# 딥러닝 기반 방법 ## 개요 딥러닝 기반 방법은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 다층 구조를 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 특히 깊은 네트워크 구조(즉, 여러 개의 은닉층을 가진 구조)를 사용함으로써 기존의 머신러닝 기법들이 해결하기 어려웠던 고차...
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"입력 데이터"에 대한 검색 결과 (총 124개)
# 가중치 행렬 ## 개요 **가중치 행렬**(Weight Matrix)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 뉴런 간의 연결 강도를 수치적으로 표현한 행렬입니다. 이 행렬은 입력 신호가 네트워크를 통해 전파될 때 각 연결 경로에 적용되는 가중치를 담고 있으며, 신경망이 학습하는 과정은 주로...
# 기계학습 기반 방법 ## 개요 기계학습 기반 방법(Machine Learning-based Approach)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 데이터의 패턴을 자동으로 학습하고 이를 기반으로 다양한 언어 과제를 수행하는 핵심 기술입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리, 기계학습 기반 방법은 대...
# 이미지 전처리 이미지 전처리(Image Preprocessing)는 디지털 이미지를 컴퓨터 비전(Computer Vision) 또는 머신러닝 모델에 입력하기 전에 특정 목적에 맞게 변환하고 개선하는 일련의 과정을 말합니다. 이 과정은 원본 이미지의 노이즈를 제거하고, 특징을 강조하며, 모델의 학습과 추론 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. ...
# 투명성 vs. 안전성 ## 개요 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 가져왔지만, 동시에 **투명성**(transparency)과 **안전성**(safety) 사이의 근본적인 갈등을 드러냈다. AI 시스템이 의사결정, 의료진단, 범죄예측, 채용 등 민감한 분야에 적용되면서, 그 작동 원리를 이해할 수 있어야 한다는 **투명성...
# FNV-1a ## 개요 FNV-1a(Fowler–Noll–Vo hash function, version 1a)는 빠르고 간단한 비암호화 해시 함수로, 주로 해시 테이블, 데이터 무결성 확인, 고성능 시스템에서의 키 해싱 등에 사용된다. 이 알고리즘은 Glenn Fowler, Landon Curt Noll, Kiem-Phong Vo가 개발하였으며, 원...
# 텍스트 정제 ## 개요 **텍스트 정제**(Text Cleaning)는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 및 데이터 과학 분야에서 원시 텍스트 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하기 위한 전처리 과정의 핵심 단계이다. 실제 환경에서 수집되는 텍스트 데이터는 오타, 불필요한 기호, HTML 태그, 이모지, 대소문자...
# 지도 학습 ## 개요 **지도 학습**(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, **입력 데이터**(특징, features)와 그에 대응하는 **정답 레이블**(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은...
# 정보 무결성 검사 ## 개요 **정보 무결성 검사**(Information Integrity Check)는 데이터가 생성, 저장, 전송, 처리되는 과정에서 원본의 내용이 변조되거나 손상되지 않았는지를 검증하는 일련의 절차와 기술을 의미합니다. 이는 데이터 과학, 정보 보안, 시스템 운영 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 특히 신뢰할 수 있는...
# 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...
# 감독 학습 ## 개요 **감독 학습**(Supervised Learning)은 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 가장 기초적이고 널리 사용되는 학습 방식 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 상태에서 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 합니...
# Scikit-learn ## 개요 **Scikit-learn**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 간결하고 일관된 인터페이스로 제공하며, 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가, 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 프로젝트 전반에 필요한 기능을 ...
# numpy NumPy(넘파이)는 Python 기반의 **수치 계산을 위한 핵심 라이브러리**로, 고성능 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학적 함수들을 제공합니다. 데이터 과학, 기계 학습, 과학 계산, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy, scikit-learn, Tenso...
# 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...
# 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...
# 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...
# 어텐션 메커니즘 ## 개요 **어텐션 메커니즘**(Attention Mechanism)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신경망 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(attention)하도록 유도함으로써, 전체 정보를 균등하게...
# 암호학적 해시 함수 ## 개요 **암호학적 해시 함수**(Cryptographic Hash Function)는 임의 길이의 입력 데이터를 고정된 길이의 출력(해시 값 또는 다이제스트)으로 변환하는 수학적 알고리즘입니다. 이 함수는 정보 보안 분야에서 데이터 무결성 검증, 디지털 서명, 비밀번호 저장, 블록체인 기술 등 다양한 분야에 핵심적으로 활용됩...
# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...
# RNN (Recurrent Neural Network) ## 개요 **RNN**(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터나 순적 데이터(sequence data)를 처리하기 위해 설계된 딥러 기반 신경망 모델입니다. 일반적인 피포워드 신경망(Feed Neural Network)이 입력 데이터를 독립적인 단위로 간주...