One-Class SVM One-Class SVM(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데 사용된다. …
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다항식 커널 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 신러닝, 특히 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 데이터 패턴도 분류하거나 회…
Altair air는 파썬 기반의 선적 데이터 시각 라이브러로, 사용자가 데이터를 직관적이고 효율적으로 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Altair는 Vega 및 Vega-Lite 시각화 시스템 위에 구축되어 있으며, 통계적 데이터를 기반으로 한 시각화를 위한 간결하고 표현력 있는 문법을 제공합니다. 특히, 데이터 과학자와 분석가들이 빠르게 인사이트를 도출…
리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 다중공선성(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지 회귀는 L2 정규화…
결측치 처리 개요 결측치 처리(Missing Data Handling)는 데이터 과학 및 통계 분석에서 중요한 전처리 과정 중 하나로, 데이터셋 내에서 일부 값이 누락된 경우(NaN, NULL, 빈 값 등) 이를 어떻게 처리할지를 결정하는 절차를 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 다양한 이유로 결측치를 포함할 수 있으며, 이를 적절히 처리하지 않으면 분석 …
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…
어휘 크기 개요 어휘 크기(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도, 일반화 성능 등에 …
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…
레이블 인코 개요 레이블 인딩(Label Encoding)은 머신닝 및 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를델이 처리할 수 있는 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 범주형 변수는 일반적으로 텍스트 형태의 값(예: '남성', '여성', '서울', '부산')으로 구성되어 있으며, 대부분의 머신러닝 알고…
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 …
WordPiece 개요 WordPiece는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식으로 채택되면서 그 중요성이…
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…
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…
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…
언어 모델 개요 언어 모델(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률을 계산함으로써 언어…
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…
작동형 프토타이핑 개요 작동형 프로토타이(Operational Prototyping)은 소프웨어 개발 과정에서 최종 시스템의 핵심 기능을 실제처럼 구현하여 사용자와 이해관계자들이 시스템을 체험하고 피드백을 제공할 수 있도록 하는 개발 기법이다. 이 프로토타입은 단순한 와이어프레임이나 스토리보드와 달리, 일부 기능이 실제로 작동되며 사용자 인터페이스, 데이터…
연속 함수 개요 연속 함수(continuous function)는 위상수학에서 가장 기본적이면서도 핵심적인 개념 중 하나이다. 직관적으로, 연속 함수란 입력값이 조금만 변할 때 출력값도 조금만 변하는 함수를 의미한다.는 기하학적으로 "끊김 없이 이어지는 그래프"를 그리는 함수와 유사하다. 그러나 위상수학에서는 거리 개념이 필요 없이, 열린 집합(open s…