JSON 파싱 JSON (JavaScript Object Notation)은 경량의 데이터 교환 형식으로, 사람이 읽고 쓰기 쉽고 기계가 쉽게 분석(parsing)할 수 있도록 설계되었습니다. 프로그래밍 언어에서 데이터를 저장하거나 서버와 클라이언트 간에 정보를 주고받을 때 널리 사용되며, 특히 웹 애플리케이션과 API 통신에서 핵심적인 역할을 합니다. 이…
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추천 시스템 개요 추천스템(Recommendation System)은자의 관심사, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 콘텐츠나 아이템을 제안하는 인공지능반의 기술입니다. 이 시템은 사용자가 방대한 정보 속에서 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 도와주며, 기업 입장에서는 사용자 참여도와 매출을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘날 추천 시…
연속형 개요 연속형(Continuous type은 데이터과학에서의 측정 방식과 값의 성격에 따라 분류하는 데이터 유형 중 하나로, 특정 구간 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 수치 데이터를 의미합니다. 연속형 데이터는 이산형 데이터와 대조되며, 주로 물리적 측정값(예: 길이, 무게, 온도, 시간 등)에서 나타납니다. 이 데이터 유형은 통계 분석, 머신…
RFM 분석 개요 RFM 분석FM Analysis)은 고객의 구 행동을 기반으로 고객을 세분화하고, 마케팅 전략을 수립하는 데 활용되는 데이터 기반 분석 기법이다. RFM은 Recency(최근성), Frequency(빈도), Monetary(금액)의 약자로, 각각 고객이 얼마나 최근에 구매했는지, 얼마나 자주 구매했는지, 얼마나 많은 금액을 지출했는지를 나…
특성 변수 개요 성 변수(Feature Variable), 또는 단히 특성(Feature), 입력 변수(Input Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 학습하거나 예측을 수행하는 데 사용하는 데이터의 개별적인 속성(attribute)을 의미합니다. 예를 들어, 집값 예측 모델에서 방의 수, 면적, 위치, 연식 등은 각각 하나의 특성 …
Latent Semantic Analysis 개요 잠재 의미 분석(Latent Analysis, LSA)은 자연 처리(Natural Language Processing, NLP)야에서 문서 간의 의미적 유사성을 추출하기 위해 개발된 통계적 기법이다. LSA는 단어와 문서 간의 관계를 행렬 형태로 표현한 후, 차원 축소 기법을 활용하여 잠재된 의미 구조를 발…
특성 개요 데이터과학에서 특성(Feature)은 데이터 분석, 머신러닝, 통계 모델링 등에서 사용되는 기본 단위의 입력 변수를합니다. 특성 관측값이나 샘플의 속성을 수치적 또는 범주적으로 표현한 것으로, 모델이 예측하거나 분류를 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 ‘방의 수’, ‘면적’, ‘지역’ 등은 각각 하나의 특…
EUI-48 개요 EUI-48Extended Unique Identifier-4)은 전자 기기의 네트워크 인터페이스를 고유하게 식별하기 위해 사용되는 48비트 길이의 식자입니다. 이는 일반적으로 MAC 주소(Media Access Control address) 널리 알려져 있으며, 이더넷(Ethernet), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 등 다양한 데이터…
K-Fold 타 인코딩 개요 K-Fold 타겟 인코딩(K-Fold Target Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 고급 인코 기법 중 하나로, 특히 과적합(Overfitting) 방지하기 위해계된 방법입니다. 범주형 변수의 카테고리를 해당테고리에하는 타겟 변수의 평균값으로 대체하는 타겟 인딩(Targ…
텐서 개요 텐서(Tensor)는 수학 및 컴퓨터 과학, 특히 머신러닝과 딥러닝 분야 핵심적인 개념, 다차원 배열 일반화한 수적 구조입니다 텐서는 스칼, 벡터,렬의 개념을 확장하여 N차원 데이터를 표현할 수 있으며, 현대 인공지능(AI) 시스템의 연산 기반을 이루는 중요한 데이터 구조입니다. 텐서는 주로 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTor…
What-If Tool 개요What-If ToolWIT)은 구글(Google)이 개발한 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 도구입니다 이 도구는 머신러닝 모의 예측 결과를 시각화하고, 다양한 입력 조건을 변경했을 때 모델의 출력이 어떻게 달라지는지 실시간으로 확인할 수 있게 해줍니다. 특…
Path Traversal 개요 Path Traversal(경 탐색)은 보 분야에서 중요한 취점 유형 중로, 공격자가 시스템의 파일 시스템 내에서 권한이 없는 디렉터리나 파일에 접근할 수 있도록 만드는 입력 검증 실패로 인해 발생하는 보안 위협입니다. 이 취약점은 주로 웹 애플리케이션에서 사용자 입력을 통해 파일 경로를 동적으로 결정할 때, 입력값에 대한 …
MAC 주소 개요 MAC 주소(Medium Access Control address)는 네트워크 기기의 물리적 주소로, 이더넷(Ethernet), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스(Bluetooth) 등 다양한 네트워크 기술에서 데이터 링크 계층(Data Link Layer)에서 기기를 고유하게 식별하기 위해 사용됩니다. OSI 7계층 모델 중 데이터 링크 …
n-그램 모델 개요 n-그램 모델(n-gram model)은 자연어 처리(Natural Language Processing NLP) 분에서 언어의 확률적 구조를 모링하기 위해 널리 사용되는 통계 기반 언어 모델이다. 이 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어가 등장할 확률을 이전의 n-1개 단어를 기반으로 예측하는 방식을 취한다. n-그램은 단어나 문자 …
희소 행렬 개요 희소 행렬(Sparse)은 행렬의 대부분의소가 0인 특수한 형태의 행렬을 의미합니다. 일반적으로 수치 계산, 머신러닝, 그래프 이론, 자연어 처리, 네트워크 분석 등 다양한 데이터 과학 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 사용됩니다. 희소 행렬은 데이터의 크기가 크지만 실제로 유의미한 정보(0이 아닌 값)를 가진 원소가 매우 …
Bayesian Target Encoding 개요 베이지안 타겟 인코딩(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의 주요 단점인 과적합…
배열 조작 개요 배열 조작(Array Manipulation)은 데이터과학에서를 효과적으로 처리하고 분석하기 위해 필수적인 기술 중 하나입니다. 배열은 숫자, 문자열, 객체 등 다양한 데이터를 순차적으로 저장하는 자료구조로, 특히 수치 계산 및 통계 분석에서 중심적인 역할을 합니다. 데이터과학에서는 주로 넘파이(NumPy)와 같은 라이브러리를 활용하여 다차…
Apache Spark 개요 Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크. 2009년 UC 버클리의 AMPLab에서 개발을 시작했으며, 2010년에 오픈소스로 공되고 203년 Apache Software Foundation 인큐베이션 프로젝트로 채택된 이후, 빅데이터 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 도구 중 하나로 …
명목형 범 개요명목형 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. 데이터 전처리 과정에…
MLP 개요 MLP(Multi-Layer Perptron, 다층 퍼셉트론)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 가장 기본적이고 널리 사용되는 형태 중 하나입니다 단일 퍼셉트론은 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있지만, MLP는 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 포함함으로써 비선형 문제를 해결할 수 있…