# N-그램## 개요 **N-그램**(N-gram)은어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 모델(Language Modeling)에리 사용되는 기초적인 통계적 기법이다. N-램은 연속 N개의 아이템(item)으로 구성된 부분열을 의미하며, 언어 처리에서는 주로 연속된 N개 단어(word) 또는 음소(phoneme...

# 의료 진단델 의료 진단 모델(Mical Diagnosis Model)은 인공능 기술을 활용하여 환자의상, 검사 결과 의료 영상 유전자 정보 등의 데이터를 분석해 질병을 진단하거나 진단 보조하는 시스템입니다. 이 모델들은 최근 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 기술 발전 덕에 의료 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 진단의 정확도 향상과 의료진의 업무 부담...

# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...

# VC 이론 VC 이론(Vapnik-Chervonenkis Theory)은 통계적 학습 이론의 핵심 기반 중 하나로, 머신러닝 모델의 일반화 능력을 수학적으로 분석하는 데 중요한 역할을. 이 이론 블라드미르 바프니크(Vladimir Vapnik)와 알세이 체르보넨키스lexey Chervonenkis가 190년대 초반에 제안하였으며, 특히 **모델의 복잡...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...

# 완전제곱식 ## 개요 **완전제식**(完全平方式, Perfect Trinomial)은 대수학 자주 등장하는 특수 다항식의 일종으로, 어떤 이항식의 제곱으로 표현할 수 있는 삼항식을 의미한다. 즉, 두 항의 합 또는 차를 제곱한 결과로 나타나는 다항식이다. 완전제곱식은 인수분해, 방정식 풀이, 제곱근 계산, 이차함수의 꼭짓점 찾기 등 다양한 수학적 응...

# 편미분방정식 ## 개요 편미방정식(Partial Differential Equation,DE)은 두 개 이상의립 변수를 갖는와 그 함수의 **편미분**(partial derivative)들 사이의 관계를 나타내는 수학적 방정식입니다. 일반 미분방정식(ODE)이 하나의 독립 변수(예: 시간)에 대한 함수의 도함수를 다룬다면, 편미분방정식은 공간과 시간...

# 피제수 피제수(被除數)는 나눗셈 연산에서 나누어지는 수를 의미하는 수학 용어. 나눗셈은 두 수를 비교하거나 어떤 양을 일정한 크로 나누는 과정 나타내며, 이 과정에서 중요한 역할을 하는 세 가지 구성 요소가 있습니다: **피제수**, **제수**(除數), 그리고 **몫**(商). 이 문서에서는 피제수의 정의, 수학적 표현, 활용 예시, 그리고 관련 개...

# 전세 제도 ## 개요 전세 제도는 한국의거 임대차스템에서 독특 발전한 주 임대 형태로 임차인이 일정한 금액(전세금)을 집주인 일시불로 지급 계약 기간 동안 무임으로 주택을 사용한 뒤 계약이 끝나면 원금을 돌려받는 방식이다. 이는구권에서 일반적인 월세 중심의 임대차 시스템과는 구조적으로 차별화되며, 한국의 주거 문화와 부동산 시장에서 중요한 위치를 차...

# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...

정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...

# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...

행렬식 행렬식**(式, Determinant)은 선형대수학에서 정방행렬(square matrix)에 대응되는 하나의 스칼라 값으로, 행렬의 여러 중요한 성질을 판별하는 데 핵심적인 역할을 한다. 행렬식은 행렬이 가역(invertible)인지 여부, 선형 방정식의 해의 존재성, 벡터 공간에서의 기하학적 해석(예: 부피 변화율) 등과 밀접한 관련이 있다. 이...

# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...

# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...

# CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 ## 개요 **CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 **티모달 인공지능 모델**로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 ...

# L2 정규화 개요 **L2 정규화**(2 Regularization), 또는 **리지 정규화**(Ridge Regularization), **중치 감소**(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하...

# 다항식 커널 ## 개요 다항식널(Polynomial Kernel)은 **신러닝**, 특히 **서포트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)과 같은 커널 기반 알고리즘에서 널리 사용되는 비선형 커널 함수 하나입니다. 이 커은 입력 데이터 간의 유사도를 고차원 공간에서 효과적으로 계산함으로써, 선형적으로 분리되지 않는 복잡한 ...

# 리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 **다중공선성**(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지...

# L∞ 노름 ## 개요 L∞ 노름-infinity norm), **최대 노름**(maximum norm), **균등 노름**(uniform norm), **서프리멈 노름**(supremum norm)은 벡터 공간 또는 함수 공간에서 벡터나 함수의 크기를 측정하는 방법 중 하나로, 선형대수학과 함수해석학에서 중요한 역할을 한다. L∞ 노름은 벡터의 성분...