용어집

A/B 테스트는 웹페이지 또는 앱의 두 버전을 서로 비교하여 어느 것이 더 실적이 좋은지 판단하는 방법입니다.기업은 트래픽을 두 버전 간에 분할하여 성능 지표를 분석하여 어떤 변형이 더 나은 결과를 가져오는지 확인할 수 있습니다.이를 통해 정보에 입각한 결정을 내려 사용자 경험을 개선하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS) 은 차량에 통합된 기술 기능으로 안전성을 높이고 운전 편의성을 개선하며 작업자 오류를 줄입니다.ADAS는 센서, 카메라, 레이더 및 소프트웨어를 사용하여 운전자가 주변 환경을 모니터링하고 결정을 내리고 사고를 피할 수 있도록 지원합니다.이러한 시스템은 완전 자율 주행 차량을 향한 핵심 디딤돌이며, 더 안전하고 효율적인 주행을 지원하는 현대 자동차의 표준으로 자리 잡았습니다.

CNN (컨벌루션 신경망) 은 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 처리하고 분석하기 위해 특별히 설계된 일종의 딥 러닝 모델입니다.CNN은 원시 입력 데이터에서 직접 모서리, 텍스처, 모양과 같은 특징을 감지하도록 자동으로 학습하는 컨벌루션 계층을 사용하는 것이 특징입니다.컨벌루션 신경망의 의미는 데이터의 패턴과 구조를 식별하는 데 매우 효과적인 컴퓨터 비전, 이미지 인식, 자연어 처리와 같은 분야에서 특히 중요합니다.

F1 점수라고도 하는 F-Score는 특히 분류 작업에서 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표입니다.정밀도와 재현율 간의 균형을 유지하는 단일 측정값을 제공하므로 클래스 분포가 불균등하거나 위양성과 위음성 모두 중대한 결과를 초래하는 경우에 특히 유용합니다.F-Score의 범위는 0~1이며, 점수가 1에 가까울수록 성과가 더 우수함을 나타냅니다. 이는 긍정적인 예측의 정확성과 관련된 모든 긍정적인 사례를 포착하는 모델의 능력을 반영합니다.

A graph neural network (GNN) is a type of neural network designed to operate on graph-structured data, where data points are represented as nodes connected by edges. GNNs are used to model the relationships and interactions between nodes in a graph, making them particularly useful for tasks that involve network data, such as social networks, molecular structures, and recommendation systems. The graph neural network's meaning lies in its ability to capture the dependencies and patterns in data that are naturally represented as a graph.

IoU (Interction over Union) 는 컴퓨터 비전에서 물체 감지 모델의 정확도를 평가하는 데 사용되는 지표입니다.예측된 경계 상자와 실측 경계 상자 간의 중첩을 측정하여 모델이 이미지 내에서 물체를 얼마나 잘 식별하고 위치를 파악했는지를 정량적으로 평가할 수 있습니다.IoU의 의미는 물체 감지, 이미지 분할 및 물체의 정확한 위치 파악이 중요한 기타 응용 분야와 같은 작업에서 매우 중요합니다.

K-평균 클러스터링 데이터세트를 사전 정의한 수의 선 또는 그룹 클러스터로 분할하는 데 있어 널리 사용되는 비지도 머신러닝 알고리즘입니다.각 클러스터에는 다른 클러스터에 있는 데이터 요소보다 더 중요한 요소가 있습니다. K-평균 클러스터링의 뜻은 데이터 세트를 구성하는 데 도움이 됩니다.

KL-ONE은 인공지능 (AI) 에서 지식을 구조적이고 계층적인 방식으로 정의하고 구성하는 데 사용되는 지식 표현 언어이자 형식주의입니다.주로 개념, 속성 및 이들 간의 관계를 추론과 추론이 가능한 방식으로 표현하는 데 사용됩니다.KL-ONE의 의미는 정확하고 체계적인 지식 표현이 중요한 지식 기반 시스템, 시맨틱 네트워크 및 온톨로지 개발과 같은 분야에서 중요합니다.

KYC 또는 Know Your Customer는 금융 기관 및 기타 규제 기관이 고객의 신원을 확인하고 자금 세탁 또는 테러 자금 조달과 같은 불법 의도의 잠재적 위험을 평가하는 데 사용하는 프로세스입니다.KYC에는 고객 정보를 수집하고 분석하여 해당 기관이 누구와 거래하고 있는지 알 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.KYC의 의미는 금융 서비스, 규정 준수 및 위험 관리에 매우 중요하며, 금융 서비스, 규정 준수를 보장하고, 금융 시스템의 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

KYC 규정 준수란 금융 기관 및 기타 규제 기관이 자금 세탁, 사기, 테러 자금 조달과 같은 불법 활동을 방지하기 위해 고객 신원 확인, 잠재적 위험 평가, 금융 거래의 지속적인 모니터링을 의무화하는 KYC (Know Your Customer) 규정을 준수하는 것을 말합니다.KYC 규정 준수의 의미는 기업이 규제 당국이 정한 법적 프레임 워크 내에서 운영되어 금융 시스템의 무결성과 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다.

LIDAR (Light Detection and Ringing) 는 레이저 광을 사용하여 거리를 측정하고 물체와 환경에 대한 정밀한 3차원 지도를 만드는 원격 감지 기술입니다.LIDAR 시스템은 레이저 펄스를 방출하고 빛이 표면에서 반사된 후 되돌아오는 데 걸리는 시간을 분석하여 물체의 거리, 모양 및 크기를 정확하게 결정할 수 있습니다.이 기술은 자율주행차, 환경 모니터링, 고고학 및 도시 계획과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

ML 모델 배포는 머신 러닝 모델을 실제 데이터에 대한 예측 또는 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 프로덕션 환경에 통합하는 프로세스입니다.여기에는 모델을 학습하고 검증한 개발 단계에서 대규모 시스템 또는 애플리케이션의 일부로 실시간 또는 배치 예측을 제공할 수 있는 운영 설정으로 이동하는 작업이 포함됩니다.ML 모델 배포의 의미는 모델의 이론적 정확성을 비즈니스 프로세스와 의사 결정을 주도하는 실용적이고 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 매우 중요합니다.

RADAR (Radio Detection and Ringing) 는 전파를 방출하고 반사를 분석하여 물체를 탐지, 위치 파악 및 추적하는 데 사용되는 기술입니다.이 시스템은 전자기파를 전송하여 작동하며, 전자파는 물체에 반사되어 레이더 시스템으로 되돌아옵니다.레이더는 파동이 되돌아오는 데 걸리는 시간과 주파수 변화를 측정하여 물체의 거리, 속도, 크기 및 방향을 결정할 수 있습니다.RADAR는 항공, 일기 예보, 군사 작전 및 자율 주행 차량과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

ReLU (Rectified Linear Unit) 는 신경망에서 널리 사용되는 활성화 함수로, 입력값이 양수이면 직접 출력하고 그렇지 않으면 0을 출력하여 모델에 비선형성을 도입합니다.간단하면서도 효과적인 이 함수는 입력과 출력 간의 비선형 관계를 캡처할 수 있게 하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습하도록 도와줍니다.ReLU의 의미는 딥 러닝에서 특히 중요합니다. 딥 러닝에서는 계산 효율성과 기울기 소실 문제와 같은 문제를 완화할 수 있기 때문에 기본 활성화 함수로 자리 잡았습니다.

