# Hugging Face Transformers ## 개요 **Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 **PyTorch**, **TensorFlow**, 그리고 **JA...
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"SIF"에 대한 검색 결과 (총 159개)
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# 텍스처 ## 개요 **텍스처**(Texture)는 디지털지 처리 분야에서 물체 표면의 시각적 질감을 나타내는 중요한 특징 중 하나입니다. 텍스는 색상, 밝기, 패턴의 반복성, 표면의 거칠기 등 다양한 시각적 속성의 조합으로 구성되며, 이미지 내의 객체 인식, 분할, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 나무, 석조...
# 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...
# 모델 해석성 ## 개요 **모델 해석성**(Model Interpretability)은 머신러닝 및 데이터과학 분야에서 모델이 예측을 내놓는 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 능력을 의미합니다. 특히 복잡한 알고리즘(예: 딥러닝, 부스팅 모델 등)이 사용되는 경우, 모델의 결정 과정이 "블랙박스"처럼 보일 수 있어 해석성의 중요성이 더욱 부각...
# 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 잡았...
# AlexNet ## 개요 **AlexNet**은 인공지능, 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network)** 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev)**, 이오리츠케버**(Ilya Sutskever)**, 그리고 제프리 힌튼**(Geoffrey ...
# ROC 곡선 ## 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 **민감도**(감지율, 재현율)와 **위양성율**(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석...
# TN ## 개요 **TN**(True Negative, 참 음성)은 통계학 및 기계학습에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 **혼동 행렬**(Confusion Matrix)의 네 가지 기본 요소 중 하나입니다. TN은 모델이 '음성 클래스(Negative class)'로 올바르게 예측한 사례의 수를 나타냅니다. 즉, 실제 정답이 음성(Neg...
# 직업 ## 개요**직업**(職業 occupation)은 개인이 생계 유지하고 사회적 역할을 수행하기 위해 지속적으로 수행하는 업무 또는 활동을 의미한다. 현대 사회에서 직업은 단순한 노동을 넘어서의 정체성 형성, 사회적 지위, 경제적 안정, 그리고 삶의 질과 밀접한 관련이 있다. 직업은 다양한 형태로 존재하며, 각각의 직업은 특정한 기술, 교육, 자격...
# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...
챗봇 ## 개요 **봇**(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙...
# LCA ## 개요 **LCA**(Life Cycle Assessment, 생명주기 평가)는 제품, 서비스, 프로세스의 환경적 영향을 전체 생명주기 동안 평가하는 체계적인 방법론입니다. 이 평가은 자원 채취부터 원자재 생산, 제조, 유통, 사용, 폐기 또는 재활용에 이르기까지 모든 단계에서 발생하는 에너지 소비, 자원 사용, 오염물질 배출 등을 정량적...
# 특징 추출 ## 개요 **특징 추출**(Feature)은 컴퓨터비전(Computer) 분야에서 이미지나 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여, 후속 작업(예: 객체 인, 분류, 매칭 등)에 활용할 수 있도록 변환하는 핵심 과정입니다. 원시 이미지 데이터는 픽셀 단위의 밀집된 숫자 배열로 구성되어 있으며, 이를 그대로 분석하는 것은 계산 비용이...
# QoS ## 개요 **QoS**(Quality of Service 서비스 품질)는 네트워크 데이터 전송의 품질을 보장하기 위한 기술 및 정책의 집합입니다. 네트워 자원이 제되어 있는 환경에서 특정 트래픽(예: 음성, 화상 통화, 실시간 게임 등)에 우선순위를 부여하여 지연(latency), 지터(jitter), 패킷 손실(packet loss) 등을...
# 망막병증 ## 개요 망막병증視網膜病變, Retinopathy)은 눈의 망막에하는 병변을 총칭하는 의학 용어로, 다양한 원인에 의해 시 저하 또는 실명에 이를 수 있는 심각한 안과 질환입니다. 망막은 눈 뒤쪽에 위치한 신경조직으로, 빛을 감지하여 뇌로 시각 정보를 전달하는 중요한 역할을 합니다. 망막병증은 혈관 손상, 대사 이상, 유전적 요인, 외상 ...
# Edge TPU ## 개요 **Edge TPU**(Tensor Processing Unit)는글(Google)이 개발한 특수 목적 애플리케이션별 집적회로(ASIC)로, **엣지(edge)에서의 머신러닝 추론**(inference)을 고속으로 처리하기 위해 설계된 하드웨어 가속기입니다. 이 칩은 클라우드가 아닌 로컬 장치(예: 스마트폰, IoT 기기,...
# 간세포선종## 개요 **간세선종**(Hepatocellular aden, HCA)은 간 발생하는 양성양으로, 간세포(간의 주요 기능 세포)가 비정상적으로 증식하여 형성되는 덩어리입니다.로 20~40대 젊은 여성에서 호발하며, 경구피임약의 장기 복용과 밀접한 관련이 있습니다. 간세포선종은 일반적으로 증상을 나타내지 않지만, 크기가 커지거나 파열될 경우 ...
# 고차원 희소 데이터 ## 개요 **고차원 희소 데이터**(High-dimensional sparse data)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 특성의 수가 매우 많지만 각 데이터 포인트가 실제로 값을 가지는 특성은 극히 일부에 불과한 데이터를 의미한다. 이러한 데이터는 텍스트, 유전자 정보, 추천 시스템, 이미지 ...
# 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...