# 의사결정 나무 ## 개요 **의사결정무**(Decision Tree)는 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification와 회귀() 문제를 해결하는 데 적합한 모델입니다. 이 알고리즘은의 특성(변수)을 기준으로 계층적으로 분할하여 최종적으로 예측 결과를 도출하는 트리 구조의 모델을 생성합니다. ...
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"트리 구조"에 대한 검색 결과 (총 30개)
# 이산 최적화 개요 이산 최적화(Discrete Optimization)는적화 문제의 한 분야로, 결정가 **이산적인 값**(즉, 연적이지 않은 특정한 값들, 예: 정수, 유한 집합의 원소 등)을 취할 때 그 변수들의 조합을 통해 목적함수를 최소화하거나 최대화하는 문제를 다룹니다. 이는 세계의 많은 문제들—예를 들어 스케줄링, 경로 계획, 자원 할당...
# AST (추상 구문 트리) ## 개요 **AST**(Abstract Syntax Tree, 추상 구문 트리)는 컴퓨터 과학, 특히프로그래밍 언어 처리**(Programming Language Processing)와 **컴파일러 설계** 분야 핵심적인 데이터 구조입니다. AST는 소스 코드의 문법적 구조를 **계층적이고 구조화된 트리 형태**로 표현하...
블록 ##요 "블(block)"은 데이터과학 및 컴퓨터 과학 전반에서 핵적인 개념으로, 데이터를율적으로 저장, 처리, 전송 위한 기본 단위 의미합니다. 특히 데이터구조의 맥락에서 블록은 연속 메모리 공간이나 저장 장치의 단위로 사용되며, 대용량 처리, 파일 시스템, 데이터이스, 분산소, 블록체인 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 문서에서는 데이터과학과...
# 계층적 소프맥스 ## 개요 **층적 소프맥스**(Hierarchicalmax)는 자연처리(NLP) 대용량 어휘(vocabulary)을룰 때 발생하는산 비용 문제를 해결하기 위해 제된 기술입니다 특히 언어 모델, 단어 임베딩(예: Word2Vec), 기계 번역 등에서 출력층의 소프트맥스 계산이 단어 사전의 크기에 비례하여 매우 비효율적이라는 문제가 있...
# 계층적 구조 ## 개요 **계층적 구**(Hierarchical Structure)는를 계층적으로 조직화하여 상하계를 명확히 표현하는 데이터 구조의 한 형태이다. 이 구조는 상위소와 하위소 간의 부모-자식계(parent-child relationship)를 기반으로 하며, 정보의 조직, 검색, 관리에 매우 효과적인 방식으로 널리 사용된다. 계층적 구...
# 패턴 매칭 ##요 **패턴 매칭Pattern Matching)은로그래밍 언어에서 데이터의 구조나 형태를 기반으로 특정 조건을 확인하고, 일하는 경우 해당 구조에 맞 값을 추출하거나 처리를 분기하는 기법이다. 전통적인 조건문(`if`, `switch`)과 달리, 패턴 매칭은 데이터의 형태(형태, 타입, 값, 내부 구조 등)를 기준으로 분기 결정을 하며...
# 정보 설계 ## 개요 **정보 설계**(Information Design)는 복잡한 정보를 사용자가 이해하고 활용할 수 있도록 구조화하고 시각적으로 표현하는 과정을 의미합니다. 특히 사용자 경험(UX) 디자인 영역에서 정보 설계는 정보 아키텍처(Information Architecture, IA)와 긴밀하게 연계되어, 사용자가 시스템 내에서 정보를 ...
# 클러스터링 ## 개요 클러스터(Clustering)은 머신러의 대표적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 기 중 하나로, 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를룹화하는 과정을 말합니다. 이 기법은전에 레이블이 주어지지 않은 데이터셋에 적용되며, 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 클러스터링은 고객 세분화...
# num_leaves `num_leaves`는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 **LightGBM**(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 **최대 잎 노드 수**(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다....
# 타겟 코드 생성 겟 코드 생성(Target Code Generation)은 컴파일러 핵심 단계 중 하나로, 소스 코드를 특정 하웨어 아키텍 또는 가상 머신에서 실행 가능한 기계어 코드 또는 저수준 코드로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 일반적으로 **중간 코드**(Intermediate Code)를 입력으로 받아, 대상 플랫폼(타겟)에 맞는 최...
# 페이지 계층 구조페이지 계층 구조(Page Hierarchy)는 위키 플랫폼 내에서 정보를 조직하고 관리하는 핵심적인 방법 중 하나입니다. 이 구는 사용자가 콘텐츠를 쉽게 탐색하고, 관련 정보를 논리적으로 연결하며, 문서 간의 관계를 명확히 하기 위해 사용됩니다. 특히 대규모 위키 시스템(예: 위키미디어, Confluence, Notion 등)에서는 정...
# 루트 노드 ## 개요 **루트 노드**( Node)는 블록인 기술에서 특히 **머클 트리**(Merkle Tree)와 같은 데이터 구조에서 중심적인 역할을 하는 개념이다. 루트 노드는 트리 구조의 최상위에 위치하며, 하위 노드들에 포함된 모든 데이터의 해시 값을 요약한 형태로 존재한다. 이는 블록체인의 무결성 검증, 데이터 압축, 효율적인 거래 검증...
# LSP ## 개요 LSP(Language Server Protocol)는 소프트웨어 개발 환경에서 코드 편집기와 언어 분석 도구 간의 통신을 표준화하기 위해 개발된 프로토콜입니다. 마이크로소프트(M)가 2016에 처음 제안한 이 프로토콜은 다양한 프로그래밍 언어와 코드 에디터 간의 상호 운용성을 크게 향상시켰으며, 현대 소프트웨어 개발 환경에서 필수...
템플릿 엔 ## 개요**템플릿 엔진**(Template)은 소프트웨어 개발에서 데이터와 프레젠테이션(화면 표시)을 분리하기 위해 사용되는 도구입니다. 주로 웹 애플리케이션에서 서버 사이드 렌더링(SSR) 시, 동적으로 HTML 페이지를 생성하는 데 활용되며, 정적 템플릿에 변수나 제어 구조를 삽입하여 런타임에 데이터를 바인딩함으로써 최종 출력물을 생성합니...
# UDPipe ## 개요 **UDPipe**는 자연어(NLP) 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 도구로, 텍스트의 언어 구조를 자동으로 분석하고 **통합 구조적 구문(Universal Dependencies, UD)** 형식으로 출력하는 기능을 제공합니다. 이 도구는 토큰화(Tokenization), 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging...
# 의미 분석 의미 분석(Semantic Analysis)은파일러가 소스 코드를 해석하는 과정 중 중요한 단계로, 문법적으로 올바른 코드가 실제로 프로그래밍 언어의 의미 체계에 부합하는지를 검사하는 작업입니다. 이 단계는 구문 분석(Syntax Analysis) 이후에 수행되며, 컴파일러가 프로그램의 논리적 구조와 의미를 이해하고 오류를 탐지하며 최적화를...
# 스킵-그램 (-gram) ## 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 **워드 임베딩**(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제...
# 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...
# 로그함수 로그함수(logarithmic function) 지수함수의 역함로 정의되는 수학적 함수로, 수학 전반과 과학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 로그함수는 큰 수를 다루거나 지수적인 증가·감소를 분석할 때 유용하며, 특히 데이터의 스케일을 조정하거나 복잡한 곱셈을 덧셈으로 변환하는 데 자주 사용된다. 이 문서에서는 로그함...