# 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 ...
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"패턴 인식"에 대한 검색 결과 (총 13개)
# 의료 진단 의료 진단(Medical Diagnosis)은 환자의 증상, 징후, 병력, 검사 결과 등을 종합적으로 분석하여 질병이나 건강 상태의 원인을 규명하는 의학적 과정입니다. 이는 환자의 치료 계획 수립과 예후 판단의 기초가 되며, 현대 의학에서 가장 핵심적인 단계 중 하나로 간주됩니다. 정확한 진단은 적절한 치료를 가능하게 하고, 환자의 회복을 ...
# MLP ## 개요 **MLP**(Multi-Layer Perptron, 다층 퍼셉트론)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 가장 기본적이고 널리 사용되는 형태 중 하나입니다 단일 퍼셉트론은 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있지만, MLP는 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 포함함으로써 **비선...
# 기계학습기계학습achine Learning, ML)은 인공능(Artificial Intelligence AI)의 핵심야 중 하나로, 컴퓨터 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 기반으로 학습하고 경험 통해 성능을 향상시키는 방법을 연구하는 기술입니다. 기계습은 패턴 인식, 예측 분, 의사결정 자동화 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 현대 정보기술의 중심...
# 토큰화 (Tokenization) ## 개요/소개 토큰화는 자연어 처리(NLP) 및 데이터 분석에서 텍스트를 의미 있는 단위로 나누는 기초적인 프로세스입니다. 이 과정은 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 데 필수적이며, 이후 모델 학습, 검색 엔진 구축, 데이터 분석 등 다양한 응용에 활용됩니다. 토큰화는 단어, 문장, 문자 등으로 나...
# 평균 풀링 (Average Pooling) ## 개요/소개 평균 풀링(Average Pooling)은 딥러닝에서 네트워크의 공간적 차원을 축소하고, 계산 복잡도를 줄이기 위해 사용되는 기법이다. 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에서 입력 데이터(예: 이미지)의 특징을 추출한 후, 지역적인 정보를 평균화...
# 맥스 풀링 (Max Pooling) ## 개요/소개 맥스 풀링(Max Pooling)은 딥러닝에서 널리 사용되는 **공간적 차원 축소 기법**으로, 특히 **컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)**에서 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 입력 데이터의 공간 크기를 줄이면서 주요 특징(예: 엣지, 패턴)을 유지하는...
# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...
# 논리적 추론 ## 개요 논리적 추론(logical reasoning)은 주어진 정보와 규칙을 기반으로 새로운 지식을 도출하거나 결론을 내리는 사고 과정이다. 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML) 분야에서 논리적 추론은 데이터 해석, 의사결정, 문제 해결 등 다양한 영역에서 핵심적인 역할을 수행한다. 특히 규칙 기반 ...
# 출력 게이트 ## 개요 출력 게이트(Output Gate)는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 유닛(LSTM)**과 같은 순환 신경망(RNN) 구조에서 중요한 역할을 하는 기술적 요소이다. 이 개념은 시계열 데이터 처리, 자연어 이해 등 복잡한 패턴 인식 작업에 필수적이며, 신경망의 내부 상태를 조절하는 데 핵심적인 기능을 수행한다. 본 문서에서는...
# K-평균 ## 개요 K-평균(K-Means)은 데이터를 **군집화(Clustering)**하는 대표적인 비지도학습(unsupervised learning) 알고리즘입니다. 주어진 데이터 포인트를 사전에 정의된 **K개의 군집**으로 분류하여, 각 군집 내 데이터 간 유사도를 최대화하고, 다른 군집과의 차이를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 이 ...
# 예측 유지보수 ## 개요/소개 예측 유지보수(Predictive Maintenance)는 장비의 고장 가능성을 사전에 분석하여 적절한 시점에 유지보수를 수행하는 기술입니다. 이 방법은 전통적인 정기적 유지보수와 달리, 데이터 수집 및 분석을 통해 실제 상태에 맞춘 유지보수 전략을 수립합니다. 특히 소프트웨어와 오픈소스 기술의 발전으로 인해, 예측 ...
# 분류 (Classification) ## 개요 분류(Classification)는 데이터과학에서 가장 핵심적인 기계학습(ML) 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전 정의된 범주 또는 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 이는 **지도학습(Supervised Learning)**의 대표적 유형으로, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 레이블(Y)을 기반...