# Bias Benchmark for QA ## 개 **Bias Benchmark for QA질문-응답 시스의 편향 평가 벤치마크)는 인공지능 기반 질문-응답(Question Answering, QA 모델에서 발생 수 있는 사회적,화적, 성, 인종적 편향을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 벤치마크 데이터셋 및 평가 프레임워크입니다. 최근 대규모 언어 모...
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"일반화"에 대한 검색 결과 (총 181개)
# Gender Bias Score ## 개요 **Gender Bias Score**(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(s...
# Gigabit Ethernet ## 개요 **Gigabit Ethernet기가비트 이더넷) 이더넷 네트워크 기술의 한 형태로, 최대 **1 기가비트 초당**(Gbps, 즉 1000)의 데이터 전 속도를 제공하는 유 연결 기술이다. IEEE 802.3 표준에 의해 정의되며, 특히 **IEEE 802.3ab**(1000BASE-T) 및 **IEEE 80...
# 결함 검출 ## 개요 결함 검출(Def Detection)은 산업 생산정에서 제품이나 자재에 존재하는 물리적, 구조적 또는 기능적 이상을 식하는 핵심적인 품질 관리 활동입니다. 이는 제조업 전반에서 제품의 신뢰성, 안전성, 일관성을 보장하기 위한 필수 절차로, 자동차, 반도체, 항공우주, 금속 가공, 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 결...
# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...
# 지수족 형태 지수족(Exponential Family Form)는 통계학에서 중요한 확률분의 수학적 구로, 많은 일반적인 확률분포들이 이 형태로 표현될 수 있다. 지수족은 추정 이론, 베이즈 통계, 일반화선형모형(GLM), 정보 이론 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 역할을 하며, 수학적 처리의 용이성과 이론적 아름다움을 동시에 갖춘 구조이다. 본 ...
# ShuffleSplit **ShuffleSplit**은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 모델 평가를 위해 널 사용되는 데이터 분 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터셋을 반복적으로 무작위 섞은 후, 훈련용(train)과 검증용(validation) 데이터로 분할하는 방식으로, 특히 교차 검증(cross-validation)의 대안 또는 보완 수단으로 활...
# 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...
편향 ##요 머신러닝에서 **편향**(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, **낮은 편향**은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, **높은 편향**은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. ...
# 매개변수 표현 매개변수 표현(Parameter Representation)은 수학에서 곡선,면 또는 더 복잡한 기하학적 객체를 **매개변수**(parameter)를 이용하여 정의하는이다. 이 방식은존의 함수 표현인 $ y = f(x) $ 형태로 표현하기 어려운 곡선이나 다차원 도형을 보다 유연하고 직관적으로 기술할 수 있게 해준다. 특히, 평면 곡선,...
# 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. ...
# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 다양한 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 음성 인식 시스템은 음성...
Adjusted R-s ## 개요**Adjusted R-squared수정된 결정계수)는귀분석에서 모의 적합도를 평가하는 지표 중 하나로, 일반적인 **R-squared**(결계수)의계를 보완하기 위해 제안된 통계량이다. R-squared 독립변수들이 종속변수를 잘 설명하는지를 나타내는 값이지만, 독립변수를 추가할수록 무조건 증가하는 성향이 있어 모델의 과...
# 비유클리드 기학 ## 개요 비유클드 기하학(非Euclidean幾何學,-Euclidean Geometry)은 유클리 기하학의 평행선 공리를 따르지 않는 기하학 체계를 의미한다. 고전적인 유클리드 기하학 평면 위에서 직선과 각, 도형의 성질을 다루며, 특히 **"한 직선 밖의 한 점을 지나면서 그 직선과 평행한 직선은 오직 하나만 존재한다"** 는 제5...
# USB-A ## 개요 USB-A(Universal Serial Bus Type-A)는 가장 널리 사용되는 USB 커넥터 형태 중 하나로, 컴퓨터 및 다양한 전자 기기에서부 장치를 연결하기 위해 사용되는준 인터페이스입니다.-A 커넥터는 직사각형의 형태를 가지고 있으며, 플러그(이동식 케이블 끝)와 소켓(기기 측면의 고정된 포)으로 구성됩니다. 1996...
희소성 ##요 자연어처리(NLP Natural Language Processing) 분야 **희소성**(sparsity)은 언어 데이터의 중요한 특 중 하나로, 고차원 벡터 공간에서 대부분의 요소가 0인 현상을 의미합니다. 이 특히 단어를 수 형태로 표현하는 **임베딩**(embedding) 기술의 초기 단계인 **희소 표현**(sparse repres...
# OOV (Out-Vocabulary) ## 개요 **OOV**(Out-ofocabulary)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 자 등장하는 핵심 개념으로, 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 특히 토큰화(tokenization) 단계 이후 모델의 어휘 집합(vocabulary)에...
# N-그램## 개요 **N-그램**(N-gram)은어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 모델(Language Modeling)에리 사용되는 기초적인 통계적 기법이다. N-램은 연속 N개의 아이템(item)으로 구성된 부분열을 의미하며, 언어 처리에서는 주로 연속된 N개 단어(word) 또는 음소(phoneme...
# 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...
# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...