# 데이터 인코딩 기법 데이터 인코딩 기법은 데이터 과학과 머신러닝 프로세스에서 매우 중요한 전처리 단계 중 하나입니다. 실제 데이터는 텍스트, 범주형 값, 날짜, 기호 등 다양한 형태로 존재하지만, 머신러닝 모델은 일반적으로 수치형 데이터만을 입력으로 처리할 수 있습니다. 따라서 범주형 변수나 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 **수치 형태로 변환...

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...

# scikit-learn **scikit-learn**은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 간결한 API와 뛰어난 문서화로 인해 초보자부터 전문가까지 널리 사용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 사실상 표준 라이브러리로 자리 잡고 있습니다. scikit-le...

# 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...

# 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",...

# AI검사 AI검사(또는 AI 모델 검사) 인공지능 시스템의 성능, 안정성, 공정성, 보안성, 윤리적 적합성 등을 종합적으로 평가하고 검증하는 일련의 절차를 의미합니다. 특히 AI 모델이 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있게 작동하기 위해 필수적인 단계로, 단순한 정확도 측정을 넘어 다양한 위험 요소와 잠재적 편향을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. AI...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 기계학습(Machine Learning) 모델이 특정 과제를 수행할 수 있도록 훈련시키기 위해 사용되는 데이터 세트를 의미합니다. 이 데이터는 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 데이터에 대해 예측 또는 분류를 수행할 수 있는 능력을 습득하는 데 핵심적인 역할을 합...

# 콘텐츠 생성 ## 개요 **콘텐츠 생성**(Content Generation)은 인공지능이 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 의미합니다. 이는 머신러닝, 특히 **딥러닝** 기반의 모델을 활용하여 이루어지며, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 생성 모델 등 여러 분야의 융합적 기술이 적용됩니...

# 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...

# Ansible ## 개요 Ansible은 **에이전트리스(Agentless)** 기반의 오픈소스 자동화 도구로, 서버 구성 관리, 애플리케이션 배포, 클라우드 환경 조정 등 다양한 IT 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. Python으로 개발되었으며, SSH 프로토콜을 통해 네트워크 장비와 서버를 관리합니다. 복잡한 설치 과정 없이 간단한 YAML 파일...

# Python ## 개요 Python은 1991년 Guido van Rossum에 의해 처음 제안된 고수준 프로그래밍 언어로, **간결한 문법**, **다양한 응용 분야**, **활발한 커뮤니티**로 유명합니다. 객체지향, 함수형, 절차적 프로그래밍을 모두 지원하며, 특히 데이터 과학, 인공지능(AI), 웹 개발, 자동화 등 다양한 영역에서 널리...

# 협업 ## 개요 협업은 여러 개인 또는 조직이 공동의 목표를 달성하기 위해 자원, 정보, 역량을 공유하고 협력하는 과정입니다. 특히 데이터공유 분야에서 협업은 효율적인 의사결정, 기술 발전, 문제 해결을 촉진합니다. 현대 기술 환경에서는 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스 프로젝트, 실시간 협업 도구 등을 통해 협업이 더욱 활성화되고 있습니다. 본 문서...

# 오픈소스 커뮤니티 ## 개요 오픈소스 커뮤니티는 소프트웨어 개발과 관련된 협업적 네트워크로, 코드, 문서, 아이디어를 공유하고 공동으로 프로젝트를 발전시키는 방식을 특징으로 합니다. 이 모델은 기존의 상업적 소프트웨어와 달리 **소스코드의 접근성**과 **공동 개발**을 중시하며, 기술 혁신과 지식 공유에 큰 영향을 미쳤습니다. 오픈소스 커뮤니티는 단...

# 오픈 소스 ## 개요 오픈 소스(Open Source)는 소프트웨어의 원본 코드를 공개하고, 사용자와 개발자가 자유롭게 수정·배포할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 모델입니다. 이 개념은 1998년 **오픈 소스 이니셔티브**(Open Source Initiative, OSI)의 설립을 계기로 공식화되었으며, 기술 혁신과 공동체 협업을 촉진하는 데 중...

# 해카톤 ## 개요 해카톤(Hackathon)은 기술적 문제 해결을 목표로 한 협업형 이벤트로, 주로 소프트웨어 개발자, 디자이너, 업계 전문가 등이 참여하여 짧은 시간 내에 프로토타입(Prototype)이나 솔루션을 제작하는 활동입니다. 일반적으로 24시간에서 수일간 진행되며, 참가자는 팀 단위로 작업하며 창의성과 기술력을 결합해 혁신적인 아이디어를 ...

# 감정 분석 ## 개요 감정 분석(Sentiment Analysis)은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 텍스트 데이터에서 인간의 감정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정입니다. 이는 대량의 텍스트를 효율적으로 분석하여 시장 조사, 고객 피드백 분석, 사회적 미디어 모니터링 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 감정 분석은 단순히 긍정/부정...

# 완전 연결 층 ## 개요 완전 연결 층(Fully Connected Layer)은 인공지능(AI) 분야에서 신경망(Neural Network)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이 층은 전층 연결 구조를 가지며, 모든 노드가 이전 계층의 모든 노드와 연결되어 있습니다. 일반적으로 신...

# 풀링 층 (Pooling Layer) ## 개요/소개 풀링 층(Pooling Layer)은 딥러닝에서 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에 사용되는 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 공간적 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다. 이 층은 특성 맵(Fe...

# 컨볼루셔널 네트워크 ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)는 딥러닝의 주요 기술 중 하나로, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 네트워크는 **畳み込み(Convolutions)** 연산을 통해 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고, **풀링(Pooli...

# LSTM ## 개요 LSTM(Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터 처리에 특화된 인공지능 기술로, **기존 순환 신경망(RNN)**의 한계를 극복하기 위해 1997년 Hochreiter & Schmidhuber에 의해 제안되었습니다. RNN은 단기 기억을 유지하지만 장기 의존성을 처리하는 데 어려움이 있었고, 이로 인해 **기울기...