# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...

# Snappy ## 개 **Snappy는 구글(Google)에서 개한 오픈 소스 **고속 데이터 압축 및 압축 해제 라이브러리**로, 특히 **압축 속도**를 중시하는 환경에서 널리 사용된다 Snappy는 최대한 빠른 속도로 데이터를 압축하고 해제하는 데 최적화 있으며, 압축률보다는 처리 성능을 우선시하는 설계 철학을 가지고 있다. 이로 인해 대규모 ...

# 범주 ## 개요 **범주**(Category) **범주론**(Category Theory) 기본 구성 요소로,학의 다양한 구조와 그들 사이 관계를 추상적으로 다루는 데 사용되는 수학적 개념이다. 범주론은1940대에 샘UEL 에일렌버그(Samuel Eilen)와 손더스 매클레인(Saunders Mac Lane)에 의해 위상수학 호몰로지 이을 정리하기 ...

# Time Series Cross-Validation**Time Series Cross-Validation**(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따...

# 에포크 ## 개요 머신러닝 모델 훈련 과정에서 **에포크**(Epoch)는 학습 데이터 전체를 한 번 완전히 통과하여 모델이 학습을 수행하는 단위를 의미합니다. 즉, 훈련 데이터셋에 포함된 모든 샘플이 모델에 한 번 입력되어 가중치가 업데이트되는 과정을 **1 에포크**라고 정의합니다. 에포크는 모델 훈련의 핵심 하이퍼파라미터 중 하나로, 학습의 깊...

# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...

# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터의 수치적 관계나 분포에 집중한다면, TDA는 데이터가 형성하는 **기하학적 구조**와 *...

# PDU ##요 PDU(Power Distribution Unit,력 분배 장)는 전원을앙에서 여러 개 전기 장비 분배하는 데 사용되는 전력 관리 장치입니다.로 데이터센터,버실, 통신 인프라, 산 설비 등 전력 공급이 집중되고뢰성이 요구되는 환경에서됩니다. PDU는 단순한원 분배 역할을 넘어, 전 모니터링 원격 제어, 과부하 방지, 전력 품질 관리 등...

# 의료 기록 시스템 의료 기록 시스(Medical Documentation System)은 환자의 진료 기록, 진단 결과, 치료 계획, 투약 내역 등 의료 활동 전반에 걸친 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템이다 최근 정보기술의 발전과 함께, 전자의무기록(Electronic Health Record, EHR)스템이 중심이 되었으며, 음성 인식 기...

# 무정전 전원장 ## 개요 **무전 전원장치**(interruptible Power Supply, 이하 **UPS는 전력 공급이 갑작스럽게 중단되거나 전압이 불안정해질 경우, 부하비에 지속적이고 안정적인 전력을 공급하는 전력전자 응용 장치이다. 주로 정보기술(IT) 인프라, 통신 장비, 산업 제어 시스템, 의료기기, 금융 시스템 등 전력 중단 시 심각...

순서형 로스틱 회귀 ## 개요**순서형 로지스 회귀**(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 **서형 범주**(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(nominal) 범주형 변수를 예측하는 데 사용된다면, 순서형 로지스...

# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 사용자와 자연어를 통해화를 수행하는 인공지능 기반의 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 메신저 플랫폼 등에 탑재되어 고객 서비스, 정보 제공, 예약 처리, 교육 지원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 챗봇은 자연어처리(NLP), 기계학습(ML), 대화 이해(Dialog Understand...

# 유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화,...

# 히스토그램 ## 개요 히스토그(Histogram)은 통계학 연속형 또는산형 수치 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 대적인 그래프 도구이다. 데이터를 일정한 구간(빈, bin)으로 나누고, 각 구간 속하는 데이터의 빈도수(frequency) 또는 상대 빈도수(relative frequency)를 막대의 높이로 나타낸다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향...

# 수치 연산 개요 **수치 연산**(ical Computation) 수학적 문제를 근사적으로 해결하기 위해 실수나 부동소수점 수를 사용하여 계산을 수행하는 과정을 의미합니다. 이는 해석학적 방법으로 정확한 해를 구하기 어려운 복잡한 수학 문제, 특히 미분 방정식, 선형 대수, 적분, 최적화 등에 대해 컴퓨터를 이용해 근사해를 구하는 데 핵심적인 역할...

# 도수 ## 개요 도수(度數,)는 통계에서 특정한 값이나 구간이 자료(데이터) 집합 내 얼마나 자주 나타나는지를 나타내는 수치이다 즉, 도수는 어떤 사건이나 범주가 관측된 횟수를 의미하며, 데이터의 분포를 이해하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 도수는 빈도 분포표(frequency distribution table) 작성, 히스토그램(histog...

# 열린 집합 열린 집합(Open Set) **일반 위상수학General Topology) 가장 기본적이고 핵심적인 개념 중 하나이다. 위 공간에서 열린합은 점들의 "처" 또는 "주"을 수학적으로 정의하는 데 사용되며, 연속성, 수렴, 연결성 등의 위상적 성질을 정의하는 데 필적인 역할을. 이 문서에서는 열린 집합의 정의, 성질, 예시, 그리고상 수학에서...

# 기후 모델링 ## 개요 기후 모델링(Climate Modeling)은 지구의 기후 시스템을 수학적이고 물리적인 방식으로 시뮬레이션하여 과거, 현재, 미래의 기후 변화를 예측하고 분석하는 과학적 접근 방식이다. 이는 대기, 해양, 육지, 빙하, 생물권 등 다양한 지구 시스템 요소 간의 상호작용을 수치적으로 표현하며, 기후 변화의 원인과 영향을 이해하는...

# 챗봇 ## 개요 **봇**(Chatbot) 자연어 처리(NLP), 기 학습, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 인간과 텍스트 또는 음성반으로 대화를 수행 소프트웨어 프로그램입니다. 사용자가 입력한 질문이나 요청에 대해 적절한 응답을 생성하거나 특정 작업을 수행함으로써 고객 서비스, 정보 제공, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다....

# 음향 모델 ## 개 **음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이...