# Forecasting: Principles and Practice ## 개요 **Forecasting: Principles and**(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Acce...
검색 결과
"신뢰도"에 대한 검색 결과 (총 119개)
# 정보 설계 ## 개요 **정보 설계**(Information Design)는 복잡한 정보를 사용자가 이해하고 활용할 수 있도록 구조화하고 시각적으로 표현하는 과정을 의미합니다. 특히 사용자 경험(UX) 디자인 영역에서 정보 설계는 정보 아키텍처(Information Architecture, IA)와 긴밀하게 연계되어, 사용자가 시스템 내에서 정보를 ...
# 삭제 및 보존 정책 ## 개요 **삭제 및 보존 정책Deletion and Retention Policy은 조직이 데이터를 생성한 얼마나 오랫동 보관할지, 그리고 언제 어떻게 안전하게 삭제지를 규정하는 공식적인 절차입니다. 이 정책 데이터 무결성(Data Integrity)의 핵심 요소 중 하나로, 정보의 정확성, 일관성, 신성을 유지하고, 법적·규...
# 가치 기반 마케팅 ## 개요 **가치반 마케팅(Value-Based Marketing)**은 소비자에게 제공하는 제품이나 서비스의 '가치'에 초점을 맞추어 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 접근 방식입니다. 전통적인 마케팅 가격, 제품 기능, 광고 등에 중심을 두었다면, 가치 기반 마케팅은 고객이 느끼는 **전체적인 가치 경험**(Total Custo...
인간 피드백 ## 개요**인간 피드 수집**(Human Feedback Collection)은 인공지능(AI) 시스템, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상과 행동 조정을 위해 인간의 판단, 평가, 선택 등을 수집하는 과정을 말합니다. 이는 주로 강화학습 기반 모델(예: LLM, 로봇 제어 등)의 학습 데이터를 보완하거나, 모델의 출력 결과에 대한 질적 평가를...
# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...
# 품질 검사 ## 개요 **품질 검**(Quality Inspection)는 제품이나가 설계 사양, 품 기준, 고객 요구사항 및 관련 규정을 충족하는지를 확인 위해 수행되는 체계적인 평가 절차입니다. 품질 검 제조업, 건업, 소프트웨어 개발 등 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 불량률 감소, 고객 만족도 향상, 리콜 및 보증 비용 절감에 기...
# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전...
# 노이즈 감소데이터 정제(Data Cleaning) 과정에서 **노이즈 감소**(Noise Reduction)는 데이터 품질을 향상시키기 위한 핵심 단계 중 하나입니다. 실제 환경에서 수집된 데이터는 다양한 외부 요인으로 인해 오류, 이상치, 불필요한 변동성 등이 포함되어 있으며, 이러한 요소를 '노이즈(noise)'라고 부릅니다. 노이즈는 데이터의 진짜...
# 엑셀 ## 개요 **엑셀**(Excel)은 마크로소프(Microsoft)에서 개발한 전자 스프레드시트 소프트웨로, 데이터 분석 도구 중 가장 널리 사용되는 프램 중 하나이다. 198년 최초 출시 이후로 수십 년간 지속적으로 발전하며, 기업, 교육 기관, 정부 기관 및 개인 사용자들 사이에서 데이터 입력, 계산, 분석, 시각화 및 보고서 작성에 핵심 ...
# SHA-1 -1( Secure Hash Algorithm 1은 데이터의 무결성을 검증, 디지털 서명, 인증서, 암호화 프로토콜 등 다양한 보안 응용 분야에서 사용되는 **암호학적 해시 함수**입니다. 1995년 국립표준기술연구소(NIST)와 국가안국(NSA)에 의해 개발된 SHA-1은 입력된 임의 길이의 데이터를 고정된 160비트(20바이트) 길이의 ...
# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...
# 분산 ## 개요 **분산**(Variance)은 통계학에서 데이터의 산포도, 즉 데이터 값들이 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 대표적인 척도이다. 분산은 회귀분석, 추정, 가설 검정 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 변동성과 불확실성을 정량적으로 평가하는 데 사용된다. 특히 회귀분석에서는 잔차의 분산, 설명변수...
# K-겹 교차 검증 개요 **K-겹 교차 검증**(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전...
# 인스파이어드 ## 개요 **인스이어드**(Inspired) 인공지능I) 기반 의 진단 소프웨어 분야에서 주목받는 솔루션으로, 의료 영 분석, 질병 조기 진단, 임상 의사결정 지원 등을 목적으로 개발된 고도화된 알고리즘 기반 플랫폼이다. 본 소프트웨어는 딥러닝 및 머신러닝 기술을 활용하여 방대한 의료 데이터를 학습하고, 방사선 영상(예: CT, MRI...
# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...
# 측정 오류 측정 오류(Measurement Error는 데이터 수집 과정에서 관측값이 실제 값과 일치 않는 경우 발생하는차를 의미합니다. 이는 실험, 조사, 관측 등 다양한 데이터 수집 방에서 불가피 나타날 수 있으며, 특히 데이터과학 및 통계 분석에서는의 신뢰성과 정확성에 큰향을 미칩니다. 측정 오류는 분석 결과의 왜곡, 추치의 편향, 모델의능 저하...
# 인터브랜드## 개요 **인터브랜드**(Interbrand)는 세계적으로 가장 영향력 있는 브랜드 컨설팅 및 평가 기관 중 하나, 글로벌 브랜드 가치 평가에서 선도적인 위치를 차지하고 있다. 1974년 영국에서 설립된 인터브랜드는 기업의 브랜드 전략 수립, 브랜드 아이덴티티 개발, 브랜드 가치 평가 등 다양한 브랜드 관련 컨설팅 서비스를 제공하며, 특히...
# SmartScreen ## 개요 **SmartScreen**은 마크로소프트(Microsoft에서 개발한 보안 기능으로, 주로 Windows 운영체제 및 Microsoft Edge 브라우저에 내장되어 사용자에게 악성 소프트웨어, 피싱 사이트, 신뢰할 수 없는 다운로드 등으로부터 보호하는 역할을 수행합니다. SmartScreen은 사용자의 온라인 활동 ...
# 의료 진단델 의료 진단 모델(Mical Diagnosis Model)은 인공능 기술을 활용하여 환자의상, 검사 결과 의료 영상 유전자 정보 등의 데이터를 분석해 질병을 진단하거나 진단 보조하는 시스템입니다. 이 모델들은 최근 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 기술 발전 덕에 의료 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 진단의 정확도 향상과 의료진의 업무 부담...