SAE (자동차 엔지니어 협회) 의 자동화 수준은 자동화 없음부터 완전 자율주행에 이르기까지 구동 시스템의 자동화 수준을 정의합니다.SAE J3016 표준으로 표준화된 이러한 수준은 운전자 지원 기술과 자율 주행 기술의 기능을 분류하기 위한 명확한 프레임워크를 제공합니다.레벨의 범위는 0 (자동화 없음) 부터 5 (완전 자동화) 까지이며, 각 레벨에는 운전자와 시스템 간의 책임이 설명되어 있습니다.

SLAM (동시 위치 파악 및 지도 작성) 은 로봇과 자율 주행 차량을 비롯한 자율 주행 시스템이 미지의 환경에 대한 지도를 작성하는 동시에 해당 환경 내에서 시스템의 위치를 파악하는 데 사용하는 기술입니다.이는 기존 지도나 GPS에 의존하지 않고도 기계가 주변 환경을 탐색하고 주변 환경과 상호 작용할 수 있도록 하는 데 중요한 구성 요소입니다.

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일반적으로 귀무가설로 알려진 X-가설은 통계 및 과학 연구의 기본 개념입니다.이는 연구 중인 둘 이상의 변수 간에 영향, 차이 또는 관계가 없다는 기본 진술 또는 초기 설명을 나타냅니다.귀무가설은 효과, 차이 또는 관계가 있다고 가정하는 대립 가설과 비교하여 검증됩니다.x-가설의 의미는 관측 데이터가 귀무가설을 기각하고 대립가설을 지지할 만큼 충분한 증거를 제공하는지 여부를 판단하기 위한 근거가 되는 가설 검증에서 매우 중요합니다.

교차 검증이라고도 하는 X-검증은 머신러닝에서 예측 모델의 성능과 일반화 가능성을 평가하는 데 사용되는 통계 기법입니다.교차 검증의 주요 목표는 사용 가능한 데이터세트를 학습 및 테스트 하위 집합으로 체계적으로 분할하여 보이지 않는 데이터에 대해 모델이 얼마나 잘 수행되는지 평가하는 것입니다.x-검증은 과적합을 방지하고 실제 시나리오에서 모델의 성능을 더 정확하게 추정할 수 있기 때문에 모델 개발에서 매우 중요합니다.

설계 행렬이라고도 하는 x-행렬은 특히 선형 회귀와 같은 모델을 구축할 때 통계 및 기계 학습에서 중요한 요소입니다.기본적으로 데이터셋의 입력 특징 또는 독립 변수를 구조화된 형식으로 구성하므로 수학적 모델을 적용하여 결과 또는 종속 변수를 예측할 수 있습니다.X-매트릭스의 중요성은 모델 피팅, 파라미터 추정, 예측을 위한 기반을 형성하는 데이터 분석 및 모델 구축에서의 역할에 있습니다.

x-막대 관리도는 시간 경과에 따른 공정의 평균 (평균) 을 모니터링하는 데 사용되는 일종의 통계적 공정 관리 (SPC) 관리도입니다.공정이 안정적이고 사전 정의된 한계 내에서 운영되고 있는지 여부를 확인하는 것은 품질 관리에 특히 유용합니다.차트는 일정한 간격으로 공정에서 추출한 샘플의 평균값을 표시하고 이 평균을 관리 한계와 비교합니다.X-바 관리도는 공정 일관성과 품질 유지가 중요한 제조, 의료 및 기타 산업에서 매우 중요합니다.

특징 벡터라고도 하는 X-벡터는 기계 학습 및 데이터 과학의 핵심 개념입니다.데이터 포인트의 특성, 속성 또는 특징을 구조화된 형식으로 나타내는 수치 값의 배열 또는 목록을 말합니다.벡터의 각 요소는 특정 특징에 대응하므로 머신 러닝 모델에 데이터를 간결하고 체계적으로 입력할 수 있습니다.X-벡터의 의미는 정확하고 효과적인 모델을 구축하기 위해 특징 벡터를 이해하고 조작하는 것이 필수적인 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 작업에서 매우 중요합니다.

일반적으로 간단히 벡터화라고 하는 X-벡터화는 데이터 처리, 기계 학습 및 프로그래밍에서 데이터를 벡터 형식으로 변환하여 보다 효율적인 계산을 가능하게 하는 기법입니다.머신 러닝에서 벡터화에는 텍스트나 이미지와 같은 원시 데이터를 모델이 처리할 수 있는 수치적 특징 벡터로 변환하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다.이러한 변환은 수치 입력이 필요한 알고리즘에 데이터를 입력하는 데 필수적이며, 이를 통해 연산 속도를 높이고 계산 리소스를 더 잘 사용할 수 있습니다.x-벡터화의 의미는 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 대규모 데이터 분석과 같은 작업의 성능 및 확장성을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

일반적으로 특징 스케일링이라고 하는 X-스케일링은 머신러닝 및 데이터 분석에서 데이터의 독립 변수 또는 특징의 범위를 조정하는 데 사용되는 전처리 기법입니다.특징 스케일링의 목적은 모든 특징을 비슷한 척도로 가져와 각 특징이 모델의 성능에 동등하게 기여하도록 하는 것입니다.이는 데이터세트에 있는 특징의 단위가 다르거나 범위가 크게 다를 때 특히 중요합니다.x-스케일링의 의미는 머신러닝 모델, 특히 경사하강법, k-최근접이웃, 서포트 벡터 머신과 같은 거리 계산에 의존하는 머신러닝 모델의 효율성과 정확성을 개선하는 데 매우 중요합니다.

X-엔트로피, 즉 교차 엔트로피는 기계 학습, 특히 분류 작업에서 일반적으로 사용되는 손실 함수입니다.실제 레이블 (실제 분포) 과 모델이 출력한 예측 확률 간의 차이를 측정합니다.이 손실 함수는 모델의 예측값이 실제 값과 얼마나 차이가 있는지를 정량화하여 훈련 중에 모델을 최적화할 수 있는 방법을 제공하므로 데이터 레이블링에 매우 중요합니다.x-엔트로피의 중요성은 특히 이미지 인식, 자연어 처리 및 기타 분류 문제와 같은 영역에서 예측 오류를 최소화하고 모델 정확도를 향상시키는 데 도움이 된다는 데 있습니다.효과적인 데이터 수집과 정확한 데이터 레이블 지정은 신뢰할 수 있는 예측을 할 수 있는 강력한 기계 학습 모델을 학습하는 데 필수적이며, 여기서 e-엔트로피는 중추적인 역할을 합니다.

X-연관 데이터는 특정 특성 또는 조건이 X 염색체에 위치한 유전자와 관련되어 있는 유전 정보 및 유전 패턴과 관련이 있는 경우가 많은 개념을 말합니다.이러한 형질은 X 염색체를 통해 여러 세대에 걸쳐 전달되어 특정 유전 패턴으로 이어지며, 특히 남성과 여성에게 다르게 영향을 미칩니다.x-연관 데이터의 의미는 유전학, 의학 및 생물학 연구 분야에서 특히 중요한데, 이러한 분야에서는 x-연관 형질의 유전을 이해하는 것이 유전 질환을 진단하고 관리하는 데 매우 중요합니다.

x-절편은 직교 좌표계에서 선, 곡선 또는 그래프가 x축을 가로지르는 지점입니다.종속 변수 (일반적으로 “y”로 표시) 가 0일 때의 독립 변수 (일반적으로 “x”로 표시) 의 값을 나타냅니다.x-절편의 의미는 수학, 물리학, 경제학 및 함수의 동작이나 변수 간의 관계를 이해하는 것이 필수적인 다양한 분야에서 중요합니다.

x-절편 정의는 그래프가 x축과 교차하는 지점으로 이해할 수 있습니다.이 시점에서 종속 변수 (y) 의 값은 0입니다.이 개념은 함수와 변수 간의 관계에 대한 중요한 정보를 나타내는 임계값을 찾는 데 도움이 됩니다.대수, 비즈니스 모델, 머신 러닝 등 어떤 분야에서든 x-절편을 이해하는 것이 중요합니다.

