# numpy ## 개요 **NumPy**(Numerical Python의 약자)는 파이썬에서 과학적 계산과 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리 중 하나로, 고성능의 다차 배열 객체(`nd`)와 이를 효율 다루기 위한 수학적 함수 제공합니다. NumPy는 Python의 기본보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 배열 연산을 가능하게 하며, 데이터과학, 기계학...

# 유효성 검사 ## 개요 **유효성 검**(Validation)는 사용자 입력, 시스템 데이터, 또는 외부 제공된 정보가 사전에 정의된 규칙과 형식에 부합하는지를 확인하는 과정을 의미합니다. 특히 **프로그래밍** 분야에서 유효성 검사는 데이터 무결성 확보, 보안 강화, 사용자 경험 개선을 위한 핵심 요소로 작용합니다. 잘못된 입력을 조기에 감지하고 ...

# ViT (Vision Transformer## 개요 ViT(V Transformer)는 전통적인 컨루션 신경(Convolutional Neural Network,) 대신 **랜스포머**(Transformer 아키텍처를 기으로 이미지 인식 작업을 수행하는 **컴퓨터비전 모델**입니다. 2020년글 딥마인드(Google Brain) 팀이 발표한 논문 *"...

# MARD: 측정 정확도의 핵심 지표 ##요 **MARD**(Mean Absolute Relative Difference, 평균 절대 상대 오차)는 측정 기술 분야에서 측정 장치의 **정확도**(accuracy)를 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 지표입니다. 특히 **혈당 측정 장치**, 예를 들어 연속혈당측정기(CGM, Continuous Gluc...

StyleGAN **GAN**(Style-Based Generator Architecture for Gener Adversarial Networks)은 얼, 풍경, 예술 작품 등 고해상도의 사실적인 이미지를 생성하기 위해 개발된 생성적 적대 신경망(GAN)키텍처이다. NVIDIA 연구팀에 의해 2018년에 처음 발표된 StyleGAN은 기존의 GAN 모델...

슈뢰딩거 방식 ## 개요 **뢰딩거 방정식**(Södinger Equation은 양자역학 핵심을 이루는 기본 방정식으로, 미시 세계에서 입자의 운동과 상태를 기술하는 데 사용된다. 이 방정식은 1926년 오스트리아의 물리학자 **에르빈 슈뢰딩**(Erwin Schröinger)에 의해안되었으며, 고전역학에서 뉴턴의 운동 법칙이 가지는 역할과 유사하게, ...

# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...

# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 다양한 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 음성 인식 시스템은 음성...

# TF-IDF 가중 평균베딩 ## 개요 -IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 ...

# Hunspell Hunspell은 오픈소스 기반의 철자 검사기 checker) 및 형태소 분석기(morphological analyzer)로, 주로 자연어처리(NLP) 분야에서 텍스트의 철자 오류를 감지하고 제안을 제공하는 데 사용됩니다. LibreOffice, OpenOffice, Mozilla Firefox, Google Chrome 등 다양한 소...

# 외부 광원 간섭 ## 개요 외부 광 간섭(External Interference)은 광 기반 신호 처리 시스템, 특히 이미징, 센서, 통신 및 컴퓨터 비전 분야에서하는 주요 문제 하나이다. 이는 시스템의 정상적인 작동을 방해하거나 측정 정확도를 저하시킬 수 있는 불요한 외부 빛의 영향을한다. 예를, 적외선(IR) 카메라, LiDAR(라이더), 광학 ...

# 행렬-벡터 연산 행렬-벡터산은 선형대수의 핵심 개념 중 하나로, 데이터과학 머신러닝, 컴퓨터 그래픽스, 물리학 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용됩니다. 특히 고차원 데이터를 처리하고 변환하는 데 있어 행렬과 벡터의 연산은 계산 효율성과 수학적 표현의 간결성을 제공합니다. 본 문서에서는 행렬-벡터 연산의 정의, 기본 연산 종류 계산 방법, 활용 사례 ...

# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...

# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...

# 데이터셋 구축 ## 개요 데이터셋 구축(Data Set Construction)은 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나로, 분석, 모델링, 머신러닝 등의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 통합하고 구조화하는 과정을 의미합니다. 고품질 데이터셋은 정확한 인사이트 도출과 신뢰할 수 있는 예측 모델 개...

# 벡터 연산 벡터 연산(Vector Operation)은 데이터과학, 기계학습, 물리학, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. 특히 고차원 데이터를 처리하는 데이터과학에서는 벡터를 통해 데이터 포인트를 표현하고, 이를 기반으로 유사도 계산, 차원 축소, 모델 학습 등의 작업을 수행합니다. 본 문서에서는 벡터 연산의...

# Vision Transformer ## 개요 **Vision Transformer**(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망**(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transfor...

단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...

# MobileNet **MobileNet**은 구글(Google)이 개발한 경량화된 컨볼루션 신경망(Convolutional Network, CNN)키텍처로, 모바일 기기 및 임베디드 시스템과 같은 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서 실시간 이미지 인식 및 객체 탐지를 가능하게 하기 위해 설계되었다. MobileNet은 정확도와 속도 사이의 균형을 잘 유지하면...

다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...