# 회귀모형 적합도 회귀모형 적도(Regression Model Fit)는 통계학에서 회귀분석을 구축한 모형이 관측된 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 평가하는 척도이다. 적합도 분석은 모형의 유용성과 신뢰성을 판단하는 데 핵심적인 역할을 하며, 모형이 데이터에 과적합(overfitting)되었는지, 또는 부적합(underfitting) 상태인지 진단하는 ...
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"부적합"에 대한 검색 결과 (총 24개)
# 포트 포워딩 ## 개요 **포트 포워딩(Port Forwarding)**은 네트워크 보안과 통신의 중요한 개념 중 하나로, 특정 네트워크 장비(예: 라우터)가신한 네트크 트래픽을 외부에서 요청한 포트를 기준으로 내부 네트워크의 특정 장치로 전달하는 기술입니다. 일반적으로 사설 네트워크(NAT, Network Address Translation) 환경...
# 빅데이터 분석 플랫폼 ## 개요 빅데이터석 플랫폼은 대의 구조화, 반구조, 비구조화 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 시각화할 수 있도록 설계 소프트웨어 시스템 또는 통합 환경을 의미합니다. 현대 기업과 기관은 매일 페타바이트(PB) 단위의 데이터를 생성하며, 이러한 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 고성능의 분석 인프라가 필수적입니다. 빅데이...
# 비동기식 전송 비동기식 전송Asynchronous Transmission)은 데이터 통신에서 널리 사용되는 전송 방식 중 하나로, 데이터를 일정한 시간 간격 없이 필요할 때마다 전송하는 기술. 이 방식 송신자와 수신자 간에 사전에 동기화된 클록 신호를 공유하지 않기 때문에, 각 데이터 단위(보통 문자 단위)를 독립적으로 전송하고 수신하는 구조를 가집니...
# LoRa ## 개요 LoRa(롱레인지, Long)는 저전력 광 네트워크(LPWAN, Low-Power Wide-A Network)를 구현하기 위한 무선 통신 기술로, 장거리 통신과 낮은 전력 소비를 동시에 실현하는 것이 특징이다. LoRa는 IoT(Internet of Things) 환경에서 센서 데이터를 장시간 동안 배터리로 구동하며 수 킬로미터 ...
# LoRa ## 개요 LoRa(롱레인지, Long Range)는 저전력 광역 네트워크(LPWA, Low-Power Wide-Area Network)를 위한 무선 통신 기술 중 하나로 장거리 전송과 낮은 전력 소모를 특징으로 합니다. 주로 사물인터넷(IoT) 환경에서 수많은 센서와 장치들이 넓은 지역에 걸쳐 데이터를 수집하고 전송할 필요가 있을 때 사용...
# 10BASE-T **10BASE-T** 이더넷(Ethernet 네트워크의 초기 표준 중 하나로, 로컬 영역 네트워크(LAN)에서 널리 사용된 물리 계층(Physical Layer) 프로토콜입니다. 이 표준은 IEEE 802.3 규격의 일부로 정의되어 있으며, 10 Mbps의 전송 속도를 제공하는 비차폐 쌍꼬임선(Unshielded Twisted Pai...
# 100BASE-TX ## 개요 **10BASE-TX는 이더넷(Ethernet) 네트워크 물리적 계층(PHY) 표준 중 하나로, 100 Mbps의 전송 속도를 제공하며 흔히 **패스트 이더넷(Fast Ethernet)** 이라고 불립니다. 이 표준은 IEEE 802.3u에서 정의되었으며, 특히 구리 케이블을 사용하는 지역 네트워크(LAN) 환경에서 네...
WDM (W Division Multiplexing## 개요 **WDM**(Wavelength Division Multiplexing 파장 분할 다중화)는 광통신 네트워크에서 하나의 광섬유를 통해 여러 개의 독립된 데이터 신호를 동시에 전송하기 위한 핵심 데이터 전송 기술이다. 이 기술은 서로 다른 파장(색상)의 빛을 사용하여 각각의 데이터 채널을 구분함...
K-means -means는 대적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 **K개의 클러스터**(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 ...
# 정적 메서드 **정적 메서드**(Static Method)는 객체지향프로그래밍OP)에서 특정 클래스의스턴스를 생성하지 않고도 호출할 수 있는 메서드를 의미합니다. 일반적인 인스턴스 메서드가 객체의 상태(멤버 변수)에 접근하거나 이를 변경하는 데 사용되는 반면, 정적 메서드는 클래스 자체와 관련된 기능을 제공하며, 객체의 상태에 의존하지 않습니다. 이 ...
# 교차 검증 기 인코딩 ## 개요**교차 검증 기반 인딩**(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 **목 변수 기반 인코**(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 ...
# 라벨 인코딩 ## 개요 라벨 인코딩(Label Encoding)은 머신러 및 데이터 과학 분야에서 범주형(categorical) 데이터를 모델이 처리할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 대표적인 **데이터 인코딩 기법** 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 문자열이나 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 변수들...
# Label Encoding ## 개요 **Label Encoding라벨 인코딩)은주형 데이터(c data)를 머신러닝 모델이 처리할 수 있도록 정수형 숫자로 변환하는 기법 중 하나입니다. 머러닝 알고리즘 일반적으로 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없으므로 이러한 변수를 수치형으로 변환하는처리 과정이 필수적입니다. Label Encodin...
# 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....
# scikit-learn **scikit-learn**은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 간결한 API와 뛰어난 문서화로 인해 초보자부터 전문가까지 널리 사용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 사실상 표준 라이브러리로 자리 잡고 있습니다. scikit-le...
# 라벨 인코딩 라벨 인코딩(Label Encoding)은 기계학습 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치형 데이터를 입력으로 요구하기 때문에, 텍스트 형태의 범주(예: '빨강', '파랑', '초록')를 모델이 이해할 수 있는 ...
# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...
# 이상치 탐지 ## 개요 **이상치지**(Outlier Detection)는 데이터학 및 통계 분석에서 중요한 역할을 하는 기법으로, 데이터 세트 내 다른 관측치와显著하게 다른 값을 가지는 데이터 포인트를 식별하는 과정을 의미한다. 이러한 데이터 포인트는 일반적인 패턴이나 분포에서 벗어나며, 때로는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 진정한 특이 현...
# Bi-LSTM **Bi-LSTM**(Bidirectional Long Short-T Memory, 양방향 장단기 메모리)은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 변형으로, 시계열 데이터 또는 순차적 데이터를 처리할 때 과거와 미래의 정보를 동시에 활용할 수 있도록 설계된 신경망 모델이다. 자연어 처리(NLP), 음성...