입력 특징이라고도 하는 X-입력은 예측 또는 분류를 위해 머신러닝 모델에 입력되는 변수 또는 데이터 요소 집합을 말합니다.이러한 특징은 모델이 데이터 내의 패턴, 관계, 연관성을 학습하는 데 사용하는 독립 변수를 나타냅니다.입력 특징의 품질과 관련성이 모델의 성능과 정확성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 x-입력의 의미는 머신러닝과 데이터 과학에서 매우 중요합니다.

일반적으로 회귀 잔차라고 하는 X-잔차는 관측값과 초기 예측한 값 간의 차이가 나타납니다.기본적으로 차는 잔차 예측의 오차 또는 부정확성 정도를 측정합니다.차를 이해하고 잔잔하는 것은 모형의 실조할 수 있는 가정이 실현 가능한 회귀가 될 수 있는 실귀가 될 수 있습니다., 데이터 수집, 기계 학습을 비롯한 데이터 기반 분야에서 특히.

x축은 2차원 그래프 또는 차트의 가로축으로, 일반적으로 독립 변수 또는 다른 변수의 변화에 영향을 미치는 변수를 나타내는 데 사용됩니다.다양한 값 또는 범주의 데이터 요소를 도표화하고 비교하는 데 도움이 되는 데이터 시각화의 기본 구성 요소입니다.x축의 의미는 추세, 패턴 및 변수 간의 관계를 추적하기 위한 기준선 역할을 하는 수학, 과학, 금융 및 비즈니스와 같은 분야에서 특히 중요합니다.

실행 비용이라고도 하는 X-Cost는 비즈니스, 프로젝트 또는 시스템 내에서 특정 작업, 운영 또는 프로세스를 실행하는 데 드는 총 비용을 말합니다.여기에는 인건비, 자재 및 자원과 같은 직접 비용과 간접비, 기회 비용 및 시간 관련 비용과 같은 간접 비용이 포함됩니다.데이터 기반 프로젝트의 경우 x-cost에는 데이터 수집, 데이터 레이블 지정, 기계 학습 모델 구현과 관련된 비용도 포함됩니다.x-cost의 의미는 프로젝트 관리, 재무 및 운영 효율성에서 특히 중요한데, 수익성을 극대화하고 작업을 성공적으로 완료하려면 실행 비용을 이해하고 최소화하는 것이 중요합니다.

X-Query는 XML 쿼리의 줄임말로 XML 문서에서 데이터를 쿼리, 조작 및 추출하도록 설계된 강력한 언어입니다.이를 통해 사용자는 XML 데이터의 계층 구조를 탐색하고, 특정 정보를 검색하고, 데이터 필터링, 정렬 및 변환과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.X-Query는 XML을 데이터 표현 및 교환의 표준으로 사용하는 환경에서 중요한 도구로서 구조화된 데이터에 효율적으로 액세스하고 조작할 수 있습니다.

일반적으로 데이터 파티셔닝이라고 하는 X-파티셔닝은 데이터세트를 머신러닝 모델의 학습, 검증, 테스트와 같은 다양한 목적에 사용할 수 있는 별개의 하위 집합으로 나누는 프로세스입니다.이 방법은 모델의 성능과 일반화 능력을 평가하는 데 필수적입니다.X-파티셔닝의 의미는 머신러닝, 데이터 분석 및 데이터 관리에서 특히 중요합니다. 데이터를 신중하게 분할하면 데이터의 여러 부분에 대해 모델을 학습 및 테스트하여 과적합 위험을 줄이고 예측의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

XGBoost 또는 익스트림 그래디언트 부스팅은 회귀, 분류 및 순위 지정과 같은 지도 학습 작업에 널리 사용되는 강력하고 효율적인 기계 학습 알고리즘입니다.속도와 성능에 최적화된 그래디언트 부스팅을 구현한 것입니다.XGBoost는 높은 차원의 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력과 강력한 예측 정확도로 유명합니다.XGBoost의 의미는 유연성, 확장성 및 뛰어난 성능으로 인해 자주 사용되는 알고리즘인 데이터 과학 및 기계 학습 대회에서 특히 중요합니다.

XML 또는 Extensible 마크업 언어는 사람이 읽을 수 있고 기계가 읽을 수 있는 형식으로 데이터를 구조화, 저장 및 전송하는 데 사용되는 유연한 텍스트 기반 언어입니다.데이터를 표시하는 데 사용되는 HTML과 달리 XML은 주로 데이터 자체를 설명하는 데 사용되므로 개발자가 정보의 내용과 구조를 설명하는 사용자 지정 태그를 정의할 수 있습니다.XML의 의미는 웹 개발, 데이터 교환 및 구성 관리에서 특히 중요한데, 여기서 XML은 서로 다른 시스템 간의 데이터 표현과 통신을 위한 표준으로 사용됩니다.

XML 스키마 정의 (XSD) 라고도 하는 XML 스키마는 XML 문서 내 요소의 구조, 내용 및 데이터 유형을 정의하는 데 사용되는 프레임워크입니다.이는 XML 문서의 정확한 구조를 설명하는 방법을 제공하여 포함된 데이터가 사전 정의된 규칙 및 형식을 준수하도록 합니다.XML 스키마는 정의된 스키마에 따라 형식이 올바르고 유효한지 확인하기 위해 XML 문서의 유효성을 검사하는 데 사용됩니다.XML 스키마의 의미는 데이터 표현의 일관성과 정확성이 필수적인 데이터 교환, 웹 서비스 및 구성 관리에서 매우 중요합니다.

XOR 문제 또는 배타적 OR 문제는 단순한 선형 모델의 한계를 보여주는 기계 학습 및 신경망의 전형적인 과제입니다.XOR 문제에는 배타적 OR 논리 연산의 출력값을 결정하는 것이 목표인 이진 분류 작업이 포함됩니다.XOR 함수는 입력값이 서로 다를 때만 true를 출력하고 (하나는 true, 다른 하나는 false) 입력값이 같을 때 false (둘 다 true 또는 둘 다 false) 를 출력합니다.XOR 문제는 비선형 분류 문제를 풀기 위해 숨겨진 계층이 있는 신경망과 같은 더 복잡한 모델이 필요하다는 점을 강조하기 때문에 의미가 큽니다.

Y-스케일링은 머신러닝 모델에서 목표 변수, 즉 출력 (Y) 의 스케일을 조정하는 프로세스를 말합니다.이 프로세스는 Y-값을 공통 척도로 정규화하거나 표준화하는 데 주로 사용되며, 이를 통해 특히 회귀 작업에서 모델의 성능과 수렴을 개선할 수 있습니다.y-스케일링의 의미는 모델의 예측값이 실제 출력과 동일한 척도로 유지되도록 하는 역할과 관련이 있으며, 이는 정확하고 해석 가능한 결과를 얻는 데 매우 중요할 수 있습니다.

