용어집

바운딩 박스는 이미지 또는 비디오 프레임 내에서 개체의 위치와 공간적 범위를 정의하는 데 사용되는 직사각형 또는 정사각형 상자입니다.물체 감지, 이미지 분할 및 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업에 널리 사용되며, 시각적 데이터 내에서 특정 물체를 식별하고 위치를 파악하는 것이 목적입니다.

경계 다각형은 이미지 또는 비디오 프레임 내 개체의 경계를 정확하게 정의하는 데 사용되는 기하학적 모양입니다.사각형이고 관련 없는 배경을 포함할 수 있는 바운딩 박스와 달리 경계 다각형은 오브젝트의 윤곽을 밀접하게 따라가기 때문에 오브젝트의 모양을 더 정확하고 상세하게 표현할 수 있습니다.이 방법은 물체의 정확한 위치 파악 및 모양 설명이 중요한 물체 감지, 이미지 분할, 주석 달기 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 주로 사용됩니다.

이진 데이터는 일반적으로 0과 1로 표시되는 두 가지 가능한 값 또는 상태로만 구성된 데이터를 말합니다.이러한 값은 “참”과 “거짓”, “예”와 “아니요”, “on”과 “off”와 같은 다른 방식으로 해석될 수도 있습니다.바이너리 데이터는 정보가 저장, 처리 및 전송되는 방식의 기초를 형성하므로 컴퓨팅 및 디지털 시스템에서 기본입니다.

이진 분할은 데이터 분석 및 신호 처리에서 특정 기준이나 특성에 따라 데이터 세트 또는 시퀀스를 두 개의 개별 세그먼트로 나누는 데 사용되는 기법입니다.이 방법은 일반적으로 데이터 내에서 변화 지점을 식별하거나 다른 영역을 탐지하기 위해 반복적으로 적용됩니다.이진 분할은 시계열 분석, 이미지 처리 및 데이터셋 내의 이동, 변화 또는 패턴을 탐지하는 것이 중요한 기타 분야에서 자주 사용됩니다.

이진 트리는 각 노드에 최대 두 개의 자식 (일반적으로 왼쪽 자식 및 오른쪽 자식이라고 함) 이 있는 컴퓨터 과학의 데이터 구조입니다.최상위 노드를 루트라고 하며, 각 노드에는 왼쪽 및 오른쪽 하위 노드에 대한 참조와 함께 값 또는 데이터가 들어 있습니다.이진 트리는 계층적 데이터를 나타내는 데 사용되며 검색, 정렬 및 구문 분석을 비롯한 다양한 알고리즘에 필수적입니다.

박스 앤 위스커 플롯이라고도 하는 박스 플롯은 데이터셋의 분포를 그래픽으로 표현한 것입니다.데이터셋의 최소값, 제1사분위수 (Q1), 중위수, 3사분위수 (Q3), 최대값을 표시하여 데이터의 중심 경향, 변동성, 왜도를 효과적으로 요약합니다.박스 플롯은 특이치를 식별하고, 분포를 비교하고, 데이터의 분포를 이해하는 데 유용한 도구입니다.

부트스트랩 집계의 줄임말인 배깅은 모델의 정확성과 안정성을 개선하기 위해 설계된 앙상블 머신 러닝 기법입니다.여기에는 대체 데이터 세트를 무작위로 샘플링하여 (부트스트랩 샘플링) 여러 버전의 데이터 세트를 생성하고 각 버전에서 개별 모델을 학습시키는 작업이 포함됩니다.그런 다음 모든 모델의 예측을 집계하여 최종 예측을 내립니다. 일반적으로 회귀 작업의 경우 평균을 취하거나 분류 작업에 과반수 투표를 합니다.배깅은 분산을 줄이고 과적합을 방지하며 모델의 전반적인 성능을 향상시킵니다.

일괄이란 단일 단위로 함께 처리되는 항목, 데이터 또는 작업의 모음이나 그룹을 말합니다.제조, 컴퓨팅 및 데이터 처리와 같은 다양한 분야에서 일괄은 개별적으로 처리되는 것이 아니라 단일 작업 내에서 동시에 또는 순차적으로 처리되는 요소 집합을 나타냅니다.

