# Intel C++ Compiler Classic 문서 ## 개요 Intel C++ Compiler Classic(이하 ICC Classic)은 인텔(Intel)에서 개발한 고성능 C/C++ 컴파일러로, 특히 인텔 아키텍처 기반의 시스템에서 최적화된 코드 생성을 목적으로 설계되었습니다. 이 컴파일러는 고성능 컴퓨팅(HPC), 과학 시뮬레이션, 데이터 ...

# Advanced Driver Assistance Systems ## 개요 **Advanced Driver Assistance Systems**(ADAS), 즉 첨단 운전자 보조 시스템은 자동차의 안전성과 운전 편의성을 높이기 위해 개발된 일련의 전자 제어 기술을 의미합니다. ADAS는 레이더, 라이더(LiDAR), 카메라, 초음파 센서 등의 다양한 ...

# Hierarchical Intent Classification ## 개요 계층적 의도 분류(Hierarchical Intent Classification,하 HIC)는 자연어처리LP) 분야에서 사용자 입력의 의미적 의도를 다단계 구조로 분류하는 기입니다. 전통 평면형 의도 분류(flat intent classification)가 모든 의도를 동일한 ...

# Massive Open Online Course **Massive Open Online Course**(이하 MOOC)는터넷을 통해 전 세계나 무료 또는 저비용으로 수강할 수 있는 대규모 공개 온라인 강좌를 의미한다. MOOC는 21세기 디지털 기술의 발전과 함께 등장한 혁신적인 교육 모델로, 전통적인 교육의 장벽을 허물고 평생 학습과 교육의 민주화를...

# Speech and Language Processing ## 개요 **Speech and Language Processing**(음성 및 언어 처리)은 자연어를 기계가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인공지능, 언어학, 음성 공학, 정보 기술 등 다양한 학문이 융합된 학제적 연구 영역이다. 이 분야는 텍스트 기반의 언어 처...

Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...

# Pascal Pascal은 1970년대 초 스위스의 컴퓨터 과학자 **니클라우스 비르트**(Niklaus Wirth)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 구조적 프로그래밍과 데이터 구조의 명확한 표현을 강조하며 설계되었으며, 교육용 언어로 널리 사용되었습니다. 이름은 프랑스의 수학자이자 철학자인 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)에서 유래...

# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이...

# 결정계수 ## 개요 **결정계수**(決定係數, 영어: Coefficient of Determination)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수)가 종속변수(반응변수)의 변동을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 통계량이다. 일반적으로 **R²**(R-squared)로 표기되며, 그 값은 0에서 1 사이의 실수로 표현된다. 결정계수는 회귀 모형의 적합도(Go...

# 규칙 기반 방법 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술 분야이다. 이 과정에서 언어 데이터를 분석하기 전에 정제하고 구조화하는 단계인 **전처리**(preprocessing)는 매우 중요한 역할을 한다. 전처리 방법 중 하나인 **규칙 기반 방법**(Rule...

# 가중치 행렬 ## 개요 **가중치 행렬**(Weight Matrix)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 뉴런 간의 연결 강도를 수치적으로 표현한 행렬입니다. 이 행렬은 입력 신호가 네트워크를 통해 전파될 때 각 연결 경로에 적용되는 가중치를 담고 있으며, 신경망이 학습하는 과정은 주로...

# 사용자 행동 데이터 분석 ## 개요 **사용자 행동 데이터 분석**(User Behavior Analytics, UBA)은 사용자가 디지털 환경(웹사이트, 모바일 앱, 소프트웨어 등)에서 보이는 행동 패턴을 수집, 처리, 분석하여 인사이트를 도출하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 이 분석은 사용자의 클릭, 스크롤, 페이지 체류 시간, 경로 이동, 검...

# 기계학습 기반 방법 ## 개요 기계학습 기반 방법(Machine Learning-based Approach)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 데이터의 패턴을 자동으로 학습하고 이를 기반으로 다양한 언어 과제를 수행하는 핵심 기술입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리, 기계학습 기반 방법은 대...

# ast.NodeVisitor `ast.NodeVisitor`는 Python의 내장 `ast` 모듈에서 제공하는 클래스로, **추상 구문 트리**(Abstract Syntax Tree, AST)를 순회(traverse)하고 각 노드를 방문하여 특정 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 이 클래스는 정적 분석, 코드 리팩터링, 코드 생성, 보안 분석 등 다양한...

# HIPAA ## 개요 **HIPAA**(Health Insurance Portability and Accountability Act, 의료 보험 이동성 및 책임 보장법)는 1996년 미국에서 제정된 연방 법률로, 개인의 건강 정보 보호와 의료 보험의 지속성 확보를 주요 목적으로 한다. 이 법은 미국 내 의료 서비스 제공자, 보험사, 청구 대행사 등 ...

# RMSE ## 개요 **RMSE**(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀...

# 맥락 의존성 ## 개요 **맥락 의존성**(Context Dependency)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 의미가 단어나 문장 자체보다는 그 주변의 언어적 또는 비언어적 맥락에 따라 달라질 수 있다는 개념을 의미한다. 인간 언어는 고도로 맥락에 의존적이며, 동일한 표현이 상황에 따라 완전히...

# LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gra...

# 데이터베이스 쿼리 캐시 ## 개요 **데이터베이스 쿼리 캐시**(Query Cache)는 동일한 SQL 쿼리가 반복적으로 실행될 때, 이전 실행 결과를 메모리에 저장하여 다음 실행 시 빠르게 응답할 수 있도록 하는 최적화 기법이다. 쿼리 캐시는 데이터베이스 서버의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 읽기 중심(read-heavy) 워크로드에서 효...

# Optical Character Recognition ## 개요 **Optical Character Recognition**(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인...