# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...

# 파이어와이어 ## 개요 **파이어와이어**(FireWire), 공식적으로 **IEEE 1394** 인터페이스라고도 알려진 이 기술은 고속 직렬 버스 표준으로, 주로 컴퓨터와 외부 장치 간에 데이터를 빠르게 전송하기 위해 사용된다. 특히 디지털 비디오 촬영기, 오디오 인터페이스, 외장형 저장장치 등 고대역폭을 요구하는 장비에서 널리 활용되었다. 파이어...

# L1 정규화 ## 개요/소개 L1 정규화(L1 Regularization)는 머신러닝 모델의 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 파라미터(계수)에 절대값을 기반으로 페널티를 추가하여, 불필요한 특성(feature)을 제거하고 모델의 단순성을 유지합니다. L1 정규화는 특히 **스파시...

# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...

# 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...

# 4P ## 개요/소개 **4P**(Product, Price, Place, Promotion)는 마케팅 전략의 핵심 요소로, 기업이 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해 고려해야 할 네 가지 주요 요소를 의미합니다. 이 개념은 1960년대 미국의 마케팅 전문가 **에드워드 제라미 매카시**(E. Jerome McCarthy)가 처음 제안한 이후, 현...