FORTRAN 7 개요 FORTRAN 7은 FORTRAN(mula slation의 약자) 계열의 프로그래밍어 중 하나로, 1978년에 공식적으로 미국국립표준협회(American National Standards, ANSI)에 의해 표준화된 버전. 공식 명칭은 ANSI X3.9-197이며, 일반적으로 FORTRAN 77이라고 불린다. 이 언어는 1966년에 …
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"함수"에 대한 검색 결과 (총 1082개)
삼각 부등식 개요 삼각 부등식(Triangleequality)은 선대수학에서 벡 공간의 노름orm)이 만해야 하는 핵심 성질 중 하나로, 두 벡터의 합의 크기가 각 벡터의 크기의 합보다 작거나 같다는 원리를 수학적으로 표현한 것이다. 이 부등식은 기하학적 직관에서 유래되었으며, 삼각형에서 임의의 두 변의 길이의 합이 세 번째 변의 길이보다 항상 크거나 같아…
데이터 정제 요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 신뢰성을 결…
Haskell Haskell은 함수형 프로그래밍어의 대표적인 예로, 수학적 함수의 개념을 바탕으로 프로그래을 수행하는 고급 언어. 190년에 설계 이래로 순수 함수형 프로그래밍, 게으른 평가(lazy evaluation), 정적 타입 시스템, 타입 추론 등 현대 프로그래밍 언어 연구에 큰 영향을 미친 언어로 평가받고 있습니다. 이 문서는 Haskell의 주…
콜백 개 콜백(Callback)은 프로그래밍에서 비동기를 구현하는 널리 사용되는 패 중 하나로, 특정 작업이료된 후 실행될 함수를 인자로 전달하여 나에 호출되도록 하는 기법입니다. 주 이벤트 기반 프로그래밍, 비동기 I/O, GUI 프로그래밍, 웹 개발 등에서 활용되며, 특히 JavaScript와 같은 단일 스레드 언어 비동기 작업 처리하는 핵심 수단으로 …
최적의 경계선 개요 최적 경계선(Optimal Decision)은 머신러닝, 지도 학습(Supervised Learning)에서 분류(Classification) 문제 해결할 때 사용 핵심 개념 중 하나. 이는 서로 다른 클래스에 속한 데이터 포인트들을 가장 잘 구분할 수 있는 기하학적 경계를 의미합니다. 최적의 경계선은 모델이 새로운 데이터를 정확하게 분…
PDF 개요 PDF는 " Density Function"의 약자로, 한국어로는 확률밀도함수(確率密度函數라고 한다. 통학과 확률론에서 연속 확률변수의 확률 분포를 설명하는 데 핵심적인 역할을 하는 함수이다. PDF는 특정 값에서 확률변수가 나타날 상대적인 가능성을 나타내며, 연속 확률변수의 확률을 구할 때는 특정 구간에 대한 함수의 적분을 통해 계산한다. P…
Global Vectors for Word RepresentationGlobal Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 …
스킵-그램 (-gram) 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 워드 임베딩(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제안한 워드투벡(Wor…
타입 추론 타입 추론(Type Inference)은 프로그래밍 언어의 타입 시스템에서, 변수나 표현식의 타입을 명시적으로 선언하지 않아도 그 값을 기반으로 자동으로 타입을 결정하는 기능입니다. 이는 코드의 가독성과 생산성을 높이면서도 정적 타입 시스템의 안정성과 오류 검출 능력을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 타입 추론은 주로 정적 타입 언어에서 사용되며,…
동치관계 동치관계(同値關係, Equivalence Relation)는 수학, 특히 일반 위상수학과 집합론, 대수학 등 다양한 분야에서 핵심적인 개념 중 하나이다. 이는 집합 원소들 사이에 어떤 기준에 따라 "서로 같다고 볼 수 있는" 관계를 형식적으로 정의하는 도구로, 수학적 구조를 이해하고 분류하는 데 중요한 역할을 한다. 위상수학에서는 동치관계를 통해 …
서포트 벡터 머신 개요 서트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier detection)에도 …
전처리 개요 음성 인식(Speech Recognition) 시스에서 전처리(Preprocessing)는 원시 음성 신호를 인식 엔진이 효과적으로 처리할 수 있도록 준비하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 음성 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 제거하며, 특징 추출을 위한 최적의 입력 형태를 만들어내는 데 핵심적인 역할을 합니다. 전처리는 음성 인식의 정확…
Field-Programmable Gate Array 개요 Field-Programmable Gate Array(FPGA 현장 프로그머블 게이트레이)는 사용자가 소프트웨어 통해 하드웨어 구조를 재구성할 수 있는 반도체 장치입니다. FPGA는통적인 고정 기능의 집적회로(IC)와 달리, 출하 후에도 사용자가 원하는 논리 회로를 프로그래밍하여 구현할 수 있어 매…
피카르-린델뢰프 정리 개요 피카르-린델뢰프리(Picard–Lindelöf Theorem)는 상미분방정식(Ordinary Differential Equation, ODE)의 해가 존재하고 유일함을 보장하는 중요한 정리로, 초기값 문제의 해에 대한 존재성과 유일성에 관한 기본적인 결과를 제공한다. 이 정리는 19세기 말 프랑스의 수학자 에밀 피카르(Émile …
Yosys 개요 Yosys는 오픈소스 하드웨어 설계용 Verilog 합성 툴(Verilog Synthesis Tool)로, FPGA(Field-Programmable Gate Array) ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 설계 과정에서 하드웨어 기술 언어(HDL)로 작성된 Verilog 코드를 논리 게이트 수…
토폴로지 개요 토폴로지(topology)는 수학의 한 분야로, 기하학적 도형이나 공간의 연속적인 변형 아래에서 보존되는 성질을 연구하는 학문입니다. 즉, 늘이거나 구부리거나 비틀어도 형태가 바뀌지 않는 위상적 성질(topological properties)을 다룹니다. 예를 들어, 컵과 도넛은 서로 다른 모양이지만, 토폴로지에서는 동일한 것으로 간주될 수 …
오류 탐지 개요 오류 탐지(Error Detection)는 데이터제(Data Cleaning) 과정에서 중요한 첫 번째 단계로, 데이터셋 내에 존재하는 잘못되거나 비논리적인 값, 불일치, 결측치, 중복 데이터 등을 식별하는 작업을 말합니다. 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 인사이트 도출을 위해서는 데이터의 품질이 필수적이며, 오류 탐지는 이를 보장하는 핵심 …
통계적 평등 개요 통계적 평등(Stat Parity)은 인공지(AI) 및 기계학습 모델의 공정성(Fairness)을 평가하는 데 사용되는 핵심 개념 중 하나로, 모델의 예측 결과가 특정 보호 속성(예: 성별, 인종, 연령 등)에 따라 균형 있게 분포되어야 한다는 원칙을 의미합니다. 이는 AI 시스템이 사회적 소수 집단이나 특정 그룹에 불리한 영향을 미치지 …
LLDB LLDB(Low Level Debugger)는 클랑(LLVM) 컴파일러 프로젝트의 일환으로 개발된 현대적인 디버깅 도구로, C, C++, Objective-C, Swift 등 LLVM 기반 언어를 위한 고성능 디버거입니다. LLDB는 GDB(GNU Debugger)를 대체하기 위해 설계되었으며, 특히 macOS 및 iOS 개발 환경에서 널리 사용됩…