데이터 증강 (Data Augmentation) 1. 개요 데이터 증강(Data Augmentation)이란 기존의 학습 데이터를 인위적으로 변형하거나 생성하여 데이터셋의 양을 늘리고 다양성을 확보하는 데이터 전처리 기법이다. 머신러닝과 딥러닝 모델, 특히 파라미터 수가 많은 심층 신경망은 학습 데이터가 부족할 경우 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로…
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클래스 불균형 개요 클래스 불균형(Class Imbalance)은 머신러닝에서 분류 문제를 다룰 때, 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 경우를 의미합니다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템에서 정상 거래는 수백만 건인 반면 사기 거래는 수천 건에 불과할 수 있으며, 이 경우 사기 클래스(소수 클래스)는 전체 데이터에서 매우 작은 …
피처 클래스 개요 피처 클래스(Feature Class)는 지리 정보 시스템(GIS, Geographic Information System)에서 공간를 저장하고 관리하는 기본 단위 중 하나로, 동일한 기하 유형(Geometry Type)과 속성 구조(Attribute Schema)를 가진 일련의 지리적 객체(피처)를 담는 데이터 구조입니다. 주로 벡터 데이…
지오데이터베이스 개요 지오데이터베이(Geodatabase)는 지리 정보스템(GIS, Geographic Information System)에서 공간 데이터와 속성 데이터를 통합하여 저장, 관리, 분석할 수 있도록 설계된 고급 데이터베이스 구조입니다. 전통적인 GIS 파일 형식(예: Shapefile)과 비교해 더 복잡한 데이터 모델을 지원하며, 데이터 무결…
class JavaScript에서 class는 객체 지향 프로그래밍(OOP, Object-Orient Programming)을 보 직관적이고 구조적으로 구현할 수 있도록 도와주는 문법적 구조입니다. ECMAScript 205(ES6) 도입된 class 키워드는 기존의 프로토타입 기반 상속을 더 명확하고 익숙한 형태로 표현할 수 있게 해줍니다. 이 문서에서는…
가중치 평균 개요 가중치 평균(Weighted Average)은 단순 평균(Arithmetic Mean)과 달리 각 신뢰도를 반영하기 위해 가중치(Weight)를 부여하여 계산하는 평균 방식입니다. 특히 데이터과학과 모델 평가 분야에서 다양한 지표를 종합하거나, 클래스 불균형이 있는 분류 문제에서 성능을 평가할 때 널리 사용됩니다. 단순 평균은 모든 데이터…
래퍼 클래스 (Wrapper Class) 1. 개요 래퍼 클래스(Wrapper Class)란 Java의 8가지 기본 타입(Primitive Type) 데이터를 객체로 다루기 위해 이를 '감싸는(Wrap)' 형태의 클래스를 의미합니다. Java는 성능 향상을 위해 스택(Stack) 영역에 값을 직접 저장하는 기본 타입을 제공하지만, 객체 지향 언어로서의 특성…
이진 분류 (Binary Classification) 1. 개요 이진 분류(Binary Classification)란 주어진 데이터를 두 개의 서로 배타적인 클래스(Class) 중 하나로 분류하는 [[지도 학습]](Supervised Learning)의 한 형태이다. 일반적으로 정답 레이블은 0과 1, 혹은 'Positive(긍정/참)'와 'Negative…
인스턴스 개요 프로그래밍, 특히 객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)에서 인턴스(Instance는 클래스(Class)로부터 생성된 구체적인 객체(Object)를합니다. 클래스는 일종의 설계도나 틀로, 데이터(속성)와 그 데이터를 조작하는 함수(메서드)를 정의하지만, 실제 프로그램에서 사용되는 것은 그 설계도를 바탕…
인스턴스 (Instance) 개요 인스턴스(Instance)는 객체 지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming) 및 소프트웨어 공학에서 클래스(Class)의 구체적인 실체(Instance)를 의미합니다. 쉽게 비유하자면, 클래스가 '건축 설계도'라면 인스턴스는 그 설계도를 바탕으로 실제로 지어진 '건물' 하나하나를 말합니다.…
Categorical Cross-Entropy (범주형 교차 엔트로피) 개요 Categorical Cross-Entropy(범주형 교차 엔트로피)는 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 다중 클래스 분류(Multi-class Classification) 문제의 손실 함수(Loss Function)로 널리 사용되는 지표입니다. 이 함수는 모델이 예측한 확률 분포와…
파이썬 클래스(Class) 완벽 가이드 파이썬 클래스는 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 핵심 구성 요소로, 데이터(속성)와 동작(메서드)를 하나의 단위로 캡슐화하여 코드의 재사용성과 유지보수성을 높이는 템플릿입니다. 클래스는 객체를 생성하는 청사진이자, 생성된 객체의 타입을 정의하는 네임스페이스입니다. 클래스와 객체의 기본 개념 클래스(Class)는 객체(…
KOMA-Script 개요 KOMA-Script는 독일의 수학자이자 프로그래머인 마르쿠스 코름(Markus Kohm)이 1990년대 초부터 개발해 온 LaTeX 문서 클래스 모음(bundle)입니다. 표준 LaTeX 클래스(article, report, book 등)를 대체하거나 확장하여, 출판 수준의 정교한 타이포그래피와 유연한 레이아웃 제어를 제공합니다…
부정 클래스 개요 머신러닝, 특히 분류(Classification) 작업에서 "부정 클래스(Negative Class)"는 특정 관심 있는 사건(또는 객체)이 발생하지 않았음을 나타내는 범주를 의미합니다. 이는 "양성 클래스(Positive Class)"와 대조되는 개념으로, 이진 분류(Binary Classification)에서 가장 흔히 사용됩니다. 예…
다중 클래스 분류 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 세 개 이상의 서로 독립적인 클래스(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세계의 다양한 문제 —…
Google Cloud Storage Cloud Storage(GCS는 구글 클라우드 플폼(Google Cloud Platform, GCP)에서 제공하는성능, 확장성 있는 객체 기반 클라우드 스토리지 서비스입니다. 데이터 유형을 안전하고 효율적으로 저장, 관리, 공유할 수 있도록 설계되어 있으며, 기업, 개발자, 데이터 과학자들이 대용량 데이터를 처리하고 …
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 클래스의 중요성을 동등하게…
추상화 상화(Abstraction)는 객체지향래밍(Object-Oed Programming, OOP의 핵심 개념 중 하나로, 복잡한 시스템의 세부 사항을 숨기고 중요한 특징만을 드러내는 기법입니다. 이는로그램의 설계와 유지보수를 용이하게 하며, 코드 재사용성과 확장성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 추상화를 통해 개발자는 시스템의 복잡성을 관리하고, 문…
ES6 클래스 문법 ECMAScript 2015 (ES6)는 자바스크립트의 주요 개정판으로, 객체 지향 프로그래밍(OOP) 스타일을 보다 직관적이고 명확하게 구현할 수 있도록 클래스(class) 문법을 도입했습니다. 기존의 프로토타입 기반 상속 방식은 기능적으로 동일하지만, 코드의 가독성과 유지보수성이 떨어지는 단점이 있었습니다. ES6 클래스 문법은 이러…
객체 지향 프래밍 객체 지향 프로그래(Object-Oriented Programming, 이하 OOP)은 소프트웨어 개발에서 현실 세계의 개념을 프로그램 내에서 모델링하기 위해 사용하는 주요한 프로그래밍 패러다임입니다. 이 방식은와 그 데이터를 처리하는 함수를 하나의 단위인 객체(Object)로 묶어, 프로그램의 구조를 더 직관적이고 유지보수하기 쉽게 만드…