# 로짓(Logit) ## 개요 로짓(logit)은 통계학과 데이터 과학에서 중요한 개념으로, 확률(probability)을 **로그-오즈(log-odds)** 형태로 변환하는 함수입니다. 이는 주로 **로지스틱 회귀**(logistic regression)와 같은 분류 모델에서 사용되며, 이진 결과(예: 성공/실패, 승리/패배)를 예측할 때 유용합니다....

# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...

# 정규화 (Regularization) ## 개요 정규화는 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하기 위해 사용하는 기법입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 특수한 패턴을 너무 잘 기억해, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 정규화는 모델의 복잡도를 제어하여 이 문제를 해결하고,...

# 컨볼루션 신경망 ## 개요 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주로 2차원 또는 3차원 데이터(예: 이미지, 영상)를 자동으로 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. CNN은 계층 구조를 통해 입력 데이터에서 계층적인...

# 딥러닝 ## 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2010년대 이후 컴퓨팅 파워와 대량 데이터의 확보로 급속히 발전하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 ...

# 의료 분석 ## 개요 의료 분석은 인공지능(AI) 기술 중 머신러닝(ML)을 활용하여 의료 데이터를 처리하고 해석하는 과정입니다. 이는 질병 진단, 치료 계획 수립, 예후 예측 등 다양한 의료 영역에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 머신러닝은 대량의 의료 데이터(예: 환자 기록, 영상 자료, 유전자 정보)를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하고, 의사결정을...

# 출력 게이트 ## 개요 출력 게이트(Output Gate)는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛(LSTM)**과 같은 순환 신경망(RNN) 구조에서 중요한 역할을 하는 기술적 요소이다. 이 개념은 시계열 데이터 처리, 자연어 이해 등 복잡한 패턴 인식 작업에 필수적이며, 신경망의 내부 상태를 조절하는 데 핵심적인 기능을 수행한다. 본 문서에서는...

# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터와 같은 순차적 정보를 처리하는 데 특화된 인공지능 기술로, **기존의 순환 신경망(RNN)**에서 발생하던 **장기 의존성 문제**(Vanishing Gradient Problem)를 해결하기 위해 설계되었습니다. LSTM은 기억을 유지하고 필요 시 정보를 ...

# PoS (Part-of-Speech Tagging) ## 개요 PoS(Part-of-Speech) 태깅은 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 내 단어의 문법적 역할을 식별하는 기술로, 텍스트 데이터를 구조화하여 분석에 활용합니다. 이는 언어학과 컴퓨터 과학의 교차점에서 발전한 기법으로, 데이터 과학에서 텍스트 마이닝, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한...

# PoW (Proof of Work) ## 개요/소개 PoW(Proof of Work)는 블록체인 기술에서 널리 사용되는 **공동체 합의 알고리즘**으로, 네트워크 참여자들이 작업을 수행하여 거래를 검증하고 블록을 생성하는 방식입니다. 이 개념은 데이터 과학과 분석 영역에서도 중요한 의미를 지닙니다. 특히, 대규모 데이터 처리 및 분산 시스템에서 자원의...

# 합의 알고리즘 ## 개요/소개 합의 알고리즘(Consensus Algorithm)은 분산 시스템에서 여러 노드가 동일한 데이터 상태를 유지하기 위해 협력하는 프로토콜입니다. 이는 중앙 집중식 관리 없이도 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 블록체인, 분산 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅 등에서 널리 활용되며, 시스템...

# 암호학적 해시 함수 ## 개요/소개 암호학적 해시 함수는 입력 데이터를 고정된 길이의 고유한 문자열(해시 값)로 변환하는 수학적 알고리즘입니다. 이 기술은 데이터 무결성 검증, 비밀번호 저장, 블록체인 등 다양한 분야에서 활용되며, **전방 일방성**(pre-image resistance), **충돌 저항성**(collision resistance) ...

# 비트코인 ## 개요 비트코인(Bitcoin)은 2009년에 등장한 세계 최초의 **디지털 자산**이자 **암호화폐**(Cryptocurrency)로, 중앙집권적 기관 없이도 거래를 안전하게 수행할 수 있는 **블록체인 기술**을 기반으로 설계되었습니다. 비트코인은 디지털 황금으로 불리며, 금융 시스템의 탈중앙화와 개인의 자산 보호를 목표로 합니다. 이...

# 블록체인 ## 개요 블록체인(blockchain)은 분산된 데이터 저장 및 관리 기술로, 중앙 집중식 서버에 의존하지 않고 네트워크 참여자 간의 협력을 통해 정보를 안전하게 공유하고 보호합니다. 이 기술은 2008년 비트코인(Bitcoin)을 개발한 사토시 나카모토(Satoshi Nakamoto)가 제안한 이후, 금융, 물류, 의료 등 다양한 산업에 ...

# 데이터 로딩 ## 개요 데이터 로딩은 소프트웨어 개발 및 버전 관리 시스템에서 데이터의 저장, 변경, 복원을 위한 핵심 프로세스입니다. 특히 버전관리(Version Control) 환경에서는 코드와 함께 데이터 파일도 추적해야 하며, 이 과정은 협업 효율성, 재현 가능성(reproducibility), 그리고 시스템 안정성을 보장합니다. 본 문...

# 측면 접합 (Side Grafting) ## 개요/소개 측면 접합은 농업 및 정원에서 식물의 유전적 특성을 유지하면서도 생장 속도나 수확량을 향상시키기 위해 사용되는 주요 재배 기술 중 하나입니다. 이 방법은 **근종**(rootstock)과 **접경**(scion)이라는 두 개의 식물을 연결하여 단일 식물로 성장하게 하는 것입니다. 측면 접합은 특히...

# 오픈소스 개발 ## 개요 오픈소스 개발은 소프트웨어의 원본 코드를 공개하고 자유롭게 수정·배포할 수 있도록 하는 협업 모델입니다. 이는 기술 발전과 공동체 참여를 촉진하며, 1980년대 이후로 전 세계적으로 확산되었습니다. 오픈소스는 "자유 소프트웨어"와 "오픈소스 소프트웨어" 두 가지 개념이 혼재된 역사적 배경을 가지고 있으며, 현재는 기업과 개인 ...

# 미니 자전거 ## 개요 미니 자전거는 **접이식 설계**를 기반으로 한 소형 자전거로, 공간 효율성과 이동성을 중시하는 현대 도시 생활에 적합한 교통 수단이다. 일반적인 자전거보다 작은 크기와 가벼운 무게를 갖추고 있어 **보관이 용이**하고, **도심 내 이동** 또는 **공간 제약이 있는 환경**에서 활용된다. 특히, 미니 자전거는 도시 교...

# 이타적 협동 ## 개요 이타적 협동(Altruistic Cooperation)은 개인이 자신의 이익을 희생하거나 보상 없이 타인의 복지를 위해 행동하는 사회적 현상을 의미합니다. 이는 단순한 협력과 달리, **자기 이익보다 집단 또는 타인의 이익을 우선시**하는 특성을 가집니다. 이타적 협동은 인간 사회의 안정성과 발전에 기여하며, 생물학적 진...

# 결측치 ## 개요 결측치(Missing Values)는 데이터 수집 또는 처리 과정에서 특정 값이 누락된 상태를 의미합니다. 이는 데이터 분석 및 머신러닝 모델의 정확도와 신뢰성에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 적절한 대응 전략이 필수적입니다. 결측치는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 이를 이해하고 처리하는 것은 데이터 과학에서 중요한 단계입니다...