# 매개변수 민감성 ## 개요 **매개변수 민감성**(Parameter Sensitivity)은 데이터과학 및 머신러닝 모델에서 모델의 출력 또는 성능이 특정 매개변수(Parameter)의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 평가하는 개념이다. 이는 모델의 안정성, 해석 가능성, 그리고 신뢰성을 판단하는 데 중요한 요소로 작용하며, 특히 하이퍼파라미터 ...
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"의사코드"에 대한 검색 결과 (총 14개)
# MapReduce ## 개요 **MapReduce**는 대규모 데이터셋을 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이자 소프트웨어 프레임워크로, 구글에서 2004년에 발표한 논문을 통해 처음 공개되었습니다. 이 모델은 수천 대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬로 데이터를 처리할 수 있도록 설계되어, 빅데이터 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다. MapRe...
# 번역 시스템 ## 개요 **번역 시스템**(Translation System)은 한 언어로 표현된 텍스트를 다른 언어로 자동으로 변환하는 기술 및 시스템을 의미합니다. 특히 **기계 번역**(Machine Translation, MT) 분 핵심 기술로, 자연어 처리(NLP)의 중요한 응용 사례 중 하나입니다. 번역 시스템은 문서 번역, 웹사이트 현지...
# 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...
# Hallucination ## 개요 **Hallucination**(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 **생성형 언어 모델**(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 ...
# 매치드 필링 매치드 필터링(Matched Filtering)은 신호처리 분야에서 매우 중요한법 중 하나로, 특히 잡이 존재하는 환경에서 특정 신호를 최적의 방식으로 검출하기 위해 사용된다. 이 기법은 통신, 레이더, 음성 인식,료 영상 처리 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 신호 대 잡음비(SNR, Signal-to-Noise Ratio)를 최대화하...
# MurmurHash **MurmurHash**는 고능 해시 함수리즈로, 특히 빠른 속도와 우수한 분포 특 덕분에 다양한 소프트웨어 시스템에서 널리 사용되고 있습니다. 이 해시 알고리즘은 2008년에 오스틴 아펠(Austin Appleby)에 의해 개발되었으며, 이름의 "Murmur"은 "속삭임"을 의미하며, 해시 함수가 데이터를 빠르게 처리하는 방식에...
시간 영역 정규 **시간 영역 정규**(Time Domain Normalization, T)는 음성식 시스템에서 음성 신호의 시간적 변동성을 보정하기 위한 전처리 기법 중 하나이다. 인간의 발화 속도는 상, 감정, 개인 차이 등에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이로 인해 동일한 단어나 문장이라도 길이가 다르게 나타날 수 있다. 시간 영역 정규화는 이러한 ...
# 델라나이 삼각분할 ## 개요 델라이 삼각분할(Delaunay Triangulation)은산 기하학 중요한 개념 중 하나로 주어진 평면상의 점 집합을 삼각형으로 분할하는 방법입니다. 이 분할 방식은 삼각형의 내부에 다른 점이 포함되지 않도록 하는 **델라나이 조건**(Delaunay Condition)을 만족시킵니다. 즉, 각 삼각형의 외접원(circ...
# 뉴턴 방법 ##요 **뉴턴 방법**(Newton Method), 또는 **뉴턴-랍슨 방법**(Newton-Raphson Method)은 비선형 방정식의 근을 수치적으로 근사하는 데 사용되는 강력한 반복 최적화 알고리즘. 이 방법은 미분 가능한 함수에 대해 초기 추정값에서 출발하여 접선을 이용해 점차 정확한 해에 수렴하도록 설계되어 있으며, 특히 수치...
# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer)는 자연어처리LP) 분야 혁신적인 영향을 미친 딥러닝 아키텍처로, 2017년글과 빌런드 연구소의 연구자들이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순차적 처리 방식을 기반으로 한 순환신경망(RNN)이나 합성곱신경망(CNN)과 달리,...
# 요약 ## 개요 자연어처리(Natural Language, NLP)에서 **요약ummarization)**은 긴 텍스트의 핵심 정보를 간결하고 이해하기 쉬 형태로 재구하는 기술을 의미. 이는 문서,스 기사,고서, 연구 논문 등 다양한 텍스트 자료의 정보를 효율적으로 전달하는 데 중요한 역할을 하며, 정보 폭증 시대에 사용자들이 빠르게 주요 내용을 파...
# 타깃 인코딩 ## 개요 **타깃 인코**(Target Encoding)은 범형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 주어진 범주(category)의 값이 종속 변수(target variable)에 미치는 영향을 기반으로 인코딩을 수행합니다. 이 방법은 특히 범주가 많고 희소한(high-c...
# 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...