배치 계산은 작업, 데이터 또는 작업 그룹을 개별적으로 또는 실시간으로 처리하지 않고 단일 배치로 함께 수집하고 처리하는 처리 방법입니다.이 접근 방식은 일반적으로 데이터 처리, 분석 및 IT 운영에서 대량의 데이터나 복잡한 계산을 효율적으로 관리하는 데 사용됩니다.배치 계산은 즉각적인 입력이나 상호 작용 없이 작업을 처리할 수 있어 계산 리소스를 최적화할 수 있는 경우에 특히 유용합니다.

배치 데이터 증강은 머신러닝 및 딥러닝에서 데이터 포인트에 다양한 변환을 일괄적으로 적용하여 학습 데이터의 다양성을 향상시키는 데 사용되는 기법입니다.이 프로세스는 기존 데이터 포인트의 약간 수정된 새 버전을 생성하므로 추가 데이터를 수집할 필요 없이 데이터셋의 크기와 가변성이 증가합니다.배치 데이터 증대는 교육 데이터에 대한 과적합을 방지하여 모델의 견고성과 일반화를 개선하는 데 도움이 되는 이미지, 텍스트 및 오디오 처리에 특히 유용합니다.

배치 레이블링은 데이터 관리 및 머신 러닝에서 여러 데이터 요소에 개별적으로 레이블링하는 것이 아니라 동시에 레이블링되는 프로세스입니다.이 방법은 범주나 태그와 같은 레이블을 대규모 데이터세트에 효율적으로 할당하는 데 자주 사용됩니다.배치 레이블 지정은 수동으로 수행할 수 있습니다. 이 경우 주석자가 한 번에 데이터 요소 그룹에 레이블을 지정하거나, 사전 정의된 규칙 또는 학습된 모델을 기반으로 데이터에 레이블을 지정하는 알고리즘을 사용하여 자동으로 수행할 수 있습니다.

배치 샘플링은 데이터 분석, 머신러닝, 통계에 사용되는 프로세스로, 대규모 데이터 세트에서 일괄 처리라고 하는 데이터 하위 집합을 선택하여 처리 또는 분석합니다.배치 샘플링을 사용하면 전체 데이터세트를 한 번에 분석하거나 학습하는 대신 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나눌 수 있습니다.이 방법은 일반적으로 계산 효율성을 개선하고 메모리 사용량을 줄이며 머신 러닝 모델 학습과 같은 프로세스의 속도를 높이는 데 사용됩니다.

배치 스케줄링은 컴퓨팅 및 운영 관리에서 각 작업을 개별적으로 처리하는 대신 일련의 작업 또는 작업을 그룹 (배치라고 함) 스케줄링하고 실행하는 데 사용되는 프로세스입니다.이 방법은 제조, 데이터 처리 또는 IT 시스템과 같이 여러 작업을 순차적으로 또는 병렬로 처리해야 하는 환경에 주로 적용됩니다.배치 스케줄링은 유사한 작업을 그룹화하여 오버헤드를 줄이고 전반적인 효율성을 개선하여 리소스 사용을 최적화합니다.

배치 정규화는 심층 신경망을 훈련시켜 성능과 안정성을 개선하는 데 사용되는 기법입니다.여기에는 활성화 값을 조정하고 스케일링하여 네트워크 내 각 계층의 입력값을 정규화하여 내부 공변량 이동을 줄이는 작업이 포함됩니다.배치 정규화를 통해 입력 계층의 데이터를 정규화하면 네트워크가 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있어 수렴과 전체 모델 정확도가 향상됩니다.

배치 주석은 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 대규모 데이터 항목 그룹에 단일 작업 또는 짧은 기간 동안 레이블을 지정하거나 태그를 지정하는 프로세스를 말합니다.이 접근 방식은 각 데이터 항목에 한 번에 하나씩 레이블을 지정하는 실시간 또는 개별 주석과 대조됩니다.배치 주석은 머신러닝, 특히 모델을 효과적으로 학습시키기 위해 대규모 데이터 세트에 주석을 달아야 하는 지도 학습에서 자주 사용됩니다.