실제 출력이라고도 하는 Y-true는 머신러닝 모델이 예측하려는 데이터셋의 실제 값 또는 관측값을 나타냅니다.이러한 값은 모델의 예측 (y-pred 또는 예측 출력이라고 함) 을 비교할 때 기준으로 삼습니다.y-true의 의미는 모형이 재현하기 위해 노력해야 하는 정확한 결과를 나타내기 때문에 모형 정확도 평가의 핵심입니다.

Z-값은 표준 편차로 측정된 값 그룹의 평균을 사용하여 데이터 포인트의 위치를 설명하는 통계적 측정값입니다.z-값의 의미는 데이터를 표준화하는 역할과 연관되어 있으므로 여러 데이터 집합 또는 분포에서 비교할 수 있습니다.통계 분석에서는 z-값 (z-점수라고도 함) 을 사용하여 특정 데이터 포인트가 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 확인하므로 이상값을 식별하거나 가설 검정에서 결과의 중요성을 평가하는 데 도움이 됩니다.

가로 세로 비율은 이미지, 화면 또는 비디오 프레임의 너비와 높이 간의 비례 관계를 나타냅니다.일반적으로 16:9 또는 4:3 과 같이 콜론으로 구분된 두 개의 숫자로 표현되며, 이는 폭과 높이의 비율을 나타냅니다.다양한 플랫폼에서 시각적 콘텐츠를 다루는 사람이라면 누구나 가로 세로 비율의 정의를 이해하는 것이 매우 중요합니다.

가로 세로 비율의 의미는 사진, 비디오 촬영, 그래픽 디자인 및 디스플레이 기술과 같은 다양한 분야의 기본입니다.이미지와 비디오가 화면에 어떻게 구성되고 표시되는지를 정의하여 콘텐츠가 청중에게 표시되는 방식에 영향을 줍니다.

가변 오토인코더 (VAE) 는 딥러닝과 베이지안 추론의 원리를 결합한 머신러닝 생성 모델의 일종입니다.VAE는 데이터의 기본 분포를 학습하고 원본 데이터셋과 유사한 새로운 데이터 포인트를 생성하도록 설계되었습니다.이들은 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 하나는 데이터를 잠재 공간으로 압축하는 인코더이고 다른 하나는 이 잠재 공간에서 데이터를 재구성하는 디코더입니다.기존 오토인코더와 달리 VAE는 인코딩 프로세스에 임의성을 통합하여 학습된 분포에서 다양한 출력을 생성할 수 있습니다.

VM (가상 컴퓨터) 은 물리적 컴퓨터와 마찬가지로 운영 체제와 애플리케이션을 실행하는 물리적 컴퓨터를 소프트웨어로 에뮬레이션한 것입니다.VM을 사용하면 하나의 물리적 시스템에 여러 운영 체제가 공존할 수 있으므로 하드웨어 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.각 VM은 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 인터페이스를 비롯한 자체 가상화 하드웨어를 사용하여 독립적으로 작동하므로 소프트웨어 실행을 위한 격리된 환경이 만들어집니다.

가우스 프로세스 (GP) 는 머신 러닝에서 관찰된 데이터를 기반으로 알려지지 않은 함수를 예측하는 데 사용되는 확률론적 모델입니다.이는 데이터를 모델링하기 위한 유연하고 비모수적인 접근 방식을 제공합니다. 여기서 예측은 관찰된 데이터 포인트에 맞는 가능한 함수에 대한 분포로 표현됩니다.가우스 프로세스의 의미는 불확실성을 정량화하고 원칙에 따라 예측하는 것이 중요한 회귀 및 최적화와 같은 작업에서 매우 중요합니다.

가우스 혼합 모델 (GMM) 은 기계 학습 및 통계에서 관측치가 속한 특정 하위 모집단을 알 수 없는 경우에도 전체 모집단 내에 여러 하위 집단 (군집) 이 존재하는지 나타내는 데 사용되는 확률적 모델입니다.각 소집단은 가우스 분포로 모델링되며, 전체 모델은 이러한 가우스 분포의 가중치 합계입니다.데이터가 여러 기본 분포에 속할 수 있는 클러스터링 및 밀도 추정과 관련된 작업에서는 가우스 혼합 모델의 의미가 필수적입니다.

의견 마이닝으로도 알려진 감정 분석은 텍스트에 표현된 감정적 어조나 태도를 결정하는 데 사용되는 자연어 처리 (NLP) 기법입니다.이 분석을 통해 기업은 텍스트를 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정으로 분류하여 여론, 고객 피드백, 소셜 미디어 언급량을 측정할 수 있습니다.감정 분석은 고객 서비스, 브랜드 모니터링, 시장 조사와 같은 영역에 널리 적용됩니다.

강화 학습 (RL) 은 상담원이 목표 달성을 위해 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 사람입니다. 상담원은 자신의 행동에 따라 행동하거나 페널티 형태로 선물을 받고, 이 피드백을 통해 다양한 상황에서 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 강화 게임, 자율 학습과 함께 학습한 시스템 순차적 의사 소통 소통 분야에서 특히 중요합니다.

개인 식별 정보 (PII) 는 단독으로 또는 다른 정보와 결합하여 개인을 식별, 연락 또는 찾는 데 사용할 수 있는 모든 데이터를 말합니다.PII에는 이름, 주소, 전화번호, 주민등록번호, 이메일 주소 및 특정 개인과 연결될 수 있는 기타 식별자와 같은 세부 정보가 포함됩니다.개인 식별 정보의 의미는 데이터 프라이버시 및 보안 측면에서 특히 중요합니다. 이러한 상황에서 PII를 보호하는 것은 신원 도용, 사기 및 개인 정보에 대한 무단 액세스를 방지하는 데 매우 중요합니다.

개체 동시 발생은 문서, 문장 또는 텍스트 집합과 같은 특정 컨텍스트 내에서 둘 이상의 개체 (예: 단어, 문구 또는 개념) 가 함께 나타나는 빈도를 말합니다.이는 개체가 서로 근접해 있는 빈도를 측정한 것으로, 개체 간의 잠재적 관계 또는 연관성을 나타냅니다.개체 동시 발생의 의미는 NLP (자연어 처리), 정보 검색 및 데이터 마이닝에서 특히 중요합니다. 이 경우 패턴을 식별하고, 의미 있는 관계를 추출하고, 개체 인식, 주제 모델링, 검색 관련성과 같은 작업에 대한 알고리즘의 정확도를 개선하는 데 사용됩니다.

개체 기반 주석은 이미지 내의 전체 개체를 식별하고 레이블을 지정하고 특정 태그 또는 범주로 주석을 다는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 기법입니다.이 프로세스에는 일반적으로 경계 상자, 다각형 또는 마스크를 사용하여 개체의 경계를 인식하고 표시하여 각 개체를 “자동차”, “나무” 또는 “사람”과 같은 특정 레이블과 연관시키는 작업이 포함됩니다.객체 기반 주석의 의미는 자율 주행, 감시 시스템 및 콘텐츠 태깅과 같이 이미지나 비디오의 객체를 분류, 감지 및 추적해야 하는 작업에 매우 중요합니다.

개체 부분 주석은 이미지 내 개체의 특정 부분이나 구성 요소에 레이블을 지정하고 주석을 다는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용되는 기술입니다.이 프로세스에는 자동차 바퀴, 식물의 잎, 인물의 가지와 같은 개체의 개별 부분을 식별하고 태그를 지정하여 개체의 구조와 구성에 대한 자세한 정보를 제공하는 작업이 포함됩니다.물체 부품 주석의 의미는 로봇 공학, 의료 영상 및 고급 물체 인식 시스템과 같이 세밀한 분석이 필요한 응용 분야에서 특히 중요합니다.

