# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 기계학습(Machine Learning) 모델이 특정 과제를 수행할 수 있도록 훈련시키기 위해 사용되는 데이터 세트를 의미합니다. 이 데이터는 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하고, 새로운 데이터에 대해 예측 또는 분류를 수행할 수 있는 능력을 습득하는 데 핵심적인 역할을 합...

# 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...

# React Native ## 개요 및 역사 React Native는 Meta(구 페이스북)가 2015년에 발표한 오픈소스 프레임워크로, JavaScript를 사용하여 **iOS**와 **Android** 애플리케이션을 동시에 개발할 수 있는 **크로스-플랫폼** 개발 도구입니다. 기존의 하이브리드 앱과 달리 네이티브 컴포넌트를 활용해 더 높은 성능과 ...

# 조건문 ## 개요 JavaScript의 **조건문**(Conditional Statements)은 특정 조건에 따라 프로그램의 실행 흐름을 제어하는 구문입니다. 이를 통해 사용자 입력 검증, 상태 기반 로직 처리, 복잡한 분기 처리 등 다양한 기능을 구현할 수 있습니다. JavaScript에서 주로 사용되는 조건문은 다음과 같습니다: - `if`, `...

# JavaScript 제어 구조 ## 개요 JavaScript의 **제어 구조(Control Structures)**는 프로그램 실행 흐름을 조절하는 핵심 문법입니다. 조건에 따라 코드 블록을 실행하거나 반복적으로 작업을 수행할 때 사용되며, 논리적인 흐름을 구현하는 데 없어서는 안 될 요소입니다. 본 문서에서는 JavaScript에서 제공하는 주요 제...

# 변수 ## 개요 JavaScript에서 **변수(Variable)**는 데이터를 저장하고 참조하기 위한 기본적인 수단입니다. 변수는 동적 타이핑(Dynamic Typing)을 특징으로 하며, 선언 방식(`var`, `let`, `const`)에 따라 스코프(Scope)와 호이스팅(Hoisting) 동작이 달라집니다. 본 문서에서는 변수의 선언 방법, ...

# JavaScript JavaScript는 웹 개발의 핵심 언어로, 동적 프로그래밍과 상호작용을 가능하게 하는 고급 스크립트 언어입니다. 1995년 넷스케이프(Netscape)의 브렌던 아이크(Brendan Eich)에 의해 개발되었으며, 현재는 ECMAScript 표준을 기반으로 웹 브라우저와 서버 측(Node.js) 모두에서 사용됩니다. --- ...

# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...

# 골프공 ## 개요 골프공은 골프 게임의 핵심 장비 중 하나로, 정밀한 제작 기술과 과학적 원리가 적용된 스포츠 용품입니다. 현대 골프공은 단순한 구형 물체가 아닌, 공기역학, 재료공학, 제조 기술이 결합된 고성능 제품으로 발전했습니다. 이 문서에서는 골프공의 역사, 구조, 종류, 선택 방법, 관리 요령, 최신 트렌드를 다룹니다. --- ## 역사적...

```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...

# 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...

# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...

# 불균형 데이터 ## 개요 불균형 데이터(Imbalanced Data)는 분류 문제에서 특정 클래스가 다른 클래스에 비해 극단적으로 적게 나타나는 데이터 세트를 의미합니다. 이 현상은 금융 사기 탐지, 의료 진단, 이상 감지 등 다양한 실생활 응용 분야에서 흔히 발생하며, 모델 학습과 평가에 심각한 영향을 미칩니다. 본 문서에서는 불균형 데이터의 정의,...

# 노이즈 ## 개요 노이스(Noise)는 데이터 과학에서 **불필요한 변동성** 또는 **측정 오차**를 의미하며, 분석의 정확도와 신뢰성을 저해하는 주요 요소로 작용합니다. 일반적으로 "신호(Signal)"에 포함된 유의미한 정보와 구별되는 **무작위적 요인**으로 간주되며, 데이터 수집 과정에서 발생하는 다양한 외부 영향이나 내부 오류로 인해 나타납...

# 페이지 로딩 속도 ## 개요 페이지 로딩 속도는 사용자가 웹사이트에 접근했을 때 콘텐츠가 완전히 표시되기까지 걸리는 시간을 의미합니다. 이는 검색엔진최적화(SEO)와 사용자 경험(UX)에서 핵심적인 역할을 하며, 높은 로딩 속도는 웹사이트의 방문자 유치 및 전환율 향상에 직접적으로 기여합니다. Google과 같은 검색 엔진은 페이지 로딩 속도를...

# PCA (주성분 분석) ## 개요 PCA(Principal Component Analysis)는 데이터 과학에서 널리 사용되는 **차원 축소 기법**으로, 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하면서도 최대한 많은 정보를 유지하는 방법이다. 주성분 분석은 데이터의 분산을 최대화하는 방향(주성분)을 찾아내어, 이를 통해 데이터의 구조를 간결하게 표현하고 ...

# 실루엣 점수 ## 개요/소개 실루엣 점수(Silhouette Score)는 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표로, 데이터 포인트가 자신의 클러스터에 얼마나 잘 속해 있는지를 측정합니다. 이 점수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, **1에 가까울수록 클러스터 간 분리도가 높고, -1에 가까우면 클러스터 내부의 유사도가 낮음을 의...

# DBSCAN ## 개요/소개 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 군집을 형성하는 비모수적 클러스터링 알고리즘입니다. 1996년 Martin Ester 등이 제안한 알고리즘으로, K-means와 같은 전통적인 클러스터링 방법과 달리 *...

# 페이지 속도 ## 개요 페이지 속도는 웹사이트가 사용자의 요청에 얼마나 빠르게 반응하는지를 나타내는 핵심 성능 지표입니다. 이는 사용자 경험(UX), 검색 엔진 최적화(SEO), 전환율 등 다양한 측면에서 중요한 영향을 미칩니다. 페이지 속도를 개선하기 위해서는 서버 응답 시간, 리소스 크기, 코드 효율성 등의 요소를 분석하고 최적화해야 합니다. -...

# R-squared ## 개요 R-squared(결정계수)는 회귀분석에서 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 통계량이다. 이 값은 종속변수의 변동성 중 독립변수가 설명할 수 있는 비율을 나타내며, 0~1 사이의 값을 가진다. R-squared는 회귀모델의 적합도를 평가하는 데 널리 사용되지만, 단순히 모델의 성능만을 판단하는 지표로 활용될 수 있...