배치 추론은 각 데이터 요소를 실시간으로 개별적으로 처리하지 않고 한 번에 대규모 데이터 요소 집합에 대해 예측을 수행하거나 추론을 실행하는 프로세스를 말합니다.이 방법은 대규모 데이터 세트에 모델을 적용하여 한 번의 작업으로 예측, 분류 또는 기타 출력을 생성하는 머신 러닝 및 딥 러닝 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.배치 추론은 즉각적인 실시간 예측이 필요하지 않은 대규모 데이터세트로 작업할 때 특히 유용하므로 계산 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.

배치 크기는 머신러닝에서 모델 학습을 한 번 반복할 때 사용되는 교육 예제의 수를 나타냅니다.학습 프로세스 중에 모델은 데이터 배치에 대한 예측에서 계산된 오차를 기반으로 가중치를 업데이트합니다.배치 크기는 가중치 및 편향과 같은 내부 파라미터를 업데이트하기 전에 모델이 처리하는 데이터 포인트 수를 결정합니다.

일괄 처리는 실행 중에 사용자 개입 없이 일련의 작업, 작업 또는 데이터 처리 작업을 통틀어 단일 그룹 또는 “배치”로 실행하는 방법입니다.이 방법을 사용하면 프로세스를 자동화하고 일반적으로 예정된 간격이나 사용량이 적은 시간에 순차적으로 또는 병렬로 실행하여 대량의 데이터 또는 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

배치 학습은 데이터를 점진적으로 처리하는 대신 전체 데이터 세트에 대해 모델을 한 번에 학습하는 기계 학습의 한 유형입니다.배치 학습에서는 모델에 완전한 학습 데이터 세트가 제공되고 학습 프로세스가 한꺼번에 진행됩니다.모델의 파라미터는 전체 데이터 세트를 처리한 후 업데이트되며, 새로운 데이터 배치를 재훈련에 사용할 수 있게 될 때까지 모델이 학습하거나 새 데이터로 업데이트되지 않습니다.배치 학습은 데이터가 정적이거나 모델을 자주 업데이트할 필요가 없는 상황에서 주로 사용됩니다.

배터리 관리 시스템 (BMS) 은 충전식 배터리의 성능을 관리 및 모니터링하여 안전한 작동과 최적의 효율성을 보장하는 중요한 전자 시스템입니다.배터리의 충전 및 방전 과정을 조절하고, 과충전 또는 과방전을 방지하고, 온도 수준을 모니터링하고, 배터리 팩의 전반적인 상태를 보장합니다.BMS는 전기 자동차 (EV), 재생 에너지 시스템 및 리튬 이온 또는 기타 충전식 배터리가 사용되는 기타 응용 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

BoW (Bag of Words) 는 자연어 처리 (NLP) 에서 텍스트 데이터를 표현하기 위해 널리 사용되는 간단하고 널리 사용되는 기법입니다.BoW 모델에서 문장이나 문서와 같은 텍스트는 문법과 단어 순서를 무시하고 각 단어의 발생 횟수를 추적하는 방식으로 단어 모음으로 표현됩니다.이 메서드는 텍스트를 기계 학습 알고리즘의 입력으로 사용할 수 있는 숫자 형식으로 변환합니다.

백로그 관리란 프로젝트의 백로그에 보류 중인 작업, 기능 또는 작업 항목을 구성하고, 우선 순위를 지정하고, 감독하는 프로세스를 말합니다.백로그는 완료해야 하지만 아직 작업 일정이 잡히지 않은 작업 또는 사용자 스토리의 목록입니다.효과적인 백로그 관리를 통해 가장 중요하고 가치 있는 항목을 먼저 처리하여 팀이 이해관계자와 고객에게 최고의 가치를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

백테스팅은 금융 및 투자에서 과거 데이터에 적용하여 거래 전략 또는 투자 모델의 성과를 평가하는 데 사용되는 방법입니다.백테스팅의 목적은 전략이 과거에 얼마나 잘 수행되었을지 파악하는 것이며, 이는 향후 잠재적 효과를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.투자자와 분석가는 과거 데이터를 사용하여 거래를 시뮬레이션함으로써 실제 자본을 투입하기 전에 전략의 실행 가능성을 평가할 수 있습니다.

