오버샘플링 개요 오버샘플(Over-sampling은 기계 학습 데이터 과학 분야에서불균형 데이터(imbalanced data) 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 전 기법 중 하나. 불균형란 특정 클래스의 샘플 수가 다른에 비해 현히 적은 경우를 말하며, 이는 분류 모델의 성능에정적인 영향 미칠 수 있습니다. 예를, 질병 진 데이터에서 건강한 환자는 많지…
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파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았으며, BERT, G…
AlexNet 개요 AlexNet은 인공지능, 특히 컴퓨터비전(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network) 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev), 이오리츠케버(Ilya Sutskever), 그리고 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 제한 이 모델은 ImageNe…
평균 절대 오 개요 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)는 회귀 분석에서 예 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중입니다. MAE는 예측값과 실제 관값 사이의 차이, 즉 오차(error)의 절대값을 평균한 값으로, 모델이 평균적으로 얼마나 큰 오차를 내는지를 직관적으로 나타냅니다. 회귀 분석에서는 모델이 연속형 변수를 예측하기 때…
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 최적화 과정에서 중요한 …
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 분석합니다. 이 곡선은 특히 클…
ACF 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치적으로 분석하는 데 …
Forecasting: Principles and Practice 개요 Forecasting: Principles and(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Access) 교재입니다. …
영구임대주택 개요 영구임주택(Permanent Rental Housing)은민국의 공공 주택 정 중 하나로, 저소득층 가구의 주거 안정을 목적으로 장기적으로대가 가능한 주택을 공급 제도입니다. 주택은 일정 기간 후 분양 전환 없이 계속 임대로 거주할 수 있도록 설계되어 있으며, 특히 주거 취약계층의 지속적인 주거권 보장을 위한 핵심 정책 수단으로 평가받고 …
기능성 개요 기능성(Functionality)은 UX 디자인에서자가 시스템 제품을 효과적이고 효율적으로 사용할 수 있도록 지원하는 핵심 구성 요소입니다. 사용자 경험(UX) 디자인의 목표는 단순히 시각적으로 매력적인 인터페이스를 제공하는 것을 넘어, 사용자가 목적을 성공적으로 달성할 수 있도록 기술적, 인지적, 행동적 측면에서 기능을 설계하는 데 있습니다.…
성평등 정책 평등 정책은 개인의 성에 관계없이 동등한, 기회, 대우를 보장하기 위해 정부 및 공공 기관이 수립하고 시행하는 제적·법적 조치를 의미한다. 성별에 기반한 차별을 해소하고, 성평등 문화를 정착시키는 데 목적이 있으며, 교육, 고용, 복지, 정치 참여 등 다양한 사회 영역에서 적용된다. 한국을 포함한 많은 국가들은 국제 기준(예: 유엔 여성차별철폐…
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 등에 중요한 역할을 합…
ISO 14040 개요 ISO 14040은 국제표준화기구(International Organization for Standardization,)에서 제정 환경 관리 분야의 핵적인 국제 표준 하나로, 생애 주기 평(Life Cycle Assessment, LCA)의 원칙과 프레임워크를 규정하고 있습니다. 이 표준은 제품, 서비스 또는 프로세스의 전체 생애 주…
중력 상수 중력 상수(G)는 물리학에서 뉴턴의 만유인력 법에 등장하는 기본 상수로, 두 물체 사이의 중력적 상호작용의 세기를 결정하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이 상수는 우주의 기본 상수 중 하나로 간주되며, 고전 역학에서부터 천체 물리학, 우주론에 이르기까지 다양한 분야에서 활용된다. 본 문서에서는 중력 상수의 정의, 역사, 측정 방법, 물리적 의미, …
누진제 물가 요 누진제 물가(累進制物價)는 자원 소비량에 따라 단가를 점진적으로 증가시키는 가격 체계를 의미한다. 주로 전기, 수도, 가스 등 필수 공공요금에 적용되며, 자원의 과도한 소비를 억제하고 에너지 절약을 유도하는 정책적 목적을 가지고 있다. 누진제는 소비량이 증가할수록 단위당 요금이 더 높아지는 구조로, 저소비 계층에는 상대적으로 낮은 가격을 제…
npm 개요 npm(Node Package Manager)은 JavaScript 및 Node.js 생태계 사용되는 표준 패키지 관리자로, 소프트웨어 개발자들이 코드 공유하고, 재사용하며, 프로젝트의 의존성을율적으로 관리 수 있도록 도와주는 도구입니다. npm은 수백만 개의 오픈소스 패키지를 저장하고 제공하는 레지스트리(registry)와 함께, 명령줄 도구…
CLI CLI(Command-Line Interface, 명령줄 인터페이스)는 사용 컴퓨터 시스템과 상호작용하기 위해 텍스트 기반 명령을 입력하는 소프트웨어 인터페이스입니다. 그래픽 사용자 인터페이스)와 달리, CLI는 마우스 클릭 없이 키보드를 통해 명령어를 직접 입력함으로써 시스템의 기능을 제어할 수 있게 해줍니다. 주로 개발자, 시스템 관리자, 보안 …
퍼플렉서티 개요 퍼플렉서티(plexity)는 자연어(Natural Language Processing NLP) 분야 언어 모델(Language Model)의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다 직관적으로, 퍼플렉서티 모델이 주어진 텍스트 시퀀스를 예측하는 데 얼마나 '당황'하는지를 나타내는 수치로 해석할 수 있습니다. 즉, 퍼플렉서티가 낮을수록 모…
Maven 개요 Maven(메이븐은 자바 기반 소프트웨어 프로젝트의 빌 자동화, 의존성 관리, 프로젝트 정보 관리를 강력한 오픈소스 도구입니다. 아파치 소프트웨어 재단에서 관리하며, Ant와 같은 기존 빌드 도구의 복잡성을 해결하기 위해 개발되었습니다. Maven은 "컨벤션 오버 구성(Convention over Configuration)" 원칙을 따르며,…
소스-투-소 변환 소스-투-소 변환(Source-to-Source Compilation, 또는 Source-to-Source Transformation)은 하나의 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 다른 프로그래밍 언어로된 소스 코드로 변환하는 기술입니다 이 과정은 기존의 소스 코드를 분석하고, 의미를 유지하면서도 대상 언어의 문법과 관용구에 맞게 재구성…