# 하이브리드 인딩 ## 개 **하이브드 인코딩Hybrid Encoding)은 과학 및 머신러닝 분야에서 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 데이터로 변환하는 과정에서, 여러 인코딩 기법을 조합하여 사용하는 고급 전략입니다. 단일 인코딩 방식이 특정 상황에서 한계를 가질 수 있기 때문에, 데이터의 특성과 모델의 요구사항에 따라 ...
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"TAR"에 대한 검색 결과 (총 148개)
# 더미 변수 ## 개 더미 변수(Dummy Variable 또는 **일변량 가변수**(One-hot Encoding Variable)는 범주형 데이터(categorical data) 수치형 데이터로 변환하기 위해 사용하는 통계 및 데이터 과학의 핵심 기법입니다. 머신러닝 모델이나 회귀 분석과 같은 수적 알고리즘은 일반적으로 숫자 데이터만을 입력으로 처...
# Label Encoding ## 개요 **Label Encoding라벨 인코딩)은주형 데이터(c data)를 머신러닝 모델이 처리할 수 있도록 정수형 숫자로 변환하는 기법 중 하나입니다. 머러닝 알고리즘 일반적으로 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없으므로 이러한 변수를 수치형으로 변환하는처리 과정이 필수적입니다. Label Encodin...
# 유전자 데이터 분석 ## 개요 유전자 데이터 분석(Gene Expression Data Analysis)은 생물정보학(Bioinformatics)의 핵심 분야 중 하나로, 생물의 유전 정보를 해석하고 생명 현상의 기초를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 고차원 유전체 기술(예: 차세대 염기서열 분석, DNA 마이크로어레이, RNA-Seq 등)의...
범주형 변수## 개요 범주형 변수(**Categorical Variable**)는 데이터 분석에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 관측값이 특정 **범주**(category) 또는 **그룹**에 속하는지를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 수치적 의미보다는 **질적**(qualitative) 성격을 가지며, 데이터를 분류하거나 그룹화하는 데 사용됩니다. 예...
# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 과학 분야에서 범주형 변수(C Variable)를 수형 변수로 변환하는 고급 인딩 기법 중입니다. 이 방법은주형 변수의 범주(Category)를 해당 범에 속하는 타 변수(Target Variable)의계적 요약(예: 평균, 중값, 분산)으로 대체하는식입니다. 특히귀 또는 분류에서...
One-Hot Encoding**One-Hot Encoding**(원- 인코딩)은신러닝과 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법. 범주형 변수는 특정 범주(예: 색상, 국가, 직업 등)를 나타내며, 일반적으로 정수나 문자열 형태로 저장되지만, 머신러닝 알고리즘은 이러한 값을 직접...
# 배열 인덱싱 ## 개요 **배열 인덱싱**(Array Indexing)은 데이터과학과 프로그래밍에서 배열의 특정 요소나 요소 집합에 접근하는 기법을 의미합니다. 배열은 동일한 데이터 타입의 요소를 순차적으로 저장하는 자료구조로, 데이터과학에서는 주로 수치 데이터를 다루기 위해 NumPy 배열, 파이썬 리스트, 텐서(Tensor) 등 다양한 형태로 사...
# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...
# 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터 과학 및 정보 처리 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터를 분석이나 모델링에 적합한 형태로 재구조화하거나 변형하는 작업을 의미합니다. 이 과정은 데이터 정제, 통합, 정규화, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 데이터 품질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 데 중...
# NumPy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python)는 파이썬에서 과학적 계산 및 수치 해석을 위한 핵심 라이브리 중 하나로, 고성능의 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 효율적으로 처리할 수 있는 함수들을 제공합니다. NumPy는 데이터 분석, 기계 학습, 수치 시뮬레이션, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기반이 되는 도...
# 범주형 데이터 인코 ## 개요범주형 데이터 인코딩(C Data Encoding)은 과학 및 머신러닝에서 중요한 전 과정 중 하나, 범주형 변수ategorical variable)를 머러닝 모델 이해하고 처리할 수 있는 수형 형태로 변하는 기법을 의미. 대부분의 머러닝 알고리즘은 숫자형 데이터를 입력으로 요구하므로, 텍스트의 범주(예: "남성",여성",...
# Bi-LSTM **Bi-LSTM**(Bidirectional Long Short-T Memory, 양방향 장단기 메모리)은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 변형으로, 시계열 데이터 또는 순차적 데이터를 처리할 때 과거와 미래의 정보를 동시에 활용할 수 있도록 설계된 신경망 모델이다. 자연어 처리(NLP), 음성...
Okay, I to create a professional Korean wiki-style document about obesity treatment under the health category. me start by understanding the structure and requirements. user wants a markdown document ...
```markdown # PostgreSQL ## 개요 PostgreSQL는 세계적으로 널리 사용되는 오픈소스 객체-관계형 데이터베이스 시스템입니다. 1986년에 미국 캘리포니아 대학교 버클리에서 개발된 Postgres 프로젝트를 기반으로 하며, 1994년 SQL 지원을 추가하면서 PostgreSQL로 이름이 변경되었습니다. 고급 기능, 확장성, 신뢰성,...
Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...
Okay, I to create a professional and Wiki document about MongoDB in Korean, following given requirements. Let's by understanding the structure and content needed. First, the title "MongoDB" under the...
# Docker Docker는 애플리케이션을 컨테이너(Container) 형태로 개발, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용하여 소프트웨어 개발 및 운영 환경을 일관되게 유지하면서 빠르고 효율적인 배포를 가능하게 합니다. 이 문서에서는 Docker의 핵심 개념, 기능, 아키텍처, 설치 방법, 주요 명령어, 활용 ...
Okay, I to create a professional Korean wiki-style document aboutose, categorized under Health,, Carbohydrates. The user wants a markdown format specific structure and quality. Let's start by understa...
# DOM 조작 ## 개요 DOM(Document Object Model) 조작은 웹 개발에서 HTML 문서의 구조, 스타일, 내용을 동적으로 변경하기 위한 핵심 기술입니다. DOM은 웹 브라우저가 HTML 문서를 트리 구조의 객체로 표현하는 방식으로, JavaScript를 통해 실시간으로 요소를 추가, 수정, 삭제할 수 있게 합니다. 이 문서는 DOM ...