언더샘플링 (Undersampling) 1. 개요 언더샘플링(Undersampling)이란 데이터 불균형(Data Imbalance) 문제가 존재하는 데이터셋에서 다수 클래스(Majority Class)의 샘플 수를 줄여 소수 클래스(Minority Class)와의 비율을 맞추는 데이터 전처리 기법이다. 데이터 불균형이란 특정 클래스의의 데이터 수가 다른 …
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"샘플링"에 대한 검색 결과 (총 215개)
샘플링 개요 샘플링(Sampling)은 전체 모집단(Population에서 일부를 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모집단 성질을 추정하는계적 방법이다. 데이터과학 분야에서 샘플링은규모 데이터셋 효율적으로 처리하고 분석하는 데심적인 역할을 한다. 특히 빅데이터 환경에서 전체 데이터를 처리하는 것이 비용이나 시간 측면에서 비효율적일 경우, 적절한 샘플링 기법을…
무작위 샘플링 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 샘플링 통해 …
군집 샘플링군집 샘플링(Cluster Sampling은 통계학 데이터과학 분야에서리 사용되는 확률표본추출 방법 중 하나로, 전체 모집단을 자연스럽게 형성된 군집(Cluster)으로 나누, 이 군집들 중 일부를 무작위로 선택하여 표본으로 추출하는 방식입니다. 이 방법은 특히 모집단의 구성원들이 지리적, 조직적, 또는 시간적 기준으로 그룹화되어 있을 때 유용하…
샘플링 개요 샘플링()은 전체 모집(Population)에서 일부 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모단의 성질을 추정하는 통계적 방법이다. 현실 세계 모든 데이터를 수집하거나 분석하는 것은 비용, 시간 자원 등의 제약으로 인해 불능한 경우가 많기 때문에, 데이터과학에서는 샘플링을 통해 효율적이고 신뢰성 있는 분석을 수행한다. 샘플링은 사회조사, 시장 조사,…
오버샘플링 개요 오버샘플(Over-sampling은 기계 학습 데이터 과학 분야에서불균형 데이터(imbalanced data) 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 전 기법 중 하나. 불균형란 특정 클래스의 샘플 수가 다른에 비해 현히 적은 경우를 말하며, 이는 분류 모델의 성능에정적인 영향 미칠 수 있습니다. 예를, 질병 진 데이터에서 건강한 환자는 많지…
단순 무작위 샘플 개요 순 무작위 샘플(Simple Random Sampling SRS)은 통학과 데이터과학에서 사용 가장 기초적이면서도 중요한 샘플링 방법 중 하나입니다. 이 방법은 모단(Population)에서 각 구성이 동일한 확률로 표본(Sample)에 포함될 수 있도록 무작위로 선택하는 방식입니다. 단순 무작위 샘플링은 편향을 최소화하고, 표본이 …
무작위 샘플링 무위 샘플링(Random Sampling)은 통계학과 데이터과학에서 널리 사용되는 기본적인 샘플링 기법으로, 모집단(Population)에서 각 구성원이 동일한 확률로 선택될 수 있도록 표본(Sample)을 추출하는 방법이다. 이 기법은 데이터의 편향을 최소화하고, 추출된 표본이 모집단을 정확하게 대표할 수 있도록 보장하는 데 중요한 역할을 …
웨이브렛 변환 (Wavelet Transform) 1. 개요 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)은 주어진 신호를 서로 다른 크기(Scale)와 위치(Shift)를 가진 작은 파동 형태의 함수인 '웨이브렛'을 이용하여 분석하는 수학적 변환 기법이다. 전통적인 푸리에 변환(Fourier Transform)은 신호를 정현파(Sine wave)의 합으…
REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient) 개요 REINFORCE는 강화학습의 정책 경사(Policy Gradient) 방법론 중 가장 기본적인 알고리즘으로, 가치 함수(Value Function)를 추정하지 않고 정책 파라미터를 직접 최적화하여 기대 보상을 최대화하는 몬테카를로(Monte Carlo) 방식의 알고리즘이다. 강화…
