# F1 점수 ## 개요 F1 점수1 Score)는 인공지능 머신러닝 분야에서 분류 모델의 성능을 평가 데 널리 사용되는 지입니다. 특히 **밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall)을 조화롭게 결합한 지표로, 두 값의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가합니다. F1 점수는 불균형 데이터셋(Im...

# 추천 시스템 ## 개요 **추천 시스템**(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비...

# 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...

중복 데이터 제 ## 개요데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발 과정에서 매우 중요한 전처리 단계입니다. 과정에서 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 다양한 문제를 해결합니다. 그중 **중복 데이터 제거**(Deduplication)는 동일하거나 매우 유사한 데이터 레코드가 여러 번 존재하는 ...

# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 초기 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)를 분석이나 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관성이 없으며, 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용하기에는 적합하지 않습니...

```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,...

# Ruby DSL Ruby는 도메인 특정 언어(Domain-Specific Language, DSL)를 구현하기에 최적화된 언어로, 유연한 문법과 강력한 메타프로그래밍 기능을 통해 다양한 프레임워크와 라이브러리에서 직관적인 DSL을 설계할 수 있습니다. 이 문서에서는 Ruby DSL의 개념, 주요 특징, 구현 기법, 그리고 실제 사례를 다룹니다. ##...

# 미세조정 ## 개요 **미세조정**(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 **전이 학습**(Transfer Le...

```markdown # Copyright ## 개요 Copyright(저작권)은 창작자가 자신의 창작물을 보호하고 배타적인 권리를 행사할 수 있도록 하는 법적 제도입니다. 특히 소프트웨어 분야에서는 코드, 문서, 인터페이스 등 다양한 형태의 창작물이 디지털 환경에서 쉽게 복제·배포될 수 있는 특성상 저작권 보호가 매우 중요합니다. 본 문서에서는 소프트웨...

```markdown # GAN (Generative Adversarial Network) ## 개요 GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow 등에 의해 제안된 딥러닝 모델로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 경쟁적 학습을 통해 데이터를 생성합니다. 주로 이미지...

# Qwen3 ## 개요 Qwen3는 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)에서 개발한 대형 언어 모델(Large Language Model)로, 알리바바 그룹의 초대규모 언어 모델 시리즈인 Qwen의 세 번째 주요 버전입니다. 이 모델은 자연어 처리, 코드 생성, 멀티모달 이해 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 기업 및 개인 사용자에게 ...

# 평균 풀링 (Average Pooling) ## 개요/소개 평균 풀링(Average Pooling)은 딥러닝에서 네트워크의 공간적 차원을 축소하고, 계산 복잡도를 줄이기 위해 사용되는 기법이다. 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특징을 추출한 후, 지역적인 정보를 평균화...

# 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...

# 필터 ## 개요 필터는 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 기술로, 원치 않는 정보를 제거하거나 특정 조건에 부합하는 데이터만 추출하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 정제, 특성 선택, 신호 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 분석의 정확도와 효율성을 높이는 데 기여합니다. 필터는 단순한 수학적 연산부터 복잡한 머신러닝 모델까지 다양한 형태로 구현됩...

# 함수 ## 개요 함수는 수학에서 중요한 개념으로, 하나의 입력 값에 대해 단일 출력 값을 매핑하는 규칙을 의미합니다. 이는 다양한 분야에서 모델링과 예측을 가능하게 하며, 대수학, 미적분학, 과학 등에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 함수의 정의, 종류, 성질, 실생활 적용 등을 상세히 설명합니다. --- ## 정의 함수는 **도메인**(...

# 시계열 데이터 포인트 ## 개요/소개 시계열 데이터 포인트는 특정 시간에 대한 측정값을 나타내는 데이터의 단위입니다. 이는 시간에 따라 변화하는 현상을 분석하기 위해 사용되며, 금융, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 시계열 데이터 포인트는 순서를 가지며, 시간 간격이 일정하거나 불규칙할 수 있습니다. 본 문서에서는 시계열 데...

# URL 구조 ## 개요 URL(Uniform Resource Locator)은 인터넷 상의 자원을 식별하고 위치를 나타내는 주소 체계입니다. 웹개발에서 URL 구조는 사용자 경험(UX), 검색 엔진 최적화(SEO), 접근성, 그리고 HTML 요소의 효율적인 관리에 직접적으로 영향을 미칩니다. 이 문서에서는 URL의 구성 요소, 최적화 전략, 그...

# WikiWikiWeb ## 개요/소개 WikiWikiWeb는 1995년에 워드 캐닝(Ward Cunningham)이 창시한 세계 최초의 위키(encyclopedia) 플랫폼으로, **협업형 지식 공유**를 위한 기반을 마련한 역사적인 소프트웨어입니다. "Wiki"라는 이름은 하와이어로 "빠르다"는 의미를 담고 있으며, 사용자가 쉽게 문서를 생성하고 편...