개체 중심 주석은 데이터 내 특정 개체의 식별, 레이블 지정 및 자세한 설명에 초점을 맞춰 데이터, 특히 이미지 또는 비디오에 주석을 추가하는 프로세스입니다.이 방법은 오브젝트 자체를 강조하여 각 오브젝트에 관련 속성, 분류 및 장면 내 다른 오브젝트와의 관계를 정확하게 주석을 달 수 있도록 합니다.객체 중심 주석의 의미는 시각적 컨텍스트 내에서 객체의 역할과 특성을 이해하는 데 중점을 두는 객체 감지, 인식, 장면 이해와 같은 컴퓨터 비전 작업에서 특히 중요합니다.

객체 추적 데이터세트는 객체 추적 모델을 학습하고 평가하는 데 사용되는 주석이 달린 비디오 시퀀스 또는 이미지 시퀀스의 모음입니다.이러한 데이터세트에는 특정 객체를 식별하고, 레이블을 지정하고, 여러 프레임에서 추적하는 비디오 프레임과 시간 경과에 따른 객체의 위치 및 궤적을 나타내는 주석이 포함되어 있습니다.객체 추적 데이터셋의 의미는 감시 시스템, 자율 주행 차량 및 비디오 분석과 같은 동적인 환경에서 객체의 움직임을 일관되게 추적할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하는 데 특히 중요합니다.

거짓양성은 이진 분류 모델에서 실제 클래스가 음수일 때 모델이 포지티브 클래스를 잘못 예측하는 오류를 말합니다.즉, 모델이 특정 조건이나 속성이 없을 때 해당 조건이나 속성이 존재한다고 표시하면 False Posive가 발생합니다.의료 진단, 사기 탐지 또는 보안 시스템과 같이 잘못된 양성 예측이 중대한 결과를 초래할 수 있는 다양한 응용 분야에서 오탐의 의미는 매우 중요합니다.

거짓 네거티브는 이진 분류 모델에서 실제 클래스가 양수일 때 모델이 네거티브 클래스를 잘못 예측하는 오류를 말합니다.즉, 모델이 존재하는 조건이나 속성을 감지하지 못해 해당 조건이나 속성이 없다는 잘못된 가정으로 이어질 때 위음성이 발생합니다.위음성 판정의 의미는 의료 진단, 사기 탐지 또는 보안 시스템과 같이 양성 사례를 식별하지 못할 경우 심각한 결과를 초래할 수 있는 응용 분야에서 매우 중요합니다.

검색 알고리즘은 데이터 구조 또는 데이터베이스 내에 저장된 정보를 검색하는 데 사용되는 방법 또는 프로시저입니다.데이터를 체계적으로 탐색하여 특정 값이나 문제에 대한 해결책을 찾고 원하는 정보를 찾는 프로세스를 최적화합니다.검색 알고리즘의 의미는 데이터베이스 쿼리, 정보 검색 및 최적화 문제를 비롯한 다양한 응용 분야를 뒷받침하기 때문에 컴퓨터 과학에서 매우 중요합니다.

지연 학습은 쿼리가 이루어질 때까지 모델이 훈련 데이터를 일반화하는 과정을 지연시키는 머신 러닝 접근 방식입니다.지연 학습 알고리즘은 학습 단계에서 명시적 모델을 구축하는 대신, 학습 데이터를 저장하고 예측이 필요할 때만 계산을 수행합니다.지연 학습의 의미는 k-NNN (k-NNn) 과 같은 특정 알고리즘이 예측 순간까지 처리를 미루어 유연하지만 예측 속도 측면에서 효율성이 떨어질 수 있는 방식으로 작동하는 방식을 이해하는 데 중요합니다.

경험적 분포는 이론적 모델을 기반으로 하지 않고 관찰된 데이터에서 파생된 확률 분포를 말합니다.데이터셋에서 다양한 결과가 나타나는 빈도를 나타내므로 실제 관측치를 기반으로 데이터의 기본 확률 분포를 추정할 수 있습니다.경험적 분포의 의미는 연구자와 데이터 과학자가 기본 프로세스를 가정하지 않고도 데이터가 실제로 어떻게 분포되어 있는지 이해하고 시각화할 수 있기 때문에 통계 분석에서 특히 중요합니다.

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계층적 강화 학습 (HRL) 은 복잡한 작업을 계층적으로 구성된 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 나누는 것을 포함하는 기존 강화 학습의 확장입니다.HRL에서는 상위 컨트롤러 또는 정책이 실행할 하위 작업을 결정하고 하위 컨트롤러는 이러한 하위 작업의 실행을 처리합니다.계층적 강화 학습의 의미는 작업 구조를 활용하여 학습을 단순화하고 확장성을 향상시킴으로써 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결하는 데 중요합니다.

계층적 데이터 형식 (HDF5) 은 대량의 데이터를 저장하고 구성하도록 설계된 파일 형식 및 세트입니다.복잡한 유형의 데이터 저장 지원하며 기존 데이터베이스에 적합한 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 특히 적합합니다.계층적 데이터 저장 형식의 구조화 효율적인 데이터의 저장 및 공유가 필요한 과학 컴퓨팅, 빅 데이터 및 시스템

계층적 특징 학습은 모델이 낮은 수준의 단순한 특징부터 높은 수준의 복잡한 패턴에 이르기까지 다양한 추상화 수준에서 특징을 자동으로 발견하고 학습하는 기계 학습의 프로세스입니다.이 접근 방식은 네트워크의 각 연속 계층이 입력 데이터의 보다 추상적인 표현을 학습하는 CNN (Convolutional Neural Network) 과 같은 딥 러닝 모델에서 가장 일반적으로 사용됩니다.계층적 특징 학습의 의미는 정확한 예측을 위해 다단계 특징을 이해하는 것이 필수적인 이미지 인식, 자연어 처리 및 기타 복잡한 데이터 기반 응용 프로그램과 같은 작업에 매우 중요합니다.

HD 맵 (HD 맵) 은 자율 주행 및 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS) 을 지원하도록 설계된 도로 환경을 상세하고 매우 정확하게 디지털로 표현한 것입니다.내비게이션에 사용되는 기존 지도와 달리 HD 지도는 센티미터 수준의 정밀도를 제공하며 차선 형상, 도로 표지판, 교통 신호, 주변 환경의 3D 표현과 같은 풍부한 정보 계층을 포함합니다.이러한 지도는 전방 도로에 대한 상세한 이해를 제공하여 자율 주행 차량의 안전하고 신뢰할 수 있는 운행을 가능하게 하는 데 중요한 구성 요소입니다.

협업 주석은 여러 개인 또는 팀이 협력하여 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하거나 주석을 달아 기계 학습 또는 기타 분석 목적을 위한 고품질 데이터 세트를 생성하는 프로세스입니다.이러한 협업 접근 방식은 다양한 주석자의 집단적 전문 지식과 관점을 활용하여 보다 정확하고 포괄적인 주석을 작성할 수 있습니다.협업 주석의 의미는 다양한 입력으로 주석이 달린 데이터의 품질과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 복잡한 작업에서 특히 중요합니다.