균형 데이터셋은 클래스나 범주가 거의 같은 비율로 표현된 데이터세트를 말합니다.머신러닝의 관점에서 균형 잡힌 데이터셋은 각 클래스의 샘플 수가 동일해야 모델이 특정 클래스에 편향되지 않도록 하는 분류 작업에 특히 중요합니다.이러한 균형은 특히 오분류로 인한 비용이 높은 시나리오에서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 달성하는 데 도움이 됩니다.

기준 모델은 보다 복잡한 기계 학습 모델의 성능을 평가하기 위한 기준점으로 사용되는 간단한 초기 모델입니다.비교를 위한 표준을 제공하므로, 보다 정교한 모델이 기본 접근 방식 또는 순진한 접근 방식에 비해 상당한 개선을 제공하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.기준 모델은 일반적으로 목표 변수의 평균이나 중위수를 예측하거나 간단한 규칙을 사용하는 것과 같은 간단한 방법이나 가정을 사용하며, 고급 모델의 결과를 측정하기 위한 벤치마크 역할을 합니다.

베이지안 계층 모델은 계층 구조를 사용하여 여러 수준의 불확실성을 통합하는 통계 모델입니다.베이지안 추론과 계층적 모델링을 결합하여 계층 구조의 여러 수준에서 파라미터를 추정할 수 있습니다.이 접근 방식은 데이터를 그룹화하거나 클러스터링할 때 특히 유용합니다. 그룹 내 및 그룹 간의 변동성을 고려하면서 그룹 간에 정보를 공유할 수 있기 때문입니다.베이지안 계층 모델은 경제학, 의학, 사회과학 등의 분야에서 중첩 구조의 복잡한 데이터를 분석하는 데 널리 사용됩니다.

베이지안 네트워크 또는 신념 네트워크라고도 하는 베이지안 신념 네트워크 (BBN) 는 DAG (유방향 비순환 그래프) 를 사용하여 변수 집합과 조건부 종속성을 나타내는 그래픽 모델입니다.이 네트워크에서 노드는 변수를 나타내고 간선은 변수 간의 확률적 종속성을 나타냅니다.베이지안 신념 네트워크는 베이지안 추론의 원리를 활용하여 불확실성 하에서의 추론, 예측, 문제 진단 및 의사 결정에 사용됩니다.

베이지안 추정은 베이즈 정리를 적용하여 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 알려지지 않은 매개변수나 가설에 대한 확률 추정치를 업데이트하는 통계적 접근 방식입니다.고정소수점 추정치를 제공하는 기존 방법과 달리 베이지안 추정은 사전 지식과 관측된 데이터를 결합하여 모수에 대한 확률 분포 (사후 분포라고 함) 를 생성합니다.이 방법을 사용하면 모수 추정치의 불확실성을 보다 미묘하고 유연하게 이해할 수 있습니다.

베이지안 회귀는 베이지안 추론의 원리를 선형 회귀와 결합한 통계 기법입니다.베이지안 회귀에서는 회귀 모델의 파라미터를 랜덤 변수로 취급하고 이러한 파라미터에 사전 분포를 할당합니다.그런 다음 모형은 이러한 사전 분석을 관측된 데이터로 업데이트하여 사후 분포를 구합니다. 사후 분포는 증거를 고려한 후 모수에 대한 업데이트된 믿음을 나타냅니다.이 방법을 사용하면 모수 추정치의 불확실성을 수용하여 회귀 분석을 보다 유연하고 확률적으로 해석할 수 있습니다.

벤치마크 데이터셋은 머신러닝 모델 및 알고리즘의 성능을 평가, 비교, 벤치마킹하는 데 사용되는 널리 알려진 표준 데이터 세트입니다.이러한 데이터셋은 연구 개발의 기준점 또는 기준선 역할을 하므로 이미지 인식, 자연어 처리 또는 음성 인식과 같은 특정 작업에서 모델이 얼마나 잘 수행되는지 평가할 수 있습니다.벤치마크 데이터 세트는 서로 다른 모델 간의 비교가 공정하고 의미 있게 이루어지도록 신중하게 선별되고 연구 커뮤니티 내에서 널리 받아들여지고 있습니다.

