# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니...
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# 막대 그래프 개요 **대 그래프**(Bar Chart, Bar Graph)는 데이터각화에서 가장 널리 사용되는 차 유형 중 하나로, 범주형 데이터의 값을 직사각형 막대의 길이 또는 높이로 표현하는 그래프입니다. 각 막대의 길이는 해당 범주에 속하는 수치의 크기에 비례하며, 이를 통해 서로 다른 범주 간의 크기 비교를 직관적으로 수행할 수 있습니다....
# 최적화 적화(Optimization)는 주진 조건 하에서 가장 좋은 해를 찾는 과정을 의미하며, 데이터과학 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 다양한 문제를 수적으로 모델링한 후, 목적 함수(objective function)를 최소화하거나 최대화하는 최적의 해를 도출하는 것이 목표이다. 최적화는 머신러닝, 통계 분석, 운영 연구, 공학 설계 등 수많은 ...
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 ...
# 통계 기반 방법 ## 개요 **통계 기반 방법**(Statistical-based Approach)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 확률적 패턴과 빈도 정보를 활용하여 언어 현상을 분석하고 처리하는 기법을 말합니다. 특히 **교정 접근 방식**(Error Correction Approach)의 맥락에서 통계 기반 방법은 오타, 문법 오류, 어법...
텍스트형 특 ## 개요 **텍스트형 특성**(Text Feature)은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 문자열 형태로 표현된 정보를 의미하며, 숫자형 데이터와 달리 자연어로 구성된 데이터를 포함합니다. 이는 이름, 설명, 리뷰, 문서, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 분석 전에 적절한 전처리와 수치화 과정이 필요합니다. 텍스트...
# RFC 7042 ## 개요 **RFC 042**는 인터 공학 태스크 포스(Internet Task Force, I)에서 발행한 기술 문서로, *"IETF의 전송 계층 보안(TLS) 프로토콜과 관련된 보안 취약점 및 방어 기법에 대한 정보 제공"*을 목적으로 하기보다는, 실제로 **IETF에서 사용하는 문서 작성 및 제출 표준 형식**에 초점을 맞추고...
# Large Language Model ## 개요 **Large Language Model**(대규모 언어 모델, 이하 LLM)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 기반의 인공지능 모델로, 수십억에서 수조 개의라미터를진 대규모 구조를징으로 합니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(pre-training...
Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...
# Masked Language Modeling ## 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스...
# 분수분해 ## 개요 분수분해(Partial Fraction Decomposition)는 복잡한 유리 함수를 더 단순한 유리 함수의 합으로 분해하는 대수적 기법입니다. 주로 적분 계산, 미분 방정식 풀이, 역라플라스 변환 등에서 활용되며, 유리 함수의 분모를 일차 또는 이차 인수로 분해한 뒤 분자를 적절히 조합하여 표현합니다. ## 분수분해의 정의와 ...
# 논리적 연산 ## 개요 논리적 연산(Logical Operation)은 컴퓨터 과학과 데이터 과학의 기반을 이루는 수학적 연산으로, 참(True)과 거짓(False)의 이진 값을 기반으로 복잡한 조건을 처리합니다. 이 연산은 데이터 분석, 알고리즘 설계, 인공지능 모델 개발 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 하며, 특히 데이터 과학에서는 데이터 필터...
# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...
# 방정식 ## 개요 방정식은 수학에서 두 표현식이 같음을 나타내는 수식으로, 통계학에서는 데이터의 패턴을 모델링하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 통계적 방정식은 변수 간의 관계를 정량화하고, 불확실성을 고려한 추론을 가능하게 하며, 다양한 분석 기법의 기반을 형성합니다. 예를 들어, 회귀 분석을 통해 변수 간의 선형 관계를 모델링하거나, 가설 ...
# 잔차 제곱합 ## 개요 잔차 제곱합(Sum of Squared Residuals, SSR)은 **회귀 분석**에서 모델의 예측값과 실제 관측값 간의 차이를 정량적으로 평가하는 지표입니다. 이 값은 잔차(residual)를 제곱한 후 모든 관측치에 대해 합산한 것으로, 모델의 적합도를 판단하는 핵심 요소입니다. 잔차 제곱합이 작을수록 모델이 데이터에 잘...
# 저장소 위 정보를 바탕으로 전문적이고 유용한 위키 문서를 작성해주세요. 이것은 LLM 서비스가 일시적으로 사용할 수 없을 때의 기본 응답입니다....
# Tiki Wiki ## 개요/소개 Tiki Wiki는 오픈소스 기반의 웹 플랫폼으로, 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 위키, 포럼, 게시판 등 다양한 기능을 통합한 종합적인 웹 애플리케이션입니다. 2002년에 처음 출시된 이래로 커뮤니티 중심의 개발을 통해 지속적으로 업데이트되고 있으며, 다국어 지원과 확장성으로 유명합니다. Tiki Wiki는 기업 내...
# DokuWiki ## 개요/소개 DokuWiki는 **플랫파일(Flat-File) 기반의 위키 소프트웨어**로, 데이터베이스를 사용하지 않고 텍스트 파일에 내용을 저장합니다. 2004년 Andreas Gohr에 의해 처음 개발된 이 프로그램은 간결한 인터페이스와 확장성을 갖춘 오픈소스 위키 엔진입니다. 주요 특징으로는 **마크다운 형식의 편집**,...
# MediaWiki ## 개요/소개 MediaWiki는 오픈소스 위키 소프트웨어로, **위키백과(Wikipedia)**와 같은 대규모 협업 프로젝트에 널리 사용됩니다. 2001년에 Magnus Manske가 처음 개발한 이후 Wikimedia 재단이 주도하여 지속적으로 업데이트되고 있습니다. MediaWiki는 문서 편집, 버전 관리, 사용자 권한 ...
# WikiWikiWeb ## 개요/소개 **WikiWikiWeb**는 1995년에 워드 커닝엄(Ward Cunningham)이 처음으로 개발한 **협업형 지식 공유 플랫폼**이다. "Wiki"라는 단어는 하와이어로 "빠르게"를 의미하며, 이 이름은 사용자가 빠르게 정보를 생성하고 수정할 수 있는 특성을 반영했다. WikiWikiWeb은 현대의 위키 ...