협업 필터링은 추천 시스템에서 비슷한 취향을 가진 다른 사용자의 행동과 선호도를 분석하여 사용자의 선호도나 관심사를 예측하는 기법입니다.이는 아이템 (예: 영화, 제품 또는 콘텐츠) 과의 사용자 상호 작용 패턴을 식별하고 사용자 그룹의 집단적 경험을 활용하여 개인화된 추천을 제공하는 방식으로 작동합니다.협업 필터링은 일반적으로 전자 상거래 사이트, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어와 같은 플랫폼에서 사용자가 좋아할 것 같은 제품, 영화, 음악 또는 콘텐츠를 제안하는 데 사용됩니다.

광학 문자 인식 (OCR) 은 스캔한 종이 문서, PDF 또는 디지털 카메라로 캡처한 이미지와 같은 다양한 유형의 문서를 편집 및 검색 가능한 데이터로 변환하는 기술입니다.OCR 시스템은 디지털 이미지의 문자 모양을 분석하여 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다.OCR의 의미는 다양한 산업에서 데이터 입력을 자동화하고, 인쇄된 문서를 디지털화하고, 텍스트 인식을 가능하게 한다는 점에서 특히 중요합니다.

학습 데이터는 머신러닝 모델 개발의 기본 구성 요소입니다.이는 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터세트로 구성되며, 이를 통해 모델을 학습하고, 예측하거나, 작업을 수행할 수 있습니다.이 데이터에는 레이블이 지정되어 있습니다. 즉, 입력 데이터와 해당하는 올바른 출력 또는 분류가 모두 포함됩니다.학습 데이터의 품질과 양은 머신러닝 모델의 성능과 정확성에 큰 영향을 미칩니다.

교차 검증은 머신러닝에서 원본 데이터세트를 여러 하위 집합으로 분할하여 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 통계적 방법입니다.모델은 일부 하위 집합 (훈련 세트) 에서 학습되고 나머지 하위 집합 (검증 세트) 에서 테스트되어 보이지 않는 데이터에 대한 일반화 가능성을 평가합니다.교차 검증은 과적합을 감지하는 데 도움이 되며 모델의 여러 데이터 부분에서 성능이 우수한지 확인할 수 있습니다.교차 검증의 일반적인 유형으로는 K-겹 교차 검증과 리브-아웃 교차 검증이 있습니다.

교통 관리 시스템 (TMS) 은 도로망 내 교통 흐름을 모니터링, 제어 및 최적화하여 안전, 효율성 및 환경 지속 가능성을 보장하도록 설계된 포괄적인 프레임워크입니다.TMS는 첨단 기술, 데이터 기반 인사이트 및 조정된 전략을 결합하여 도시와 교통 당국이 도시화, 혼잡 및 도로 안전과 같은 증가하는 문제를 해결할 수 있도록 합니다.

구조화된 데이터란 예측 가능한 방식으로 구성되고 형식이 지정되어 컴퓨터에서 쉽게 검색하고 분석할 수 있는 정보를 말합니다.이러한 유형의 데이터는 일반적으로 관계형 데이터베이스에 저장되며 데이터 요소가 서로 관련되는 방식을 정의하는 사전 정의된 스키마가 특징입니다.구조화된 데이터의 의미는 효율적인 데이터 관리, 검색 및 분석이 필요한 기업과 조직에 매우 중요합니다.

규칙 기반 시스템은 사전 정의된 규칙을 사용하여 입력 데이터를 기반으로 결정을 내리거나 문제를 해결하는 인공 지능 (AI) 시스템입니다.이러한 규칙은 일반적으로 시스템이 입력을 특정 조건에 맞추고 적절한 조치를 취하거나 그에 따라 결과를 산출하는 로직을 적용하는 “if-then” 문장으로 표현됩니다.규칙 기반 시스템은 전문가 시스템, 자동화 및 데이터 처리와 같이 일련의 알려진 규칙으로 의사 결정을 명시적으로 정의할 수 있는 영역에서 그 의미가 큽니다.

AI의 규칙 기반 시스템은 사전 정의된 규칙을 기반으로 결정을 내리는 시스템을 만드는 데 필수적입니다.AI는 규칙을 활용하여 인간과 유사한 의사 결정 프로세스를 시뮬레이션할 수 있으므로 고객 서비스부터 진단에 이르기까지 다양한 산업에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

그래디언트 부스팅은 회귀 및 분류 작업에 사용되는 머신 러닝 기법으로, 일반적으로 의사 결정 트리와 같은 여러 약한 학습자의 출력을 결합하여 강력한 예측 모델을 생성하여 순차적으로 예측 모델을 구축합니다.Gradient Boosting의 핵심 아이디어는 실수를 바로잡는 새 모델을 추가하여 이전 모델에서 발생하는 오류를 최소화하는 것입니다.그래디언트 부스팅의 의미는 특히 모델 성능이 가장 중요한 작업에서 매우 정확한 예측 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다.

그래디언트 테이프는 기계 학습, 특히 자동 미분 프레임워크 내에서 신경망의 순방향 전달 중에 텐서에서 수행된 연산을 기록하는 데 사용되는 도구입니다.그런 다음 이렇게 기록된 정보를 사용하여 역방향 전달 시 모델의 파라미터에 관한 손실 함수의 기울기를 계산합니다.그래디언트 테이프의 의미는 역전파를 가능하게 하는 데 매우 중요한데, 이는 손실을 최소화하도록 모델의 가중치를 업데이트하여 딥러닝 모델을 학습시키는 데 필요합니다.

그라운드 트루스란 모델 또는 알고리즘의 예측을 검증하거나 비교하기 위한 벤치마크로 사용되는 정확한 실제 데이터 또는 정보를 말합니다.모델의 결과를 측정할 때 기준으로 실제 관찰 결과를 나타냅니다.이 용어는 일반적으로 머신 러닝, 컴퓨터 비전 및 원격 탐지에서 정확하다고 가정되는 참조 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.실측 자료의 의미는 모델의 정확성과 신뢰성을 평가하여 모델이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 필수적입니다.

기울기 누적은 가중치 업데이트를 수행하기 전에 여러 미니 배치에 걸쳐 기울기를 누적하는 신경망 훈련에 사용되는 기법입니다.이 방법은 사용 가능한 하드웨어 (예: GPU) 에 대용량 배치를 직접 사용할 수 없는 메모리 제약이 있는 경우에도 배치 크기가 커지면 훈련 과정을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있습니다.그래디언트 누적의 의미는 특히 큰 배치 크기가 바람직하지만 하드웨어 제한으로 인해 실현 가능하지 않은 시나리오에서 모델 성능을 개선하는 데 매우 중요합니다.

경사하강법은 머신러닝 모델에서 손실 함수를 최소화하는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다.최소값을 구하기 위해 손실 함수의 음의 기울기 방향으로 모델 파라미터를 반복적으로 조정하는 방식으로 작동합니다.이 알고리즘은 머신러닝 모델을 학습하는 데 있어 기본 요소로, 시간이 지남에 따라 예측 오류를 줄임으로써 모델이 데이터를 학습할 수 있도록 합니다.

그래프 컷은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용되는 최적화 기법으로, 문제를 그래프로 모델링한 다음 그래프를 2개 이상의 분리된 하위 집합으로 “잘라내는” 최적의 방법을 찾아 이미지를 여러 영역으로 분할합니다.각 서브셋은 이미지의 한 부분을 나타냅니다.그래프 컷의 의미는 이미지를 전경 및 배경과 같은 의미 있는 영역으로 분리하는 것이 목표인 이미지 분할과 같은 작업에 매우 중요합니다.

