# 에포크 ## 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 **에포크**(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 **1 에포크**라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊...

# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...

# 일반화 기법 ## 개요 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 잘추는 것(과적합, overfit)은 중요하지, 더 중요한 것은 **델이 이전 본 적 없는 새로운 데이터**(테스트)에 대해서도 작동하는 것이다. 이 능력을 **일화**(generalization라고 하며, 머신러닝의 핵심 목표 중 하나이다. 일반화 성을 향상시키기 위해 사용하는 다양한 전략과 기...

# 유방암 선별 진단 유방암은 전 세계 여성에게 가장 흔한 악성 종양 중 하나이며, 조기 발견과 치료가존율 향상에 결정적인 역할을 한다. 유방암 선별 진단(Breast Cancer Screening)은 증상이 없는 건강한 여성군에서 조기에 유방암을 발견하기 위한 체계적인 검사 절차를 의미한다. 이 문서에서는 유방암 선별 진단의 주요 방법, 대상자 기준, ...

# 수직 확장 ## 개요 **수직 확장**(Vertical Scaling), 또는 **스케 업**(Scale Up) 시스템의 성능 향상시키기 위해 기존의 하드웨어 자원을 더 강력한 자원으로 교체 증설하는 방식 아키텍처 설계 전략이다. 이는버의 CPU, 메모리(RAM), 저장장치(SSD 등), 네트워크 대역폭 등을 업그레이드함으로써 시스템 처리 능력을 향...

# 모델 훈련 ## 개요 모델 훈련(Model)은 머신닝(Machine Learning) 핵심 과정, 주어진 데이터를 기반으로 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 절차를 의미합니다. 이 과정에서 알고리즘은 입력 데이터와 정답(라벨) 사이의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측이나 판단을 내릴 수 있는 능력을 획득하게 됩니다. ...

# 블록화 ## 개요 **블록화**()는 수치계산 및적화 기법 분야에서 대모 문제를 보다 관리 가능한 작은 단위인 "블록"(Block)으로 나누어 처리하는 전략을 의미합니다. 이 기법은 계산의 효율성과 메모리 접근 패턴을 개선하며,렬 처리 및 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 데 널리됩니다. 특히 대용량 데이터나 고차원 변수를 다루는 최적화 문제에서 블...

# Intel ICC **Intel ICC**(Intel C++ Compiler, 또는 C/C++ Compiler Classic는 인텔(Intel)이 개발한 고성능 C C++ 컴파일러로, 인텔 아키텍처 기반 시스템 최적의 성능을 발휘하도록 설계된 상용 컴파일러입니다. 주로 과학 계산,성능 컴퓨팅(HPC), 임베디드 시스템, 데이터 분 등 성능이 중요한 분...

# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 사용자와 자연어를 통해화를 수행하는 인공지능 기반의 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 메신저 플랫폼 등에 탑재되어 고객 서비스, 정보 제공, 예약 처리, 교육 지원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 챗봇은 자연어처리(NLP), 기계학습(ML), 대화 이해(Dialog Understand...

# 백그라운드기 백그라운드 쓰기(Background Writing)는 운영제의 성능 최적화 기 중 하나로,로 파일 시스템 메모리 관리 영역에서 사용된다. 이 기법은 시템의 응답성과 전체적인 처리 효율을 높이기 위해, 사용자 또는 애플리케이션 요청이 아닌 시스템부에서 비동기적으로 데이터를 저장 장치에 기록 방식을 의미한다. 특히 캐시된 데이터나 수정된 페이...

# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...

# 통계품질체계 ## 개요 통품질관리체계(Statistical Management System, SQMS)는 국가계의 신뢰성과 품질을계적으로 보장 위해 정부기관이 구축·운영하는 종합적인 관리 프레임워입니다. 특히 한국의 경우, 통계청을 중심으로 한 정부기관 이 체계를 기반 국가통계의·관리·공표 전 과정에서 품질을 통제하고 있습니다. 이 체계는 국제적으로...

# 수치 연산 개요 **수치 연산**(ical Computation) 수학적 문제를 근사적으로 해결하기 위해 실수나 부동소수점 수를 사용하여 계산을 수행하는 과정을 의미합니다. 이는 해석학적 방법으로 정확한 해를 구하기 어려운 복잡한 수학 문제, 특히 미분 방정식, 선형 대수, 적분, 최적화 등에 대해 컴퓨터를 이용해 근사해를 구하는 데 핵심적인 역할...

# AOCL **AMD Optimizing CPU Libraries**(AOCL)는 AMD 제공하는 고성능 컴퓨(HPC), 머신러닝, 과학 계산 및 데이터 분석 애플리케이션 성능을 최적화하기 위한 소프트웨 라이브러리 모음입니다. AOCL AMD의 x86-4 아키텍처 기반 프로세서, 특히 **EPYC**, **Ryzen**, **Threadripper** ...

# BART ## 개요 **BART**(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구...

# 기업 리포트 요약 ## 개요 기업 리포트 요약은 자연어처리(N Language Processing, NLP)술의 응용야 중 하나로, 기업이 발행한 재무 보고서, 사업 보고서 지속가능성 보고서, 연례 보고서 등의 긴 텍스트 문서를 분석하여 핵심 정보를 간결하고 명확하게 요약하는 기술을 의미한다. 이 기술은 투자자, 경영진, 분석가, 정책 입안자 등 다...

# T5: Text-to-Text Transfer Transformer ## 개요 **T5**(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 **문자 그 하나의 통일된 프레임크**로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리...

# 기후 모델링 ## 개요 기후 모델링(Climate Modeling)은 지구의 기후 시스템을 수학적이고 물리적인 방식으로 시뮬레이션하여 과거, 현재, 미래의 기후 변화를 예측하고 분석하는 과학적 접근 방식이다. 이는 대기, 해양, 육지, 빙하, 생물권 등 다양한 지구 시스템 요소 간의 상호작용을 수치적으로 표현하며, 기후 변화의 원인과 영향을 이해하는...

# RPS ## 개요**RPS**(Requests Per Second는 시스템 성능을 측정 핵심 지표 중 하나로, **초당 처리 가능한 요청 수**(초당 요청 수) 의미합니다. 특히 웹버, API 서비스, 마이크로서비스 아키텍처 등과 같은 소프트웨어 시스템의 성능 평가와 스케일링 전략 수립에 널리 사용됩니다 RPS는 시스템의 처리 능력, 응답 속도, 리소...

개인화 ## 개요 **개인화**(Personalization는 사용자 각각의호도, 행동턴, 관심사 등을 분석하여 맞춤형텐츠, 서비스 제품을 제공하는 기술적 접근 방식 의미합니다. 특히공지능 기반추천 시스**에서 개인화 핵심 기능으로, 사용자 경험을 극화하고 서비스의 효율 높이는 데 기여합니다. 오늘날 온라인 쇼핑몰(예: 쿠팡, 아마존), 스트리밍 서비스...