# Term Frequency-Inverse Document Frequency ## 개요 **Term Frequency-Inverse Document Frequency**(TF-IDF)는 자연어처리(NLP) 및 정보 검색 분야에서 텍스트 데이터 내 단어의 중요도를 정량적으로 평가하기 위해 널리 사용되는 통계적 측정 방식입니다. TF-IDF는 특정 단어가...
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"BI"에 대한 검색 결과 (총 857개)
# 피코미터 ## 개요 **피코미터**(picometer, 기호: pm)는 길이의 국제단위계(SI) 단위 중 하나로, 1미터의 1조 분의 1에 해당하는 매우 작은 길이를 나타냅니다. 즉, **1 피코미터는 10⁻¹² 미터**(0.000000000001 m)입니다. 이 단위는 원자 및 아원자 수준의 구조를 측정하는 데 주로 사용되며, 원자 반지름, 화학 ...
# 다중 의도 처리 ## 개요 다중 의도 처리(Multiple Intent Processing)는 자연어처리(NLP) 분야에서 사용자 입력 문장 속에 여러 개의 의도(intent)가 동시에 포함되어 있을 때, 이를 정확히 분석하고 분리하여 각각의 의도를 인식하고 처리하는 기술을 의미합니다. 기존의 의도 분류(Intent Classification) 시스...
# 히트맵 ## 개요 **히트맵**(Heatmap)은 데이터 시각화 기법 중 하나로, 행렬 형태의 데이터를 색상의 밀도나 강도를 이용해 시각적으로 표현하는 그래프 유형입니다. 일반적으로 두 변수 간의 관계 또는 다차원 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있도록 도와주며, 색상이 진할수록(또는 밝을수록) 특정 값이 높음을 나타냅니다. 히트맵은 데이터 과학,...
# KoBERT ## 개요 **KoBERT**(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 특화된 딥러닝 기반 언어 모델로, Google에서 제안한 BERT 아키텍처를 기반으로 하여 한국어 코퍼스에 추가 학습(Fine-tuning)을 거쳐 개발된 ...
# 음성 비서 ## 개요 **음성 비서**(Voice Assistant)는 사용자의 음성 명령을 인식하고 이해한 후, 이를 기반으로 정보 제공, 기기 제어, 일정 관리, 검색 수행 등의 작업을 수행하는 인공지능 기반 소프트웨어 시스템이다. 음성 비서는 자연어 처리(NLP), 음성 인식(ASR), 음성 합성(TTS) 기술을 통합하여 인간과의 대화형 인터페...
# WYSIWYM ## 개요 **WYSIWYM**(What You See Is What You Mean, 무엇을 의미하는지가 곧 결과다)은 문서 작성 및 편집 방식의 하나로, 사용자가 작성하는 콘텐츠의 **의미**(의도, 구조, 의미론적 역할)에 집중할 수 있도록 설계된 접근 방식입니다. 이는 전통적인 **WYSIWYG**(What You See Is ...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 간결하고 일관된 인터페이스로 제공하며, 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가, 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 프로젝트 전반에 필요한 기능을 ...
# MAE ## 개요 **MAE**(Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측값과 실제값 사이의 오차를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. 인공지능 모델, 특히 회귀 모델의 성능을 측정할 때 널리 사용되며, 오차의 절대값을 평균하여 계산하므로 해석이 직관적이고 이해하기 쉬운 장점이 있습니다. ...
# SLAM ## 개요 SLAM(**Simultaneous Localization and Mapping**, 동시 위치 추정 및 맵핑)은 로봇이나 자율주행 시스템이 **처음 보는 환경에서 자신이 어디에 있는지 추정하면서 동시에 그 환경의 지도를 생성하는 기술**입니다. 이는 자율 로봇, 무인항공기(UAV), 자율주행차, 청소 로봇 등 다양한 분야에서 핵...
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...
# 등분산성 등분산성(等分散性, Homoscedasticity)은 통계학, 특히 회귀분석에서 매우 중요한 가정 중 하나로, 회귀 모형의 잔차(residuals)가 모든 독립변수 값에 대해 동일한 분산을 가진다는 성질을 의미합니다. 이 가정이 만족되지 않을 경우, 회귀 계수의 추정치는 여전히 불편(unbiased)할 수 있지만, 표준오차의 추정이 부정확해져...
# DeepSpeech ## 개요 **DeepSpeech**는 머신러닝 기반의 오픈소스 **음성 인식**(Speech-to-Text) 엔진으로, 원래 구글의 연구팀에서 개발한 **딥러닝 음성 인식 기술**(Deep Speech)을 기반으로 하며, 현재는 **Mozilla Foundation**에서 주도적으로 개발 및 유지보수 중인 프로젝트이다. Deep...
# 명시적 방법 ## 개요 **명시적 방법**(Explicit Method)은 수치해석에서 편미분방정식(PDE, Partial Differential Equation)을 시간에 따라 수치적으로 해를 구하는 기법 중 하나로, 미래 시간 단계의 해를 현재 또는 과거의 정보만을 사용하여 **직접 계산**할 수 있는 방법을 말한다. 이 방법은 계산 구조가 간단...
# LaTeX LaTeX(라텍 또는 라테크라고 발음)는 고품질의 문서, 특히 수학적·학술적 문서를 작성하기 위한 문서 준비 시스템(document preparation system)입니다. 텍스트와 수식, 도표, 참고문헌 등을 정교하게 배치할 수 있는 능력 덕분에 수학, 물리학, 컴퓨터 과학, 공학, 언어학 등 다양한 학문 분야에서 널리 사용되고 있습니다...
무선 통신 ## 개요 무선 통신(W 케이블 없이 전자기파를 매개로 정보를 송수신하는 기술입니다. 전파, 마이크로파, 적외선, 가시광 통신 등 다양한 매체를 활용하며, 현대 정보통신 기술의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 무선 통신은 스마트폰, 와이파이, 블루투스, 위성 통신, 사물인터넷(IoT), 5G 네트워크 등 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 폭넓게 ...
# SCAMPER SCAMPER는 창의적 문제 해결과 아이디어 발상을 위한 대표적인 브레인스토밍 기법 중 하나로, 기존 제품, 서비스, 프로세스 등을 개선하거나 혁신적인 새로운 아이디어를 도출하는 데 효과적으로 활용된다. 이 기법은 1950년대에 알렉스 오스본(Alex F. Osborn)이 제안한 창의성 기법을 기반으로 하여, 밥 엠러리(Bob Eberl...
# 매개변수 민감성 ## 개요 **매개변수 민감성**(Parameter Sensitivity)은 데이터과학 및 머신러닝 모델에서 모델의 출력 또는 성능이 특정 매개변수(Parameter)의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 평가하는 개념이다. 이는 모델의 안정성, 해석 가능성, 그리고 신뢰성을 판단하는 데 중요한 요소로 작용하며, 특히 하이퍼파라미터 ...
# MapReduce ## 개요 **MapReduce**는 대규모 데이터셋을 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이자 소프트웨어 프레임워크로, 구글에서 2004년에 발표한 논문을 통해 처음 공개되었습니다. 이 모델은 수천 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬로 데이터를 처리할 수 있도록 설계되어, 빅데이터 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다. MapRe...
# 위성영상 위성영상(Satellite Imagery)은 인공위성이 지구 표면을 관측하여 수집한 영상 데이터를 의미하며, 지리정보시스템(GIS)과 원격 탐사(Remote Sensing) 분야에서 핵심적인 자료로 활용된다. 이 영상은 지표의 물리적 특성을 파장 대역별로 기록하며, 시계열 분석, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 분야...