히 불규칙한 데이터나 불완전한 확률 분포 추정 시, 과적합(overfitting)을 방지하고 보다 일반화된 모델을 만들기 위해 중요하게 활용됩니다. ...
# 분산 표현 ## 개요 **분산**(Distributed Representation)은공지능, 특히어 처리(Natural Processing, NLP) 딥러닝 분야에서 핵심 개념 중 하나입니다. 이 개별 기호나 단어를 단한 식별자(ID)로 다루는통적인 **희소 표현**(Sparse Representation과 달리, 정보를 고차원 실수 벡터 공간에 분...
# 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. ...
# Jupyter Notebook Jupyter Notebook은 데이터 과학, 머신러닝, 수치 해석, 교육 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 **웹 기반의 인터랙티브 개발 환경**(Interactive Development Environment)입니다 사용자는 코드, 수식, 시각화, 텍스트 설명 등을 하나의 문서 안에 통합하여 작성할 수 있어, 연구 결...
# 데이터 인코딩 기법 데이터 인코딩 기법은 데이터 과학과 머신러닝 프로세스에서 매우 중요한 전처리 단계 중 하나입니다. 실제 데이터는 텍스트, 범주형 값, 날짜, 기호 등 다양한 형태로 존재하지만, 머신러닝 모델은 일반적으로 수치형 데이터만을 입력으로 처리할 수 있습니다. 따라서 범주형 변수나 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 **수치 형태로 변환...
# SVD (특이값 분해) **SVD**(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)는 선형대수학에서 행렬을 특정한 형태로 분해하는 기법으로, 수치해석, 데이터 과학, 기계학습, 신호 처리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. SVD는 임의의 실수 또는 복소수 행렬을 세 개의 특수한 행렬의 곱으로 분해함으로써...
# 카운트 인코딩 ## 개요 **카운트 인코딩**(Count Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 대표적인 인코딩 기법 중 하나입니다. 머신러닝 모델은 일반적으로 문자열 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 데이터를 수치화하는 전처리 과정이 필수적입니다. 카운트 인코딩은 ...
# 더미 변수 ## 개 더미 변수(Dummy Variable 또는 **일변량 가변수**(One-hot Encoding Variable)는 범주형 데이터(categorical data) 수치형 데이터로 변환하기 위해 사용하는 통계 및 데이터 과학의 핵심 기법입니다. 머신러닝 모델이나 회귀 분석과 같은 수적 알고리즘은 일반적으로 숫자 데이터만을 입력으로 처...
# 차원 증가 ## 개요 **차원 증가**(Dimensionality Increase)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 입력 데이터의성(feature) 수를 늘리는 과정을 의미합니다. 이는 주로 데이터의 표현력을 향상시키거나, 비선형 관계를 포착하기 위해 사용되며, 고차원 공간에서 패턴을 더 잘 분리할 수 있도록 도와줍니다. 차원 증가는 차원 축소(...
# 실시간 데이터 모터링 ## 개요 **실 데이터 모니터**(Real-time Data Monitoring은 데이터가 생성거나 수집되는 즉시 이를 분석하고 시각화하여 사용자에게 즉각적인 인사이트 제공하는 기술 프로세스를 의미합니다. 특히 데이터학, 사이버안, IoT(사물인터넷), 금 거래, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 빠른 의사...
# SOLID **SOLID**는 객체지향 소프트웨어 설계에서 코드의 유지보수성, 확장성, 재사용성을 높이기 위해 제안된 다섯 가지 핵심 원칙의 집합입니다. 이 원칙들은 소프트웨어 개발자 로버트 C. 마틴(Robert C. Martin)에 의해 정립되었으며, 각각의 이니셜을 따서 "SOLID"라는 이름이 붙여졌습니다. SOLID 원칙은 객체지향 프로그래밍...
# Out-of-Vocabulary ## 개요 **Out-of-V**(OOV, 어휘 외어)는 자연처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서, 언어 모델이나 텍 처리 시스템 학습 과정에서하지 못한 단어를 의미합니다. 이러한 단어는 모델 어휘 사전(vocabulary)에 포함되어 있지 않기 때문에, 정상적으로 처리하거나 이해...