필터 뱅크 (Filter Bank) 필터 뱅크(Filter Bank)는 하나의 입력 신호를 여러 개의 대역 통과 필터(Band-pass Filter)를 통해 서로 다른 주파수 대역의 신호 성분으로 분리하거나, 반대로 분리된 대역 신호들을 다시 하나의 신호로 합성하는 시스템이다. 1. 개요 필터 뱅크의 핵심 목적은 광대역 신호를 여러 개의 좁은 대역(Sub-…
MRI 개요 MRI(Magnetic Reson Imaging, 자기공명영상) 인체 내부 구조를 비침습적으로 고해상도로 촬하는 데 사용되는학적 영상 진 기술입니다.선이나 방사을 사용하지 않고,한 자기과 무선주파수 펄스(RF 펄스)를 활용하여 수소 원자핵(주로 물 분자 내 수소 원자)의적 특성을 이용해 이미지를 생성합니다. MRI는 뇌, 척수, 관절, 근육, …
히트맵 개요 히트맵(Heatmap)은 데이터 시각화 기법 중 하나로, 행렬 형태의 데이터를 색상의 밀도나 강도를 이용해 시각적으로 표현하는 그래프 유형입니다. 일반적으로 두 변수 간의 관계 또는 다차원 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있도록 도와주며, 색상이 진할수록(또는 밝을수록) 특정 값이 높음을 나타냅니다. 히트맵은 데이터 과학, 통계 분석, 생물정…
해상도 (Resolution) 1. 개요 일반적으로 해상도는 디지털 이미지나 디스플레이에서 화면을 구성하는 픽셀의 수를 의미하지만, 본 문서에서는 특히 의료 영상 진단 분야에서의 해상도를 중심으로 다룬다. 영상 진단 분야에서 해상도란 영상 시스템이 인접한 두 개의 점이나 선을 서로 구분하여 표현할 수 있는 능력을 의미하며, 병변의 미세한 구조를 정확하게 식…
난수 생성기 (Random Number Generator) 1. 개요 난수 생성기(Random Number Generator, RNG)란 무작위성(Randomness)을 가진 숫자 수열을 생성하는 장치나 알고리즘을 의미한다. 컴퓨터는 기본적으로 입력값이 같으면 항상 동일한 결과값을 출력하는 결정론적(Deterministic) 시스템이다. 그러나 현대의 컴퓨…
LiDAR 개요 LiDAR(Light Detection and Ranging, 라이다)는 레이저를 이용해 물체까지의 거리와 형태를 정밀하게 측정하는 원격 감지 기술입니다. 레이더(Radar)가 전파를 사용하는 반면, LiDAR는 빛(주로 레이저)을 이용하여 높은 공간 해상도를 제공합니다. 이 기술은 지형 측량, 자율주행차, 로봇 공학, 환경 모니터링, 문화…
텍스처 붕괴 (Texture Collapse) 텍스처 붕괴란 생성형 AI 이미지 모델이 이미지를 생성하는 과정에서 특정 영역의 세부 묘사가 무너지거나, 부자연스러운 패턴이 반복적으로 나타나며 시각적 품질이 급격히 저하되는 현상을 말합니다. 이는 주로 모델이 학습 데이터의 분포를 정확하게 재현하지 못하거나, 생성 설정값이 임계치를 벗어났을 때 발생합니다. 정…
테스트 데이터 개요 스트 데이터(Test Data는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 모델의능을 평가하기 위해 사용되는 데이터의 하 집합입니다.적으로 전체 데이터셋은 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 데이터로 분할되며, 이 중 테 데이터는 모델발 과정에서 최종 평가 단에서 사용됩니다 테스트 데이터는 모이 훈련 과에…
그래픽스 파이프라인 (Graphics Pipeline) 1. 개요 그래픽스 파이프라인이란 3차원 공간에 정의된 가상 장면(3D Scene)을 2차원 평면인 모니터 화면에 픽셀 단위로 출력하기 위해 거치는 일련의 연속적인 처리 과정을 의미한다. 이 프로세스는 추상화된 기하학적 데이터(정점, 인덱스 등)가 입력되어 래스터화(Rasterization)와 셰이딩(…
옵저버빌리티 (Observability) 1. 개요 옵저버빌리티(Observability, 관찰 가능성)란 시스템의 내부 상태를 외부에서 관찰 가능한 출력물인 텔레메트리(Telemetry) 데이터만을 통해 추론하고 이해할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 단순히 시스템이 '살아있는지'를 확인하는 것을 넘어, 시스템 내부에서 '왜' 이러한 현상이 발생하는지를…