그래픽 모델은 그래프 구조를 사용하여 랜덤 변수 간의 조건부 종속성을 나타내는 확률 모델입니다.이러한 모델은 그래프에서 변수를 노드로, 종속성을 간선으로 표현하여 데이터의 복잡한 관계를 이해하기 위한 시각적, 수학적 프레임워크를 제공합니다.그래픽 모델의 의미는 특히 통계, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 분야에서 확률적 추론, 추론 및 의사 결정과 관련된 작업에 필수적입니다.

그래픽 처리 장치 (GPU) 는 이미지 및 시각 데이터의 처리를 가속화하도록 설계된 특수 전자 회로입니다.원래 비디오 게임 및 기타 시각적 응용 프로그램에서 그래픽을 렌더링하기 위해 개발된 GPU는 현재 다양한 계산 작업, 특히 병렬 처리와 관련된 작업에 널리 사용되고 있습니다.GPU는 대용량의 데이터를 동시에 처리할 수 있기 때문에 기계 학습, 과학 컴퓨팅, 데이터 처리 등의 분야에서 그 중요성이 대두되고 있기 때문에 그래픽 처리 장치의 의미는 그래픽 렌더링을 넘어섭니다.

#그리드 검색은 머신러닝에서 가장 적합한 #하이퍼파라미터 짝을 찾는 데 도움이 되는 하이퍼파라미터 최적화 기법입니다.가능한 각 조합에 대해 알아보기 및 학습 평가하여 사전 하이퍼파라미터 값 집합을 체계적으로 탐색합니다.선택한 하이퍼파라미터가 보이지 않는 데이터에도 자유와 함께 할 수 있습니다. 포괄적인 검색 프로세스를 진행합니다.

글로벌 풀링은 전체 특징 맵에 집계 함수를 적용하여 입력 특징 맵의 공간 차원을 단일 값으로 줄이는 CNN (컨벌루션 신경망) 에서 사용되는 기법입니다.글로벌 풀링의 가장 일반적인 유형은 글로벌 평균 풀링과 글로벌 최대 풀링으로, 각각 특징 맵 전체의 평균을 구하거나 최대값을 취하여 집계합니다.글로벌 풀링의 의미는 특히 이미지 분류와 같은 작업에서 딥러닝 모델에서 파라미터 수를 줄이고 과적합을 방지하는 데 필수적입니다.

기계 번역 (MT) 은 알고리즘과 계산 모델을 사용하여 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 자동 번역하는 데 중점을 둔 인공 지능 (AI) 의 하위 분야입니다.이 프로세스는 자연어 처리 (NLP) 기술을 활용하여 원본 텍스트의 의미를 해석하고 대상 언어로 정확한 번역을 생성합니다.기계 번역의 의미는 언어 장벽을 허물고 다양한 언어를 통한 커뮤니케이션을 지원하며 글로벌 비즈니스 운영을 촉진한다는 점에서 특히 중요합니다.

특징 선택은 머신러닝 모델의 성능에 크게 기여하는 가장 관련성이 높은 변수를 데이터세트에서 식별하고 선택하는 프로세스입니다.목표는 가장 중요한 데이터 속성에 초점을 맞추고 관련이 없거나 중복되는 특징을 제거하여 모델 정확도를 높이고 과적합을 줄이며 해석 가능성을 개선하는 것입니다.이 프로세스는 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 다양한 머신러닝 작업에서 매우 중요하며, 선택한 특징의 품질이 모델의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.

기능 엔지니어링은 원시 데이터에서 새로운 특징 (변수) 을 선택, 변환 및 생성하여 머신러닝 모델의 성능을 개선하는 프로세스입니다.특징 엔지니어링의 목표는 가장 관련성이 높고 정보를 제공하는 특징을 식별하거나 데이터의 기본 패턴을 더 잘 나타내는 새로운 특징을 생성하여 모델의 예측력을 높이는 것입니다.특징의 품질이 머신러닝 알고리즘의 정확성, 해석 가능성, 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이 프로세스는 효과적인 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다.기능 엔지니어링은 예측 모델링, 고객 세분화, 추천 시스템과 같은 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

특징 학습은 모델이 분류 또는 예측과 같은 특정 작업을 수행하는 데 필요한 표현이나 특징을 자동으로 발견할 수 있도록 하는 기계 학습 기법 집합을 말합니다.모델은 수동으로 엔지니어링한 특징에 의존하는 대신 학습 과정에서 원시 데이터에서 가장 관련성이 높은 특징을 추출하는 방법을 학습합니다.특징 학습의 의미는 머신러닝 모델이 데이터의 가장 많은 정보를 파악하고 이에 초점을 맞출 수 있도록 함으로써 머신 러닝 모델의 정확성과 일반화를 개선할 수 있다는 데 있습니다.

기대 전파 (EP) 는 베이지안 추론에서 복잡한 확률 분포를 근사화하는 데 사용되는 반복 알고리즘입니다.복잡한 문제를 더 단순하고 다루기 쉬운 구성요소로 분해하여 모델의 사후 분포를 근사화하는 방법을 제공합니다.알고리즘은 목표 분포에 대한 적절한 근사치를 찾기 위해 이러한 성분을 반복적으로 업데이트합니다.모델의 복잡성으로 인해 정확한 추론을 계산하기 어려운 경우가 많은 머신러닝 및 통계에서 기대 전파의 의미가 특히 중요합니다.

기술적 특이점은 기술 성장이 통제할 수 없고 되돌릴 수 없게 되어 인류 문명에 예측할 수 없는 변화를 가져오는 가상의 미래 시점입니다.이 개념에는 인간의 지능을 능가하는 초지능 기계 또는 AI의 개발이 포함되는 경우가 많으며, 이는 잠재적으로 과학, 기술 및 사회의 급속한 발전으로 이어질 수 있습니다.특이점은 이 시점을 넘어서면 인간의 삶과 기술이 근본적으로 달라져 예측하거나 이해하기 어려울 것이라는 생각이 특징입니다.

Naive Bayes는 분류 작업에 사용되는 단순하면서도 강력한 확률 알고리즘 제품군입니다.이러한 알고리즘은 결과 또는 클래스 레이블이 주어지면 데이터세트의 특징이 서로 독립적이라는 가정 하에 작동합니다.이러한 가정이 실제 데이터에는 적용되지 않는 경우가 많지만 Naive Bayes 분류기는 특히 텍스트 분류, 스팸 탐지 및 감정 분석과 같은 응용 분야에서 매우 효과적입니다.Naive Bayes의 의미는 단순성, 효율성, 작은 데이터 세트로도 잘 수행할 수 있다는 점에서 머신 러닝에서 특히 중요합니다.

컴퓨터 과학 및 기계 학습의 맥락에서 노드는 트리, 그래프 또는 신경망과 같은 데이터 구조 내의 기본 단위 또는 요소입니다.각 노드는 데이터가 저장되거나 처리되거나 둘 다 처리되는 지점을 나타냅니다.노드는 종종 상호 연결되어 정보를 교환하고 복잡한 네트워크를 형성할 수 있습니다.노드의 의미는 정보 구조화 및 관리에 중요한 역할을 하는 데이터 구성, 네트워크 아키텍처 및 기계 학습을 비롯한 다양한 컴퓨팅 영역에서 중요합니다.

