# 하이브리드천 시스템 ## 개 하이브리드 추 시스템(H Recommendation System)은 두 이상의 추천법을 결합하여 사용자의 관심에 더 정확하고 개인화된 추천을 제공하는 인공능 기반 시스템이다. 단일 추천식(예: 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등) 가진 한계를 극복하고, 다양한 데이터 소스와 알고리즘의 장점을 통합함으로써 추천 성능을 향...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...

# ROC 곡선 ## 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 **민감도**(감지율, 재현율)와 **위양성율**(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석...

# ACF ## 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수**입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치...

# ACF 플롯 ## 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯**은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA...

# 과학기술 계산 과학기술 계산(Scientific)은 과학 및 공학 분야의 복잡한 문제를 수치적 방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해결하는 학제 간 기술 영역입니다. 이 분야는 수학, 물리학, 컴퓨터 과학, 공학 등 다양한 분야의 지식을 융합하여 실험적 또는 이론적 접근만으로는 해결하기 어려운 문제를 분석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 현대 과...

# Bitbucket Bitbucket은 소프트웨어 개발이 소스 코드를 저장, 관리, 협업할 수 있도록 돕는 **클라우드 기반 협업 플랫폼**입니다. Atlassian이발 및 운영하는 이 서비스 주로 Git과curial 버전 관리 시스템을 지원하며, 특히 **Git 저장소**(Repository) 중심의 워크플로우에 최적화되어 있습니다. Bitbucket...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

# 자동화 프세스 ## 개요 **화 프로세**(Automation Process)는복적이고 규칙 기반의 업나 작업 흐름을 인간의입 없이도 시스템이 자동 수행하도록 설계하고 구현하는 일련의 절차를 의미합니다. 이는 정보기술(IT), 제조업, 금융, 물류, 의료 등 다양한 산업 분야에서 운영 효율성 향상, 오류 감소, 인건비 절감, 처리 속도 증가를 목적으...

# 시계열 예측 ## 개요 **시계열 예측**(Time Series Forecasting)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 기반으로 미래의 값을 예하는 데이터 과학의 핵심법 중 하나입니다. 이법은 경제표, 주가,상 데이터, 판매량 웹 트래픽 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 다양한 현상에 적용되며, 기업의 전략 수립, 자원 배분, 리스크 관리 등...

# 업스트림 소스 ## 개요 **업스트림스**(Upstream)는 소프트어 개발 및키지 관리야에서 중요한 개념으로, 특정 소프트웨어의 **원본 개발천**을 의미합니다. 이는 소프트웨어의 최초 개발자가 작성한 공식적인 소스 코드 저장소를 가리키며, 배포판이나 파생 프로젝트보다 더 "상류"에 위치한다는 비유에서 유래한 용어입니다. 업스트림 소스는 오픈소스 ...

# 사설 패키지 저장소 ## 개요 **사 패키지 저장소**(Private Repository)는 조직 개인이 소프트어 개발 과정에서 사용하는 패키지(라이브러리, 모듈 등) 내부적으로 저장·관리하고 배포하기 위한 전용 저장소를 의미합니다. 공개된 패키지 저장소(예: npm, PyPI, Maven Central 등)와 달리, 사설 저장소는 내부 네트워크나 ...

# 정적 분석 도구 ## 개요 정적 분석 도구(Static Analysis Tool)는스 코드를 실행하지 않고도 소프트웨어의 구조, 문법, 스타일, 보안 취약점, 버그 가능성을 분석하는 소프트웨어 개발 도구입니다. 이러한 도구는 프로그램의 정적 구조를 기반으로 오류를 탐지하고, 코드 품질을 향상시키며, 개발 프로세스의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 ...

# Amazon CodeWhisperer **Amazon CodeWhisperer** 아마존웹서비스(AWS)에서 개발한 인공지능 기반 프로그래밍 보조 도구. 이 도구는 개발자가 코드를 더 빠르고, 안전하고, 효율적으로 작성할 수 있도록 실시간으로 코드 제안을 제공합니다. 머신러닝 모델을 기반으로 하며, 개발자의 현재 작업 중인 코드 컨텍스트를 분석하여 관...

# 트랜스파일러 ## 개요 **트랜스파일러**(Transpiler)는 소스 코드를 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 변환하는 도구를 의미합니다. 일반적인 컴파일러가 고수준 언어를 저수준 언어(예: 기계어)로 변환하는 것과 달리, 트랜스파일러는 고수급 언어 간의 변환을 수행합니다. 이는 주로 최신 언어의 기능을 구형 환경에서 사용하거나, 특정...

# Azure Artifacts Azure Artifacts는 Microsoft의 클라우드 기 개발 플랫폼인 ** DevOps**의 핵심 구성 요소 중 하나로, 소프트웨어 개발 과정에서 사용되는패키지 관 서비스**입니다. 이는 개발 팀이 소프트웨어 라이브러리, 종속성(dependencies), 그리고 코드 모듈을 효율적으로 저장, 공유, 버전 관리할 수 ...

# 패키지 관리 서비스 ## 개요 **패키 관리 서비스**(Package Management Service는 소프트웨어 개발 시스템 운영 환경에서 소프트웨어 패키지의 설치 업데이트, 제거 의존성 해결 등을 자동화하고 효율적으로 관리하기 위한 시템 또는 도구를 의미합니다. 이는 개발자와 시스템 관리자가 반복적인 작업을 줄이고, 소프트웨어 구성 요소 간의 ...

챗봇 ## 개요 **봇**(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙...

# 타입 이론타입 이론 Theory)은 프로그래밍 언어 수학 기초 이론에서 중요한 역할을 하는 학문 분야로, 데이터의 종류(타입를 체계적으로 정의하고, 이들 간의 관계와 연산의 유효성을 검증하는 이론적 기반을 제공합니다. 특히 프로그래밍 언 설계, 형식적 검증 컴파일러 개발, 함수형 프로그래밍 등에서 핵심적인 역할을 하며, 오류를 사전에 방지하고 코드의 안...

# Azure Artifacts Azure Artifacts는 마이크로소프의 클라우드 기반발 플랫폼인 **Azure DevOps** 핵심 구성 요소 중 하나로, 소프트어 개발 과정에서 사용되는 **패키지 관리 서비스**입니다. 개발 팀이 소프트웨 라이브러리, 프레임워크, 의존성 등을 효율적으로 공유하고 관리할 수 있도록 지원하며, 다양한 패키지 형식(Nu...