# OpenWebText ## 개요 **OpenWebText**(OpenWebText Corpus)는 대규모 자연어 처리(NLP) 연구 및 언어 모델 개발을 위해 사용되는 공개 텍스트 코퍼스입니다. 이 코퍼스는 Reddit 플랫폼에서 공유된 외부 웹사이트 링크를 기반으로 수집된 웹 페이지의 텍스트를 크롤링하고 정제하여 구성되었습니다. OpenWebTex...
검색 결과
"중복 제거"에 대한 검색 결과 (총 29개)
# RFM 분석 ## 개요 **RFM 분석**(RF Analysis)은 고객 행동 데이터를 기반으로 고객을 세분화, 마케팅략을 수립하는 데 활용되는 대표적인 데이터 분석 기법입니다.M은 **Recency**(최근 구 시점), ****(구매 빈도 **Monetary**(구매 금액)의 세 가지 지표를 조합하여 고객의 가치를 평가하며, 특히 고객 관계 관리*...
# 데이터 필터링 ##요 데이터 필터링 Filtering)은 데이터 과학 및 분석 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)에서 분 목적에 부적합하거나 불필요한 데이터를 제거하거나 선택하여 유의미한 정보만 추출하는 작업. 이 과정은 데이터 품질을 향상고, 분석의확도와 효율성을 높이며, 모델 학습 시 노이즈(noise)를 줄이는 데...
# 시간 기반 데이터 처리 시간반 데이터 처리(Time-based Data)는 시계열 데이터(Time Series)를 수집, 정제,석, 저장,각화하는 일련 과정을 의미합니다. 이는 데이터과학, 특히 **시계열 분석**( Series Analysis) 분에서 핵심적인 역할을 하며, 금융 기상 예보 IoT 센서 데이터, 웹 트래픽 모니터링 등 다양한 산업에서...
# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...
# 마이그레이션 ##요 **마이그레이**(Migration)은 정보(IT) 분야에서 데이터, 애플리케이션, 시스템, 서비스 등을 한 환경에서 다른 환경으로 이전하는 과정을 의미합니다. 특히 **데이터 마이그레이**은 기업이나 조직이 시스템 업그레이드, 클라우드 전환, 소프트웨어 교체, 또는 인프라 통합을 수행할 때 핵심적인 단계로, 데이터의 무결성과 가...
# 정적 분석 도구 ## 개요 정적 분석 도구(Static Analysis Tool)는스 코드를 실행하지 않고도 소프트웨어의 구조, 문법, 스타일, 보안 취약점, 버그 가능성을 분석하는 소프트웨어 개발 도구입니다. 이러한 도구는 프로그램의 정적 구조를 기반으로 오류를 탐지하고, 코드 품질을 향상시키며, 개발 프로세스의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 ...
# 데이터 특성 데이터는 현대 정보 사회의 핵심 자원으로, 다양한 분야 의사결정, 예, 자동화 등을 가능하게 합니다. ** 특성**(Data)은 데이터의 본질 속성과 성격을 설명하는 요소들로 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 과정에서 매우 중요한 기준이 됩니다. 데이터 과학에서는 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 처리 방법과 분석 기법을 선택할 수...
# 데이터 파이프라인 자동화 ## 개요데이터 파이프라인 자화(Data Pipeline Automation는 데이터 수집, 변, 로딩(L), 검증 모니터링, 배포 데이터 처리 과정을 수작업 없이 시스적으로 수행하도록 설계하는 기술적 접근입니다 대용량 데이터가 실시간으로 생성되는 현대 기업 환경에서는동으로 데이터를 관리하는 것이 비효율며 오류 발생 가능성이 ...
# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...
# 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...
# 데이터셋 구축 ## 개요 데이터셋 구축(Data Set Construction)은 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나로, 분석, 모델링, 머신러닝 등의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 통합하고 구조화하는 과정을 의미합니다. 고품질 데이터셋은 정확한 인사이트 도출과 신뢰할 수 있는 예측 모델 개...
# 데이터베이스 지식 발견 ## 개요 **데이터베이스 지식 발견**(Knowledge Discovery in Databases, 이하 KDD)은 대규모 데이터베이스에서 잠재적인 패턴, 관계, 트렌드 등을 추출하여 유의미한 정보와 지식을 도출하는 과정을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 데이터로부터 인사이트를 창출하고 의사결정에 활용할 수 있...
# 데이터 정제 ##요 데이터 정제(Data Cleaning는 데이터 과학 프로세스의 핵 단계 중 하나로,된 원시 데이터 data)에서 오류 중복, 불일치, 결측치, 이상치 등을 식별하고 수정하거나 제거하여 분석에 적합한 고품질의 데이터셋을 만드는 과정을 말합니다. 데이터 정제는 데이터 분석, 기계 학습, 비즈니스 인텔리전스 등의 후속 작업의 정확성과 ...
# 코퍼스 ## 개요 **코퍼스**(Corpus)는 자연어(NLP, Natural Language Processing) 분에서 핵심적인 자료로, 특정 목적을 위해 체계적으로 수집·정리된 **대규모 텍스트 데이터의 집합**을 의미한다.수형은 '코퍼스(corpus)', 복수형은 '코퍼스(corpora)'로 사용된다. 자연어처리 시스템은 언어의 구조, 의미,...
# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 데이터제(Data Cleaning) 과정에서 중요한 첫 번째 단계로, 데이터셋 내에 존재하는 잘못되거나 비논리적인 값, 불일치, 결측치, 중복 데이터 등을 식별하는 작업을 말합니다. 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 인사이트 도출을 위해서는 데이터의 품질이 필수적이며, 오류 탐지는 ...
# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...
# Levenshtein리 Levenshtein 거리(venshtein Distance)는 두열 간의 유사도를 측정하는 데 사용되는 **편집 거리**(Edit Distance)의 한 형태로, 1965년 러시아 수학자 블라디미르 레벤슈타인(Vladimir Levenshtein)에 의해 제안되었습니다. 이 거리는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 ...
# WebText2 ## 개요 **WebText2**는 대규모 텍스트 데이터셋 중 하나로, 주로 자연어(NLP) 및 언어 모델 훈련을 위한 목적으로 개발된 데이터 수집 프로젝트의 결과물입니다. 이 데이터셋은 인터넷 상의 다양한 공개 텍스트 자원을 크롤링하여 구축되었으며, 특히 **GPT-2**(Generative Pre-trained Transforme...
# Levenshtein 거리 Levenshtein 거리(LD, 레벤슈타인 거리)는 두 문자열 간의 유사도를정하는 데 사용 **편집 거리Edit Distance)의 형태로, 하나 문자열을 다른 문자로 변환하는 필요한 최소 편집 연산수를 나타냅니다. 이 개념 1965년 러시아 수학자블라디미르 레슈타인**(ladimir Levenshtein)에 의해 제안되었...