# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들 사이에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-l...

# 데이터 정규화 ## 개요 **데이터 정규화**(Data Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 사용되는 **데이터 정제**(Data Cleaning) 기법 중 하나로, 다양한 특성(변수)의 스케일을 일관되게 조정하여 분석이나 모델 학습의 정확성과 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 특히, 여러 변수가 서로 다른 단위나 범...

# 클라우드 인프라 ## 개요 **클라우드 인프라**(Cloud Infrastructure)는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원, 스토리지, 네트워크 및 기타 서비스를 제공하는 기반 시스템을 의미합니다. 이는 물리적인 서버, 저장장치, 네트워크 장비 등 하드웨어 자원과, 이를 가상화하고 관리하는 소프트웨어 플랫폼이 결합된 형태로 구성되며, 사용자에게...

# 픽셀 값 재조정 ## 개요 **픽셀 값 재조정**(Pixel Value Rescaling)은 디지털 이미지 처리 과정에서 각 픽셀의 색상 또는 밝기 값을 특정 범위로 변환하는 전처리 기법입니다. 이 과정은 이미지의 시각적 품질을 개선하거나, 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습 시 입력 데이터의 일관성을 확보하기 위해 필수적인 단계로 사용됩니다. 특히 딥러...

# Cardano ## 개요 **Cardano**(카르다)는 첫 번 **학문적 연구 기반으로 설계된 오픈소스 블록체인 플랫폼**으로, 스마트 계약과 분산 애플리케이션(DApp)을 지원하는 탈중앙화된 블록체인 네트워크이다. 2015년에 설립되어 2017에 공식 출시된 Cardano는 찰스 호스킨슨(Charles Hoskinson)이 이더리움의 공동 창립자...

# cuBLAS **cuBLAS**(CUDA Basic Linear Algebraprograms)는 NVIDIA에서 개발 GPU 기반의성능 선형대수 라이브러리로 CUDA 플랫폼에서 실행되는 C/C++ 및 Fortran 애플리케이션 대해 BLAS(B Linear Algebra Subprograms) 표준을 구현한 소프트웨어 라이브러리. 이 라이브러리는 행렬...

# NEON 레지스터 NEON 레지스터는 ARM 아키텍에서 제공하는 고성능 SIMDingle Instruction, Multiple Data) 확장능의 핵심 구성 요소, 멀티미어 처리, 신호 처리 머신 러닝 등 데이터 병렬 요구하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. NE 기술은 ARMv7-A 및v8-A 아키텍처 이상에서되며, 특히 모바 ...

# 로그 변환 ## 개요 로그 변환(log transformation)은 데이터 과학 및 통계 분석에서 자주 사용되는 **비선형 데이터 변환 기법**으로, 주로 **비대칭적이고 오른쪽으로 치우친**(right-skewed) 연속형 변수의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들기 위해 활용된다. 특히 지수적 성장 패턴을 보이거나 값의 범위가 매우 넓은 데이터(예...

# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...

# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...

# Min-Max Scaling **Min-Max Scaling**은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 **규화**(Normalization) 기법 중 하나로,의 범위를 일정한 구간(보통 0에서 1 사이)으로 조정하는 방법입니다. 이 기법은 각 특성(feature)의 스케일을 통일하여 알고리즘의 성능을 향상시키고, 학습 속도를 개선하는 데 ...

# 학습률 스케줄링 ## 개요 **학습률 스케줄링**(Learning Scheduling)은신러닝, 특히러닝 모델의 훈련 과정에서 학습률(Learning Rate)을 훈련 중 동적으로 조정하는 기법입니다. 학습률은 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 모델의 가중치를 업데이트할 때 적용되는 스케일링 인자로, 너무 크면 최적해를 지나치고, 너...

# 행렬 ## 개요 **행렬**(Matrix)은학, 특히 **형대수**(Linear)에서 핵심적인으로, 수치나 기호를 직사각형 형태로 배열하여 표현한 구조입니다.렬은 방정식의 계수를계적으로 표현하고, 선형 변환을 기술, 컴퓨터 그래픽스, 통계,신러닝 등 다양한 기술 분야에서 널리 활용됩니다. 행렬은 **행**(row)과 **열**(column)로 구성...

# 드롭아웃 ## 개요 **드롭아웃**(out)은 인공지능, 특히 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 **정규화**(Regularization) 기법 중 하나로,경망 모델의 과적합(Overfitting)을 방하기 위해 고안. 드롭아웃은 훈련 과정 중 임의로 일부 뉴런(neuron)을 일시적으로 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고, 각 뉴런이 다른 뉴런에 과도...

# OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리 중 하나입니다. 실시간 이미지 및 비디오 처리를 위한 다양한 알고리즘과 함수를 제공하며, 산업계, 학계, 연구소에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 문서는 OpenCV의 개요, 주요 기능,...

# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서안된 딥러닝 기반의 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리...

# 기후 모델링 ## 개요 기후 모델링(Climate Modeling)은 지구의 기후 시스템을 수학적이고 물리적인 방식으로 시뮬레이션하여 과거, 현재, 미래의 기후 변화를 예측하고 분석하는 과학적 접근 방식이다. 이는 대기, 해양, 육지, 빙하, 생물권 등 다양한 지구 시스템 요소 간의 상호작용을 수치적으로 표현하며, 기후 변화의 원인과 영향을 이해하는...

# RPS ## 개요**RPS**(Requests Per Second는 시스템 성능을 측정 핵심 지표 중 하나로, **초당 처리 가능한 요청 수**(초당 요청 수) 의미합니다. 특히 웹버, API 서비스, 마이크로서비스 아키텍처 등과 같은 소프트웨어 시스템의 성능 평가와 스케일링 전략 수립에 널리 사용됩니다 RPS는 시스템의 처리 능력, 응답 속도, 리소...

# 변환 기하 변환 기하(Transformational Geometry) 기하학적형이나 공간의 점들이 특정 규칙에 따라동하거나 변형되는 과정을 연구하는 기하학의 한 분야입니다. 이 분야는 도형의 위치, 방향, 크기 수학적으로 분석하고 표현하는 데 중점을 두며, 평면 기하학과 공간 기하학 모두에 적용됩니다. 변환 기하는 수학 교육뿐 아니라 컴퓨터 그래픽스,...

# 디브옵스 디브옵스(DevOps)는 소프트웨어 개발(Development)과 IT 운영(O)을 통합하여 소프트웨어의 출시 속도, 품질, 안정성을 향상시키기 위한 **개발 방법론 및 문화적 접근 방식**입니다. 전통적으로 개발팀과 운영팀은 별도의 조직으로 존재하며, 목표와 프로세스가 상이하여 협업에 어려움이 많았습니다. 디브옵스는 이러한 장벽을 허물고, ...