# F1 score ## 개요 **F1 score**(F1 점수)는 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 특히 **정밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall) 사이의 균형을 중요시할 때 유용하며, 두 지표의 조화 평균(Harmonic Mean)으로 정의됩니다. F1 score는 불균형...
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"분류 모델"에 대한 검색 결과 (총 56개)
# 부정 클래스 ## 개요 머신러닝, 특히 **분류(Classification)** 작업에서 "부정 클래스(Negative Class)"는 특정 관심 있는 사건(또는 객체)이 **발생하지 않았음**을 나타내는 범주를 의미합니다. 이는 "양성 클래스(Positive Class)"와 대조되는 개념으로, 이진 분류(Binary Classification)에서...
# 클래스 불균형 ## 개요 **클래스 불균형**(Class Imbalance)은 머신러닝에서 분류 문제를 다룰 때, 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 경우를 의미합니다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템에서 정상 거래는 수백만 건인 반면 사기 거래는 수천 건에 불과할 수 있으며, 이 경우 사기 클래스(소수 클래스)는 전체 데...
# FastText ## 개요 **FastText**는 페이스북(Facebook) AI 연구소에서 개발한 경량화된 자연어 처리 라이브러리로, 단어 임베딩(word embedding) 생성과 텍스트 분류(text classification) 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 2016년 발표된 이후 빠른 속도와 높은 정확도로 인해 산업계와...
# 종속변수 ## 개요 **종속변수(Dependent Variable)**는 통계·머신러닝 모델에서 *예측하거나 설명하고자 하는 대상*을 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서는 독립변수(설명변수, predictor)와의 관계를 통해 종속변수의 값을 추정한다. 종속변수는 연구 목적에 따라 **연속형**, **이산형**, **범...
# Outlier Detection (이상치 탐지) ## 개요 Outlier Detection(이상치 탐지)은 데이터 집합에서 **다른 관측값들과 현저히 차이가 나는 데이터 포인트**를 식별하는 과정을 말한다. 이상치는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 실제로 중요한 특이 현상을 나타낼 수 있기 때문에, 분석 단계에서 **제거, 보정, 혹은 별도 분석...
# 의도 파악 의도 파악(Intent Detection)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 기술 중 하나로, 사용자가 자연어로 입력한 문장이나 발화에서 **사용자의 목적 또는 행동 의도**를 추론하고 분류하는 작업을 말합니다. 이 기술은 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 시스템 등 다양한 인공지능 기반 ...
# EfficientNet-B0 ## 개요 **EfficientNet-B0**은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, **EfficientNet**(Efficient Neural Network) 시리즈의 가장 작은 모델이다. Effic...
# 가중치 평균 ## 개요 **가중치 평균**(Weighted Average)은 단순 평균(Arithmetic Mean)과 달리 각 신뢰도를 반영하기 위해 **가중치**(Weight)를 부여하여 계산하는 평균 방식입니다. 특히 **데이터과학**과 **모델 평가** 분야에서 다양한 지표를 종합하거나, 클래스 불균형이 있는 분류 문제에서 성능을 평가할 때 ...
# 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...
# 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 ...
# 거짓 음성 ## 개요 **거짓 음성**(False Negative, FN)은 분류 모델의 예측 결과와 실제 정답 사이의 불일치를 나타내는 중요한 평가 지표 중 하나로, 특히 **이진 분류**(binary classification) 문제에서 핵심적인 개념입니다. 거짓 음성은 실제 긍정 클래스(Positive)에 속하는 사례를 모델이 부정 클래스(Ne...
# 다중 클래스 분류 ## 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 **세 개 이상의 서로 독립적인 클래스**(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세...
# 재현율 ## 개요 재현율(Recall)은 자연어처리(NLP) 및 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **정답인 샘플 중에서 모델이 얼마나 많은 것을 올바르게 찾아냈는지**를 나타내는 비율입니다. 특히 정밀도(Precision)와 함께 분류 모델, 정보 검색 시스템, 개체명 인식(NER), 질의 응답(QA) 등 다양한 자연...
# 다중 의도 처리 ## 개요 다중 의도 처리(Multiple Intent Processing)는 자연어처리(NLP) 분야에서 사용자 입력 문장 속에 여러 개의 의도(intent)가 동시에 포함되어 있을 때, 이를 정확히 분석하고 분리하여 각각의 의도를 인식하고 처리하는 기술을 의미합니다. 기존의 의도 분류(Intent Classification) 시스...
# Linear-chain CRF ## 개요 **Linear-chain Conditional Random Field**(선형 체인 조건부 확률장, 이하 Linear-chain CRF)는 자연어처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 **시퀀스 레이블링**(sequence labeling)을 위한 확률적 그래피컬 모델이다. 주로 형태소 분석, 개체명 인식(N...
# Hierarchical Intent Classification ## 개요 계층적 의도 분류(Hierarchical Intent Classification,하 HIC)는 자연어처리LP) 분야에서 사용자 입력의 의미적 의도를 다단계 구조로 분류하는 기입니다. 전통 평면형 의도 분류(flat intent classification)가 모든 의도를 동일한 ...
# 비용 함수 ## 개요 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function는 머신러닝 및 데이터과학에서 모델의 예측 성능을 정적으로 평가하는 데 사용되는 핵심 개념이다. 이 함수는 모이 실제 데이터를 기반으로 예측한 값과 실제 관측값 사이의 차이, 즉 '오차'를 수치화하여 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지를 나타낸다. 비용 함...
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공능, 특히 머신러닝 모의 성능을 평가하는심 지표 중 하나로, **모델이 '긍정'으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율**을 의미합니다. 주로 분류 문제에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 정밀도는 모델이 긍정 예측을 할 ...
# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 내에 존재하는 언어적, 문법적, 철자적, 의미적 오류를 자동으로 식별하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트의 품질을 높이고, 사용자에게 정확한 정보를 제공하며, 문서 작성, 교육, 번역, 챗봇 등...