벤치마킹은 회사의 제품, 서비스, 프로세스 또는 성과 지표를 주요 경쟁업체 또는 업계 표준의 제품, 서비스, 프로세스 또는 성과 지표와 비교하는 프로세스입니다.벤치마킹의 목표는 개선이 필요한 영역을 식별하고 모범 사례를 채택하여 궁극적으로 회사의 경쟁력을 높이는 것입니다.이는 다양한 비즈니스 기능 전반에서 성과를 측정하고 지속적인 개선을 추진하는 데 사용되는 전략적 도구입니다.

부스팅은 여러 약한 학습자의 장점을 결합하여 예측 모델의 정확도를 향상시키도록 설계된 앙상블 머신 러닝 기법입니다.약한 학습자는 무작위 추측보다 성능이 약간 더 좋은 모델입니다.부스팅은 이러한 약한 학습자를 순차적으로 훈련시키고, 각 학습자는 이전 학습자가 범했던 오류를 수정하는 데 초점을 맞추는 방식으로 작동합니다.최종 모델은 약한 학습자를 모두 가중치 적용하여 조합한 것으로, 그 결과 예측 성과가 크게 향상되고 강한 학습자가 됩니다.

부트스트래핑이란 원래 데이터를 리샘플링하여 대체하여 표본 통계의 분포를 추정하는 데 사용되는 통계적 방법을 말합니다.이 방법을 사용하면 원본 데이터셋에서 시뮬레이션된 여러 샘플 (“부트스트랩 샘플”이라고 함) 을 생성하여 평균, 중위수 또는 분산과 같은 거의 모든 통계의 샘플링 분포를 근사화할 수 있습니다.부트스트래핑은 데이터의 기본 분포를 알 수 없거나 기존의 파라미터 방법을 적용할 수 없는 경우에 특히 유용합니다.

부트스트랩된 데이터세트는 원본 데이터세트에서 반복적으로 샘플링하여 대체하여 생성된 데이터세트를 말합니다.즉, 원본 데이터세트의 일부 데이터 요소는 부트스트랩된 데이터세트에 여러 번 나타나지만 다른 데이터 요소는 전혀 나타나지 않을 수 있습니다.부트스트래핑은 각각 분석을 위한 새 표본으로 사용되는 부트스트래핑된 데이터 세트를 여러 개 생성하여 통계의 샘플링 분포를 추정하는 데 일반적으로 사용되는 통계 방법입니다.

부트스트랩 샘플링 데이터 세트를 다시 한 번 샘플링하여 대체 데이터 분포를 추정하는 데 도움이 되는 통계 기법입니다.부트스트랩 샘플이라 각 샘플의 크기는 원본 데이터셋이며 동일하지 않습니다.

무차별 대입 검색은 올바른 해결책을 찾을 때까지 문제의 가능한 모든 해결책을 체계적으로 확인하는 간단한 알고리즘 접근 방식입니다.솔루션 공간에서 가능한 모든 조합이나 옵션을 탐색해야 하기 때문에 간단하지만 비효율적인 방법이 될 수 있습니다. 특히 검색 공간이 큰 경우에는 더욱 그렇습니다.무차별 대입 검색은 일반적으로 더 나은 알고리즘을 사용할 수 없거나 문제의 크기가 충분히 작아 모든 가능성을 평가할 수 있을 때 사용됩니다.

블랙박스 시스템은 일반적으로 모니터링, 분석 및 진단을 목적으로 특정 시스템이나 프로세스의 데이터를 기록하는 기술을 말합니다.“블랙박스”라는 용어는 내부 작동이 눈에 보이거나 쉽게 이해할 수 없지만 성능을 추적하고 분석하는 데 유용한 출력을 갖춘 밀폐형 장치 또는 시스템의 개념에서 유래했습니다.다양한 산업에서 블랙박스 시스템은 운영 이벤트에 대한 정보를 수집하고, 시스템 상태를 모니터링하고, 장애 또는 이상 현상에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다.이러한 시스템은 항공, 자동차, 자율주행차와 같은 분야에서 특히 많이 사용됩니다.

