# 비동기 프로그래밍 ## 개요 JavaScript는 단일 스레드 기반의 언어로, 동기적 코드 실행이 기본이지만 네트워크 요청, 파일 시스템 작업, 사용자 입력 처리와 같은 비차단(non-blocking) 작업을 위해 비동기 프로그래밍 모델을 채택하고 있습니다. 이 문서에서는 JavaScript의 비동기 처리 방식의 역사적 발전과 최신 표준을 중심으로 설...

Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...

# ResNet ## 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 **Vanishing Gradient 문제**를 해결하기 위해 **잔차 학습(residual learning)** 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 20...

# 드롭아웃 ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 신경망 학습 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 제안된 정규화(Regularization) 기법이다. 이 방법은 2012년 Hinton과 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 신경망의 일부 뉴런을 무작위로 제거하면서 학습을 진행하는 방식으로 네트워크의 일반화 성능을 향상시킨다. ...

# 선형 연산 ## 개요 선형 연산(Linear Operation)은 데이터 과학과 분석 분야에서 핵심적인 수학적 도구로, 선형 대수학(Linear Algebra)의 기본 원리를 기반으로 합니다. 이 연산은 행렬, 벡터, 스칼라 등을 활용해 데이터의 구조를 변환하거나 패턴을 추출하는 데 사용되며, 머신러닝, 통계 분석, 최적화 문제 등 다양한 분야에 적용...

# 미세조정 ## 개요 **미세조정**(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 **전이 학습**(Transfer Le...

# 문서 관리 ## 개요 문서 관리는 기술 분야에서 데이터 공유 및 협업을 효율적으로 지원하기 위한 핵심 프로세스입니다. 이는 디지털 문서의 생성, 저장, 공유, 버전 관리, 보안을 포함하며, 팀 간 협업의 투명성과 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 클라우드 기반 협업 도구의 발전으로 문서 관리는 단순 저장을 넘어 실시간 공동 작업, 데이터 통합, 접...

# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...

# 데이터 편향 ## 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들...

# 논리적 연산 ## 개요 논리적 연산(Logical Operation)은 컴퓨터 과학과 데이터 과학의 기반을 이루는 수학적 연산으로, 참(True)과 거짓(False)의 이진 값을 기반으로 복잡한 조건을 처리합니다. 이 연산은 데이터 분석, 알고리즘 설계, 인공지능 모델 개발 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 하며, 특히 데이터 과학에서는 데이터 필터...

Okay, I to create a professional Korean document about "정적분" (Definite Integral) under the category of Calculus in Mathematics. Let me start by understanding the structure and requirements given. Fir...

```markdown # 비볼록 최적화 ## 개요 비볼록 최적화(Non-convex Optimization)는 데이터과학과 기계학습에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 최적화 문제입니다. 볼록 최적화 문제와 달리, 비볼록 문제는 여러 국소 최소값(Local Minima)과 안장점(Saddle Point)을 가질 수 있어 해법 도출이 복잡합니다. 특히 딥러닝,...

# 연속성 ## 개요 **연속성**(Continuity)은 미적분학에서 함수의 중요한 성질 중 하나로, 함수 그래프가 끊김 없이 매끄럽게 연결되어 있음을 의미합니다. 이 개념은 극한과 밀접하게 연관되어 있으며, 함수의 행동을 예측 가능하게 만드는 기초가 됩니다. 연속성은 수학적 분석뿐만 아니라 물리학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 모델링에 필수적인 ...

# 치역 ## 개요 **치역**(range)은 수학, 특히 함수와 기하학에서 중요한 개념으로, 함수가 **정의역**(domain)의 입력값에 대해 실제로 출력하는 값들의 집합을 의미합니다. 치역은 **공역**(codomain)과 구분되어야 하며, 공역은 함수가 가질 수 있는 모든 가능한 출력값의 집합이지만 치역은 실제로 함수에 의해 "달성되는" 값들만 포...

# 점근선 ## 개요 점근선(Asymptote)은 수학, 특히 미적분학에서 함수의 그래프가 무한대로 발산할 때 가까워지는 직선을 의미합니다. 이는 함수의 전반적인 행동을 이해하고 그래프를 정확하게 그리는 데 중요한 역할을 합니다. 점근선은 크게 **수직 점근선**, **수평 점근선**, **기울기 점근선**으로 구분되며, 각각의 조건과 활용 방법은 서로 ...

```markdown # Copyright ## 개요 Copyright(저작권)은 창작자가 자신의 창작물을 보호하고 배타적인 권리를 행사할 수 있도록 하는 법적 제도입니다. 특히 소프트웨어 분야에서는 코드, 문서, 인터페이스 등 다양한 형태의 창작물이 디지털 환경에서 쉽게 복제·배포될 수 있는 특성상 저작권 보호가 매우 중요합니다. 본 문서에서는 소프트웨...

# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...

# 수직점근선 ## 개요 수직점근선(Vertical Asymptote)은 함수의 그래프가 특정 수직선 $ x = a $ 근처에서 무한대로 발산하는 현상입니다. 이는 함수가 정의되지 않은 점에서 발생하며, 미적분학에서 함수의 극한과 연속성, 불연속점 분석에 중요한 개념입니다. 수직점근선은 유리함수, 삼각함수 등 다양한 수학적 모델에서 관찰되며, 물리학과 공...

Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...

# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...