# 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...

# 반복문 ## 개요 ### 반복문이란? 반복문(Loop)은 프로그래밍에서 특정 코드 블록을 **조건이 만족할 때까지 반복 실행**하는 제어 구조입니다. JavaScript에서는 다양한 반복문 구문을 제공하여 배열, 객체, 이터러블(iterable) 등의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. ### JavaScript에서의 역할 JavaS...

# 데이터 편향 ## 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들...

# 학습 데이터 ## 개요 **학습 데이터**(Training Data)는 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터셋입니다. 이 데이터는 모델이 특정 작업(예: 이미지 분류, 자연어 이해, 예측 등)을 수행하도록 학습하는 데 핵심적인 역할을 하며, 입력 데이터와 해당하는 정답(라벨)의 쌍으로 구성되는 경우가 많습니다. 학습 데이터의 품질과 다양성은...

```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...

# MAC (Mandatory Access Control) ## 개요 MAC(Mandatory Access Control)는 시스템이 정의된 보안 정책에 따라 사용자와 자원 간의 접근을 강제적으로 제어하는 접근 제어 모델입니다. 이는 **사용자가 자신의 자원에 대한 권한을 직접 설정할 수 없는** 구조를 특징으로 하며, 특히 민감한 정보가 포함된 환경에서...

# Git ## 개요 Git은 소프트웨어 개발에서 코드의 버전을 추적하고 협업을 지원하는 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)입니다. 2005년 Linus Torvalds가 Linux 커널 개발을 위해 설계한 이후로, 소프트웨어 엔지니어링의 필수 도구로 자리 잡았습니다. Git은 파일 변경 이력...

# 버전 제어 ## 개요/소개 버전 제어(Version Control)는 소프트웨어 개발 및 데이터 관리에서 프로젝트의 변화를 추적하고 관리하는 기술입니다. 이 시스템은 코드, 문서, 데이터 파일 등 다양한 자산의 역사적 변경 사항을 저장하여, 필요 시 특정 버전으로 되돌릴 수 있도록 지원합니다. 특히 협업 환경에서 여러 개발자가 동시에 작업할 때 충돌을...

# 단순 탄수화물 ## 개요 단순 탄수화물(Simple Carbohydrates)은 생체에서 쉽게 분해되어 에너지로 전환되는 단일 또는 이량체 구조를 가진 탄수화물입니다. 주로 식품 중에 존재하며, 신체의 주요 에너원으로 작용합니다. 그러나 과도한 섭취는 건강 문제를 유발할 수 있어 균형 잡힌 식단에서 주의 깊은 관리가 필요합니다. --- ...

# 딥러닝 ## 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2010년대 이후 컴퓨팅 파워와 대량 데이터의 확보로 급속히 발전하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 ...

# 데이터 포인트 ## 개요 데이터 포인트는 데이터 과학 및 분석에서 기본적인 정보 단위로, 특정 변수 또는 특성에 대한 관측 결과를 나타냅니다. 이 문서에서는 데이터 포인트의 정의, 유형, 분석에서의 역할, 관련 도전 과제 등을 체계적으로 탐구합니다. --- ## 1. 정의 및 개념 ### 1.1 데이터 포인트의 정의 데이터 포인트...

# 지도학습 ## 개요 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 사용되는 머신러닝(Machine Learning) 기법 중 하나로, **라벨이 붙은 데이터**를 통해 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 이용해 패턴을 인식하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다....

# 레이블 ## 개요 레이블(Label)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 중요한 개념으로, 데이터 포인트에 대한 정보를 구조화하여 분석의 기반이 되는 식별자 또는 범주입니다. 주로 **데이터의 특성**이나 **결과 값**을 나타내며, 이는 모델 훈련, 통계적 분석, 의사결정 지원 등 다양한 응용에서 필수적인 요소입니다. 본 문서에서는 레이블의 정의, 유형...

# Mercurial ## 개요/소개 Mercurial은 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)으로, 소프트웨어 개발 과정에서 코드의 변경 이력을 추적하고 협업을 지원하는 도구입니다. 2005년 Matt Mackall에 의해 처음 개발되어 현재는 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 지속적으로 발전 중입니...