인공 지능과 기계 학습의 맥락에서 뉴런은 정보를 처리하고 전송하는 신경망 내의 기본 단위입니다.인간의 뇌에 있는 생물학적 뉴런의 기능을 모방하여 입력을 받아 수학적 변환을 적용하고 그 결과를 다른 뉴런에 전달합니다.뉴런의 의미는 신경망이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 필수적입니다. 각 뉴런은 네트워크가 데이터를 학습하고 예측이나 결정을 내리는 능력에 기여하기 때문입니다.

신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 머신러닝 모델의 하위 집합입니다.이들은 생물학적 뉴런과 유사한 방식으로 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 노드, 즉 “뉴런”의 레이어로 구성됩니다.이러한 모델은 학습된 입력과 출력을 기반으로 뉴런 간의 연결 (가중치) 을 조정하여 데이터를 학습할 수 있습니다.신경망의 의미는 딥러닝 모델과 같은 첨단 AI 시스템이 어떻게 작동하고 이미지 인식, 자연어 처리, 자율 주행과 같은 작업을 수행하는지 이해하는 데 있어 매우 중요합니다.

뉴럴 스타일 전송은 한 이미지의 시각적 스타일을 다른 이미지의 내용에 적용하여 원본 콘텐츠와 참조 이미지의 예술적 스타일을 혼합하는 새로운 이미지를 생성하는 컴퓨터 비전 기법입니다.이는 심층 신경망, 특히 이미지의 스타일과 내용을 분리하고 재조합할 수 있는 CNN (컨벌루션 신경망) 을 사용하여 가능합니다.뉴럴 스타일 전달은 창의적이고 예술적인 응용 분야에서 매우 중요하며, 이를 통해 일반 사진을 유명 아티스트의 스타일이나 특정 예술적 기법을 모방한 이미지로 변환할 수 있습니다.

신경망 튜링 머신 (NTM) 은 신경망의 학습 기능과 튜링 머신의 유연한 저장 및 검색 기능을 결합한 일종의 신경망 아키텍처입니다.NTM은 추론, 알고리즘 작업, 순차 데이터 처리와 같이 외부 메모리를 사용해야 하는 작업을 수행하는 신경망의 능력을 향상시키도록 설계되었습니다.신경망 튜링 머신은 모델이 계산과 메모리 조작을 모두 포함하는 보다 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 지원함으로써 인공 지능 분야를 발전시키는 데 큰 의미가 있습니다.

뉴로-퍼지는 신경망의 학습 기능과 퍼지 로직 시스템의 추론 및 해석 가능성을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 말합니다.이러한 통합을 통해 데이터를 학습하고 적응적이고 해석 가능한 방식으로 의사 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 개발할 수 있습니다.뉴로 퍼지의 의미는 인간과 같은 추론과 의사 결정이 필요한 응용 분야에서 특히 중요합니다. 기존의 신경망은 해석이 용이하지 않고 퍼지 로직 시스템은 적응성이 부족할 수 있습니다.

뉴로모픽 엔지니어링은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 인공 시스템을 설계하고 구축하는 데 중점을 둔 공학 분야입니다.이러한 시스템은 아날로그 회로를 사용하여 생물학적 신경계에서 발견되는 신경 구조를 모방합니다.목표는 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하여 보다 효율적이고 적응력이 뛰어난 지능형 컴퓨팅 시스템을 만들 수 있는 하드웨어를 만드는 것입니다.

능동적 학습은 알고리즘이 학습할 데이터를 선택적으로 선택하는 기계 학습 접근 방식입니다.모델은 사용 가능한 모든 데이터를 수동적으로 사용하는 대신, 일반적으로 모델이 불확실하거나 데이터가 성능을 개선할 가능성이 가장 높은 데이터 요소 등 가장 많은 정보를 제공하는 특정 데이터 요소를 적극적으로 식별하여 요청합니다.

대규모 언어 모델 (LLM) 은 인간의 언어를 이해, 생성 및 조작하기 위해 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습되는 일종의 인공 지능 (AI) 모델입니다.이러한 모델은 일반적으로 변환기와 같은 고급 딥 러닝 아키텍처를 기반으로 하며 수십억 개의 매개변수를 포함하므로 텍스트 생성, 번역, 요약 등을 비롯한 광범위한 자연어 처리 (NLP) 작업을 수행할 수 있습니다.대규모 언어 모델의 의미는 인간의 언어를 이해하고 상호작용하는 AI의 능력을 고도로 정교하게 발전시키는 데 특히 중요합니다.

대조적 학습은 유사하지 않은 데이터 포인트는 더 멀리 밀어내고 임베딩 공간에서는 유사한 데이터 포인트를 더 가깝게 모으는 특징 표현을 학습하여 유사한 데이터 포인트 쌍과 유사하지 않은 데이터 포인트 쌍을 구별하도록 모델을 학습시키는 머신 러닝 기법입니다.이 방법은 레이블이 지정된 예제에 크게 의존하지 않고 의미 있는 데이터 표현을 학습하는 것이 목표인 이미지 인식, 자연어 처리 및 자체 지도 학습과 같은 작업에서 특히 유용합니다.대조적 학습의 의미는 데이터 포인트 간의 관계에 초점을 맞추어 모델의 견고성과 일반화를 개선하는 데 매우 중요합니다.

데이터 거버넌스는 조직 내 데이터의 효과적인 관리, 품질, 보안 및 사용을 보장하는 정책, 프로세스, 표준 및 역할의 프레임워크입니다.여기에는 데이터 처리를 위한 지침 수립, 규정 준수 보장, 조직 전체의 데이터 관리에 대한 책임 정의가 포함됩니다.데이터 거버넌스의 의미는 조직이 데이터 정확성, 일관성 및 보안을 유지하는 동시에 효과적인 데이터 기반 의사 결정과 규정 준수를 가능하게 한다는 점에서 매우 중요합니다.

데이터 검증은 데이터가 분석, 보고 또는 의사 결정에 사용되기 전에 데이터가 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인하는 프로세스입니다.이 프로세스에는 사전 정의된 규칙이나 기준에 따라 데이터를 검사하여 오류, 불일치 또는 변칙을 식별하고 수정하는 작업이 포함됩니다.데이터 검증의 의미는 데이터 무결성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 데이터 검증은 모든 애플리케이션 또는 분석에 사용되는 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하여 결함이 있거나 잘못된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 위험을 줄여주므로 데이터 무결성을 유지하는 데 매우 중요합니다.

데이터 레이블링은 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 데이터 요소에 의미 있는 레이블이나 태그를 할당하여 기계 학습 알고리즘에서 이해할 수 있도록 하는 프로세스입니다.이러한 레이블은 데이터를 범주화하거나 주석을 달기 때문에 기계 학습 모델이 데이터를 효과적으로 학습할 수 있습니다.데이터 레이블링은 지도 학습에서 필수적입니다. 지도학습에서는 레이블링된 데이터를 사용하여 예측, 데이터 분류 또는 패턴 인식을 위한 모델을 학습시킵니다.데이터 레이블링의 의미는 AI 모델이 의도한 작업을 수행하는 데 정확하고 신뢰할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.

데이터 레이크는 기업이 규모에 관계없이 대량의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있는 중앙 집중식 저장소입니다.기존 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 처리, 분석 또는 쿼리에 필요할 때까지 원시 데이터를 원래 형식으로 저장할 수 있습니다.데이터 레이크는 조직이 다양한 소스의 다양한 데이터 유형을 처리하고 고급 분석, 기계 학습 및 빅 데이터 애플리케이션을 지원할 수 있게 해주기 때문에 현대 데이터 관리에서 매우 중요합니다.