비닝은 통계 분석 및 머신 러닝에서 연속 데이터를 불연속 구간 또는 “빈”으로 그룹화하는 데 필요한 데이터 기법입니다.이 프로세스는 데이터를 단순화하여 분석과 해석을 위한 더 쉽게 만듭니다.비닝은 연속 변주형 변수로 변환하여 경측 오류의 변비를 이룰 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 (BI) 는 비즈니스 데이터를 수집, 통합, 분석 및 제시하는 데 사용되는 기술, 프로세스 및 관행을 말합니다.BI의 목표는 데이터로부터 실행 가능한 통찰력을 제공하여 조직 내에서 더 나은 의사 결정을 지원하는 것입니다.조직은 BI 시스템 및 도구를 사용하여 원시 데이터를 전략 및 운영 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 의미 있는 정보로 변환할 수 있습니다.

비트레이트는 디지털 미디어 파일에서 단위 시간당 처리되거나 전송되는 데이터의 양을 말하며, 일반적으로 초당 비트 수 (bps) 로 측정됩니다.오디오, 비디오 및 스트리밍 미디어의 경우 비트 전송률에 따라 파일 또는 스트림의 품질과 크기가 결정됩니다.비트 전송률이 높을수록 미디어를 표현하는 데 더 많은 데이터가 사용되기 때문에 일반적으로 품질이 더 좋지만, 전송에 더 많은 저장 공간과 더 큰 대역폭이 필요합니다.

비트 연산은 숫자의 이진 표현 내에서 개별 비트를 직접 조작하는 연산 유형입니다.이러한 연산은 저수준 프로그래밍의 기본 요소이므로 데이터의 2진수 (비트) 에서 연산을 수행하여 빠르고 효율적인 계산을 수행할 수 있습니다.비트 연산은 하드웨어 조작, 암호화 및 다양한 계산 작업과 같이 성능 최적화가 중요한 시나리오에서 일반적으로 사용됩니다.

빅데이터란 다양한 소스에서 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 말합니다.규모가 크고 복잡하며 빠르게 성장한다는 특징이 있어 기존의 데이터 처리 도구 및 방법으로는 관리, 처리 및 분석하기가 어렵습니다.빅 데이터에는 일반적으로 의미 있는 통찰력을 추출하고 의사 결정을 내리기 위해 분산 컴퓨팅, 기계 학습, 데이터 마이닝과 같은 고급 기술과 기법이 필요합니다.

양방향 주의는 자연어 처리 (NLP) 모델, 특히 변환기에서 사용되는 메커니즘으로, 시퀀스 내 양방향 (정방향 및 역방향) 에 있는 단어나 토큰 간의 관계에 초점을 맞추어 컨텍스트에 대한 이해를 향상시킵니다.이 주의 메커니즘을 통해 모델은 분석 대상 단어와 관련된 위치에 관계없이 주변 단어가 제공하는 문맥을 고려할 수 있습니다.양방향 주의를 기울이면 텍스트에서 더 미묘한 의미와 종속성을 포착할 수 있어 번역, 감정 분석, 질문에 대한 답변과 같은 작업의 성과가 향상됩니다.

양방향 인코더는 순방향과 역방향 모두에서 데이터를 처리하여 시퀀스의 각 단어 또는 토큰의 양쪽에서 컨텍스트를 캡처하는 일종의 신경망 아키텍처입니다.이 접근 방식은 모델이 단어의 앞뒤에 오는 단어를 기반으로 단어의 의미를 이해할 수 있게 하여 모델의 언어 해석 및 생성 능력을 향상시켜 자연어 처리 (NLP) 작업에 특히 효과적입니다.

