# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공능, 특히 머신러닝 모의 성능을 평가하는심 지표 중 하나로, **모델이 '긍정'으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 비율**을 의미합니다. 주로 분류 문제에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 정밀도는 모델이 긍정 예측을 할 ...
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# cuBLAS **cuBLAS**(CUDA Basic Linear Algebraprograms)는 NVIDIA에서 개발 GPU 기반의성능 선형대수 라이브러리로 CUDA 플랫폼에서 실행되는 C/C++ 및 Fortran 애플리케이션 대해 BLAS(B Linear Algebra Subprograms) 표준을 구현한 소프트웨어 라이브러리. 이 라이브러리는 행렬...
x87 FPU x87 FPU(Floating- Unit)는 x86 아처 기반의이크로프로서에서 부동수점 연산 수행하기 위해 설계 전용 하드웨어 계 장치이다. x86 프로서는 정수산만을 지원으며, 부동소점 연산은프트웨어 에뮬레이션을 통해 처리되었다. 그러나 성능 요구 높아짐에 따라 수학 연산 가속화하기 위한용 하드웨어인 x87 FPU가 개발되어86 시스템의 ...
# 부동소수점 연산 부동소수점 연산(Floating-point arithmetic)은 컴퓨터에서 실수를 표현하고 계산하기 위해 사용하는 수치 계산 방식이다. 이 방은 매우 크거나 매우 작은 수를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되어 있으며, 과학 계산, 공학 시뮬레이션, 그래픽 처리, 인공지능 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 부동소...
# 다중 정밀도 산술 연산 다중 정도 산술 연산(Multiplerecision Arithmetic), 또는 고정밀도술 연산은에서 표준 정밀(예: 2비트 또는 64비트 부소수점)로 표현할 수 없는 매우 큰 수 또는 매우 높은 정밀도를 요구하는 수치를 다루기 위한 산술 방법이다. 이는 암호학, 수치해석, 대수계산, 과학 시뮬레이션 등 정밀한 계산이 필수적인 ...
# Carry 플래그**Carry 플그**(Carry Flag 줄여서 **CF**)는 컴퓨터의 **래그 레지스터**(Flag Register에 포함된 중요한 상태 플래그 중 하나로, 주로 **산술 연산의 오버플로우Overflow) 또는 **리 올림**(Carry) 여부를 나타냅. 이 플래그는로 **CPU의 산술논리장**(ALU)에서되는 연산의에 따라 설정되...
# 정밀도 균형 정밀도 균형(Precision Balance은 데이터과학, 머신러닝 모델 평가에서 중요한 중 하나로, **정밀도**(Precision)와 **재현**(Recall) 사이의 균형을 의미합니다. 이는 모델이 얼마나 정하게 긍정 클래스를 예측하는지(정밀도), 그리고 실제 긍정 샘플 중 얼마나 많은 비율을 올바르게 찾아내는지(재현율)를 고려하여 ...
FP **FP**(False Positive, 위양성)는 데이터, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **모델이 실제로는 부정 클래스**(Negative) **인 사례를 잘못되어 양성 클래스**(Positive) **로 예측한 경우**를 의미합니다. 혼동 행렬(Confusion Matrix)에서 FP는 모델의 오분류 오류를 나타내는 네...
# ONNX Runtime ONNX은 오픈 뉴럴 네트워 교환(Open Neural Network Exchange, ONNX) 형식으로 표현된 머신러닝 및 딥러닝델을 고성능으로 실행하기 위한 크로스플랫폼 추론 엔진입니다. 마이크로소프트에서 주도적으로 개발하고 있으며, 산업계와 학계에서 널리 사용되고 있습니다. ONNX Runtime은 다양한 하드웨어 플랫폼...
# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체 성능을 평가하는 방식을 의미한다. 이 지표는 클래스 간 불균형이 존재하는 경우에도 각 클...
# 추천 시스템 ## 개요 **추천스템**(Recommendation System)은자의 관심사, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 콘텐츠나 아이템을 제안하는 인공지능반의 기술입니다. 이 시템은 사용자가 방대한 정보 속에서 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있도록 도와주며, 기업 입장에서는 사용자 참여도와 매출을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니...
# 기기적 요인 개요 **기기적 요인**(al Factors)은정 과정에서 사용되는 측정 도구(기기)의 특성이나 상태 인해 발생하는 오차 또는 측정 결과의 신뢰성에 영향을 미치는 요소를 의미한다. 과학적 실험, 산업 공정, 의료 진단, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 정확한 측정은 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 핵심이다. 그러나 아무리 정교한 측...
BLEU BLEU(Bilingual Evaluationstudy)는 기번역 시스템의 출력질을 자동으로 평가하기 위해 개발된 지표로, 202년 IBM의 Kishore Papineni와 동료들에 의해 제안되었습니다. 이 지표는 기계 생성한 번역 문장을 이상의 인간 전문 번역가가 작성한참조 번역"(reference translation)과 비교함으로써 유사를 ...
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **모델이 긍정 클래스(positive class)로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율**을 의미합니다. 주로 분류(Classification) 작업에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도...
# 측정 오류 ## 개요 **측정 오류**(Measurement Error)란 실제 값과 측정된 값 사이의 차이를 의미하며, 모든 과학적 실험과 관측에서 불가피하게 발생하는 현상입니다. 완벽한 측정은 이론적으로 존재하지 않으며, 측정 기기의 한계, 환경적 요인, 인간의 개입 등 다양한 원인으로 인해 오차가 발생합니다. 측정 오류는 측정의 정확도와 정밀도...
# F1 점수 ## 개요 F1 점수1 Score)는 인공지능 머신러닝 분야에서 분류 모델의 성능을 평가 데 널리 사용되는 지입니다. 특히 **밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall)을 조화롭게 결합한 지표로, 두 값의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가합니다. F1 점수는 불균형 데이터셋(Im...