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 분류(Classification)…
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문장 임베딩 개요 문장 임딩(Sentence Embedding)은어처리(NLP 분야에서 문장을 고정된 차원의 밀집 벡터(dense vector) 형태로 표현하는 기술을 의미합니다. 이 벡터는 문장의 의미적, 문법적 특성을 수치적으로 인코딩하여, 유사한 의미를 가진 문장은 벡터 공간에서 가까운 위치에 배치되도록 합니다. 문장 임베딩은 기계번역, 질문 응답, …
사기 탐지 개요 사기 탐지(Fraud Detection)는 금융 거래, 보험 청구, 전자상거래, 신용카드 사용 등 다양한 영역에서 부정행위를 식별하고 예방하기 위한 데이터과학 기반의 핵심 기술입니다. 특히 딥러닝, 머신러닝, 통계적 이상치 탐지 기법을 활용하여 정상적인 패턴에서 벗어난 비정상적인 행동이나 거래를 자동으로 감지하는 데 초점을 맞춥니다. 사기 …
Pseudo-labeling (의사 라벨링) 1. 개요 Pseudo-labeling(의사 라벨링)은 라벨이 없는 데이터(Unlabeled Data)에 대해 모델이 예측한 결과값 중 신뢰도가 높은 것을 임시 정답(Pseudo-label)으로 간주하여 다시 학습 데이터셋에 포함시키는 준지도 학습(Semi-supervised Learning) 기법이다. 학계에서…
다의어 문제 (Polysemy Problem) 1. 개요 다의어 문제(Polysemy Problem)란 하나의 단어 형태가 서로 연관된 여러 개의 의미를 가지고 있어, 컴퓨터가 문맥에 따라 어떤 의미로 사용되었는지 정확히 판별하기 어려운 자연어 처리(NLP)상의 난제를 의미한다. 자연어 처리에서 이 문제가 발생하는 근본적인 이유는 인간의 언어가 효율성을 위…
실루엣 분석 (Silhouette Analysis) 1. 개요 실루엣 분석(Silhouette Analysis)은 군집 분석(Clustering) 결과가 얼마나 적절하게 이루어졌는지를 정량적으로 평가하는 내부 평가 지표(Internal Evaluation Metric)입니다. 군집 분석은 정답 레이블이 없는 비지도 학습(Unsupervised Learnin…
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여…
Doc2Vec Doc2Vec은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 임베딩 기법으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터로 표현할 수 있도록…
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 합니다. 감독 학습은 분…
데이터 증강 (Data Augmentation) 1. 개요 데이터 증강(Data Augmentation)이란 기존의 학습 데이터를 인위적으로 변형하거나 생성하여 데이터셋의 양을 늘리고 다양성을 확보하는 데이터 전처리 기법이다. 머신러닝과 딥러닝 모델, 특히 파라미터 수가 많은 심층 신경망은 학습 데이터가 부족할 경우 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로…
데이터 과학 (Data Science) 1. 개요 데이터 과학(Data Science)은 정형 및 비정형 데이터로부터 유의미한 통찰(Insight)과 지식을 추출하기 위해 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식을 융합하여 활용하는 다학제적 분야이다. 현대 사회에서 데이터 과학은 단순한 통계 분석을 넘어, 방대한 양의 데이터(Big Data)를 처리하고…
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 마스킹한 뒤, …
다의성 해소 (Word Sense Disambiguation, WSD) 1. 개요 다의성 해소(Word Sense Disambiguation, WSD)란 자연어 처리(NLP)에서 하나의 단어가 여러 가지 의미를 가지고 있을 때, 문맥을 분석하여 해당 단어가 가진 여러 의미 중 적절한 의미를 결정하는 자연어 처리 기술이다. 인간은 대화나 독서 시 주변 단어와…
예측 정비 (Predictive Maintenance, PdM) 예측 정비(Predictive Maintenance, PdM)란 [[상태 기반 정비]](CBM, Condition Based Maintenance)의 일종으로, 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 데이터 분석을 통해 단순한 상태 감시를 넘어 미래의 고장 징후를 사전에 포착하여 최적의 시점에 …
자동 대체 텍스트 생성 (Automatic Alternative Text Generation) 1. 개요 자동 대체 텍스트 생성이란 [[인공지능]] 기술을 활용하여 이미지, 그래프, 아이콘 등 시각적 콘텐츠의 내용을 분석하고, 이를 설명하는 텍스트(Alternative Text, 이하 Alt Text)를 자동으로 생성하는 기술이다. 대체 텍스트는 [[웹 접…
예지 보전 (Predictive Maintenance, PdM) 1. 개요 예지 보전(Predictive Maintenance, PdM)이란 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 데이터를 분석하여, 고장이 발생하기 직전의 최적의 시점에 유지보수를 수행하는 전략적 자산 관리 기법이다. 이는 단순히 정해진 주기마다 부품을 교체하는 것이 아니라, 실제 설비의 '…
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 데이터 수집과이블링이 비용…
맞춤법 교정 맞춤법 교정(Orthographic Correction)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 사용자의 텍스트에 포함된 맞춤법 오류를 자동으로 탐지하고 수정하는 기술을 의미합니다. 한국어 같이 높은 형태소 복잡성과 음운 규칙을 가진 언어에서 특히 중요한 역할을 하며, 문서 작성 보조, 교육용 소프트…
비전 검사 시스템 (Vision Inspection System) 1. 개요 비전 검사 시스템은 산업용 카메라와 이미지 처리 소프트웨어를 이용하여 제품의 외관, 치수, 조립 상태 등을 자동으로 검사하고 판정하는 품질 관리 시스템이다. 산업 현장에서의 주된 목적은 생산 공정 중 발생하는 불량품을 실시간으로 검출하여 불량률을 낮추고, 최종 제품의 품질 일관성을…
K-means -means는 대적인 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 K개의 클러스터(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 알고리즘으로, 다…