# 데이터셋 ## 개요 **데이터셋**(Dataset)은 데이터 과학 및 정보 기술 분야에서 분석, 모델링, 연구 등의 목적으로 사용되는 구화되거나 비구조화된 데이터의 집합을 의미합니다. 일반적으로 데이터셋은 테이블 형태로 구성되며, 행은 하나의 관측치 또는 샘플을, 각 열은 해당 샘플의 특성(변수)를 나타냅니다. 데이터셋은 머신러닝, 통계 분석, 데이...

# 데이터셋 구축 ## 개요 데이터셋 구축(Data Set Construction)은 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나로, 분석, 모델링, 머신러닝 등의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 통합하고 구조화하는 과정을 의미합니다. 고품질 데이터셋은 정확한 인사이트 도출과 신뢰할 수 있는 예측 모델 개...

# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이...

# RMSE ## 개요 **RMSE**(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀...

# LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gra...

# 시간적 지역성 ## 개요 **시간적 지역성**(Temporal Locality)은 컴퓨터 과학, 특히 컴퓨터 아키텍처와 캐시 관리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 프로그램 실행 중 특정 메모리 위치에 접근한 후, 그 위치가 **가까운 미래에 다시 접근될 가능성이 높다**는 성질을 의미한다. 이는 프로그램의 실행 패턴에서 반복적으로 같은 데이터나 명...

# Sennrich et al. (2016) ## 개요 Sennrich et al. (2016)은 자연어처리, 특히 **기계 번역**(Machine Translation, MT) 분야에서 중요한 전환점을 마련한 논문으로, **백워드 번역**(Back-Translation)과 **서브워드 유닛**(Subword Units) 기반의 **바이트 페어 인코딩*...

# Agglomerative ## 개요 **Agglomerative**는 군집화(Clustering) 기법 중 하나로, **계층적 군집화**(Hierarchical Clustering)의 대표적인 하향식 접근 방식입니다. 이 알고리즘은 각 데이터 포인트를 초기에 개별 군집으로 간주한 후, 유사도가 높은 군집을 점진적으로 병합하여 하나의 큰 군집으로 만드...

# Sentence-BERT ## 개요 **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 고정된 차원의 벡터(임베딩)로 효과적으로 표현하기 위해 개발된 자연어처리(NLP) 모델이다. 기존의 BERT 모델은 토큰 단위의 표현 능력은 뛰어나지만, 문장 전체의 의미를 하나의 벡터로 표현하는 데는 비효율적이었으며, 특히 문장 유사도 계산과 같은...

# 최소제곱법 ## 개요 **최소제곱법**(Least Squares Method)은 관측된 데이터와 모델의 예측값 사이의 차이, 즉 **잔차**(residual)의 제곱합을 최소화하여 모델의 파라미터를 추정하는 통계적 방법이다. 이 방법은 회귀 분석, 데이터 피팅, 예측 모델링 등 데이터과학의 핵심 분야에서 널리 사용되며, 특히 선형 회귀 모델의 추정에...

# 개체명 인식 ## 개요 **개체명 인식**(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야의 핵심 기술 중 하나로, 텍스트 내에 등장하는 특정 유형의 명명된 실체(named entities)를 식별하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, "서울은 대한민국의 수...

# EfficientNet-B0 ## 개요 **EfficientNet-B0**은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, 깊이, 너비, 해상도의 세 가지 축을 동시에 조정하여 모델의 확장성과 효율성을 극대화한 **EfficientNet**...

# 컴퓨터 비전 ## 개요 **컴퓨터 비전**(Computer Vision, CV)은 디지털 이미지나 영상에서 의미 있는 정보를 자동으로 추출하고, 이해하며, 해석하는 것을 목표로 하는 **인공지능**(AI) 및 **컴퓨터 과학**의 한 분야입니다. 인간의 시각 시스템을 모방하여 컴퓨터가 "보는" 능력을 갖추도록 하는 것이 핵심 목표입니다. 이는 단순한...

# 교차 검증 기반 인코딩 ## 개요 **교차 검증 기반 인코딩**(Cross-Validation Based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 과정에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 고안된 고급 인코딩 기법입니다. 특히 타깃 인코딩(Target Encoding)과 같은...

# F1 스코어 ## 개요 F1 스코어(F1 Score)는 기계학습과 데이터과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표 중 하나입니다. 특히 **정밀도(Precision)**와 **재현율(Recall)**이 모두 중요한 상황에서 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가하는 데 유용합니...

# Box plot ## 개요 **박스 플롯**(Box plot), 또는 **상자 수염 그림**(box-and-whisker plot)은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 통계 그래프의 일종입니다. 이 그래프는 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있게 해주며, 특히 여러 그룹 간의 분포를 비교할 때 매우...

# FastText ## 개요 **FastText**는 페이스북 AI 연구소(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류와 단어 표현 학습을 위한 효율적인 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 전통적인 단어 임베딩 기법인 **Word2Vec**과 유사한 구조를 가지면서도, 단어를 구성하는 ...

# train_size ## 개요 `train_size`는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델 학습을 위한 데이터 분할 과정에서 사용되는 **하이퍼파라미터** 중 하나로, 전체 데이터셋 중 **학습 데이터**(training set)로 사용할 비율 또는 개수를 지정하는 파라미터입니다. 이 파라미터는 모델의 학습 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 ...

# 지도 학습 ## 개요 **지도 학습**(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, **입력 데이터**(특징, features)와 그에 대응하는 **정답 레이블**(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은...

# 가짜 뉴스 탐지 ## 개요 가짜 뉴스 탐지(Fake News Detection)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 활용하여 허위 또는 왜곡된 정보를 포함한 뉴스 콘텐츠를 자동으로 식별하는 기술 분야입니다. 디지털 미디어의 급속한 확산과 소셜 미디어의 영향력 증가로 인해 가짜 뉴스는 사회적 갈등, 정치적 ...