# 정규성 이론 (Regularity Theory) **정규성 이론**(Regularization Theory)은 해석학, 특히 편미분방정식(PDE) 이론과 함수해석학에서 중요한 개념으로, 약해(solution)의 매끄러움(smoothness) 또는 **정규성**(regularity)을 연구하는 분야입니다. 이 이론은 미분방정식의 해가 초기 조건이나 경계...
검색 결과
"Regularization"에 대한 검색 결과 (총 50개)
# 과적합 (Overfitting) **과적합**(過適合, Overfitting)은 기계 학습(Machine Learning) 및 통계 모델링에서 모델이 훈련 데이터(Training Data)에 지나치게 맞춰져, 새로운 unseen 데이터(테스트 데이터 또는 실제 데이터)에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상을 의미합니다. 즉, 모델이 데이터의 실제 패턴(...
# 모델 예측 (Model Prediction) ## 개요 **모델 예측**(Model Prediction)은 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 학습된 알고리즘이 새로운, 보지 못한 데이터(Unseen Data)에 대해 특정 결과를 도출해 내는 과정을 의미합니다. 모델 학습(Model Training)이 과거의 데이터(레이블이 있는 정답 데이터)를 통해 패턴...
# 그레이디언트 부스팅 (Gradient Boosting) ## 개요 **그레이디언트 부스팅**(Gradient Boosting)은 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 강력한 **앙상블 학습(Ensemble Learning)** 알고리즘 중 하나입니다. 이 기법은 약한 학습기(Weak Learner), 주로 결정 트리(Decision Tree)를 순차적으로...
# 잔차 연결 (Residual Connection) ## 개요 **잔차 연결**(Residual Connection), 또는 **잔차 학습**(Residual Learning)은 심층 신경망(Deep Neural Network)의 학습 효율성을 획기적으로 개선하기 위해 도입된 핵심 기법입니다. 이 개념은 특히 **딥러닝(Deep Learning)** ...
# 다양성 (Diversity) **다양성(Diversity)**은 인공지능, 특히 머신러닝과 딥러닝 모델 설계 및 훈련 과정에서 핵심적인 개념으로, 데이터의 분포, 모델의 예측 결과, 또는 학습 알고리즘의 행동이 단일한 패턴에 치우치지 않고 포괄적이고 균형 잡힌 상태를 유지하는 정도를 의미합니다. 현대 AI 시스템이 편향(Bias)을 최소화하고 일반화 ...
# Pattern Recognition and Machine Learning **Pattern Recognition and Machine Learning**(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서...
# 과적합 (Overfitting) **과적합**(過適合, Overfitting)은 머신러닝 및 통계 모델링에서 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터, 즉 테스트 데이터나 실제 환경에서의 예측 성능이 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 데이터의 일반적인 패턴(신호, Signal)을 학습하는 것이 아니라, 학습 데이터에 포함된 무작위 오차나 노...
# 변분 추론 (Variational Inference) **변분 추론(Variational Inference, VI)**은 확률 모델에서 사후 확률(posterior distribution)을 근사하기 위한 방법론 중 하나입니다. 베이지안 통계학에서 사후 확률은 베이즈 정리를 통해 계산되지만, 많은 복잡한 모델에서 정확한 사후 확률의 계산은 불가능하거나...
# 위양성율 (False Positive Rate) **위양성율**(False Positive Rate, 약자 **FPR**)은 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 실제 음성(Negative)인 샘플 중 모델이 양성(Positive)으로 잘못 예측한 비율을 의미합니다. 즉, "사건이 발생하지 않았음에도 불구하고 사건이 발생했다고 ...
# 파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중...
# 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. ## 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 ...
# XGBoost ## 개요 **XGBoost**(Extreme Gradient Boosting)는 효율적이고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리로, Tianqi Chen과 공동 연구진에 의해 2014년 공개되었습니다. 데이터 과학 경진대회(Kaggle 등)와 산업 현장 모두에서 높은 예측 성능과 학습 속도로 널리 사용되고 있으며, 현재까지 머신러닝...
# 디멘셔널리티 문제 ## 개요 **디멘셔널리티 문제**(Dimensionality Problem), 또는 **차원의 저주**(Curse of Dimensionality)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 고차원 데이터를 다룰 때 발생하는 일련의 이슈를 의미합니다. 데이터의 차원(특징 수)이 증가함에 따라 데이터 공간의 기하학적 성질이 급격히 변화하며...
# 손실 함수 ## 개요 머신러닝·딥러닝 모델은 **입력 데이터**와 **정답(라벨)** 사이의 차이를 최소화하도록 학습한다. 이 차이를 수치적으로 표현한 것이 **손실 함수(Loss Function)**이다. 손실 함수는 모델이 현재 얼마나 잘 예측하고 있는지를 정량화하고, 최적화 알고리즘(예: 경사하강법)이 **파라미터를 업데이트**하는 기준이...
# 의사역행렬 의사역행렬(Pseudoinverse), 또는 무어-펜로즈 역행렬(Moore-Penrose Inverse)은 선형대수학에서 정방행렬이 아니거나 비가역적인 행렬에 대해 일반화된 역행렬을 제공하는 중요한 개념이다. 실제 응용에서 많은 문제들이 정방행렬이 아닌 비정방행렬로 표현되며, 이 경우 일반적인 역행렬을 정의할 수 없기 때문에 의사역행렬은 회...
# 매개변수 민감성 ## 개요 **매개변수 민감성**(Parameter Sensitivity)은 데이터과학 및 머신러닝 모델에서 모델의 출력 또는 성능이 특정 매개변수(Parameter)의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 평가하는 개념이다. 이는 모델의 안정성, 해석 가능성, 그리고 신뢰성을 판단하는 데 중요한 요소로 작용하며, 특히 하이퍼파라미터 ...
# 비용 함수 ## 개요 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function는 머신러닝 및 데이터과학에서 모델의 예측 성능을 정적으로 평가하는 데 사용되는 핵심 개념이다. 이 함수는 모이 실제 데이터를 기반으로 예측한 값과 실제 관측값 사이의 차이, 즉 '오차'를 수치화하여 모델이 얼마나 잘못 예측하고 있는지를 나타낸다. 비용 함...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머...
# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...