역전파는 “오류의 역방향 전파”의 줄임말로 인공 신경망 훈련에 사용되는 기본 알고리즘입니다.여기에는 네트워크의 각 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산하여 네트워크가 가중치를 업데이트하여 예측된 출력과 실제 출력값 간의 오차를 최소화할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.시간을 통한 역전파 (BPTT) 는 순환 신경망 (RNN) 에 적용되는 역전파의 확장으로, 시간을 통해 네트워크를 언롤링하고 여러 시간 스텝에 걸친 오류를 기반으로 가중치를 업데이트하여 순차적 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.

배치 경사하강법은 머신러닝 모델, 특히 훈련 신경망에서 손실 함수를 최소화하는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다.전체 훈련 데이터 세트에 대한 모델 파라미터에 대한 손실 함수의 기울기를 계산한 다음 손실을 줄이는 방향으로 모델의 파라미터를 업데이트하는 방식으로 작동합니다.알고리즘이 최소값, 이상적으로는 손실 함수의 글로벌 최솟값에 수렴할 때까지 이 과정을 반복해서 반복합니다.

편향이란 모델의 예측 또는 데이터 분석에서 결과가 불공평하거나 부정확하거나 왜곡되는 시스템적 오류 또는 편차를 말합니다.특정 가정, 선호 또는 편견이 결과에 영향을 주어 한 결과 또는 그룹을 다른 결과보다 일관되게 선호하게 될 때 발생합니다.머신러닝과 통계의 맥락에서 편향은 사용된 데이터, 적용된 알고리즘, 선택한 방법론 등 다양한 출처에서 비롯될 수 있으며, 이는 예측의 공정성과 정확성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

편향 탐지는 데이터, 알고리즘 또는 머신 러닝 모델의 편향을 식별하고 분석하는 프로세스를 말합니다.편견은 성별, 인종, 연령 편향 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 이는 불공정하거나 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다.편향 탐지는 이러한 편향을 파악하여 모델이 공정하고 객관적인 결정을 내리도록 함으로써 AI 시스템의 윤리 기준과 신뢰성을 개선하는 것을 목표로 합니다.

편향-분산 트레이드오프는 예측 모델의 성능에 영향을 미치는 두 가지 유형의 오류, 즉 편향과 분산 간의 균형을 설명하는 기계 학습 및 통계 모델링의 기본 개념입니다.편향이란 복잡할 수 있는 실제 문제를 단순화된 모델로 근사화하여 발생하는 오류를 말합니다.분산은 오류 도입을 의미합니다. 편향-분산 트레이드오프는 예측 모델의 성능에 영향을 미치는 두 가지 유형의 오류, 즉 편향과 분산 간의 균형을 설명하는 기계 학습 및 통계 모델링의 기본 개념입니다.편향이란 복잡할 수 있는 실제 문제를 단순화된 모델로 근사화하여 발생하는 오류를 말합니다.분산이란 훈련 데이터의 작은 변동에 대한 모델의 민감도로 인해 발생하는 오류를 말합니다.이러한 절충점은 편향이 감소하면 일반적으로 분산이 증가하며 그 반대의 경우도 마찬가지라는 것을 의미합니다.편향과 분산 사이의 적절한 균형을 이루는 것은 보이지 않는 새로운 데이터에도 잘 일반화되는 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다. 훈련 데이터의 작은 변동에도 모델이 민감하기 때문입니다.이러한 절충점은 편향을 줄이면 일반적으로 분산이 증가하며 그 반대의 경우도 마찬가지라는 것을 의미합니다.눈에 보이지 않는 새로운 데이터에 잘 일반화되는 모델을 구축하려면 편향과 분산 간의 적절한 균형을 이루는 것이 중요합니다.

학습 데이터의 편향이란 머신러닝 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터에 존재하는 체계적 오류나 편견을 말합니다.이러한 편향은 불균형한 데이터 표현, 데이터 수집 방법, 내재된 사회적 편향 등 다양한 출처에서 발생할 수 있습니다.편향된 훈련 데이터를 사용하면 모델이 왜곡되거나 불공평하거나 부정확한 예측을 생성하여 데이터의 기존 편향을 지속시키거나 증폭시키는 결과를 초래할 수 있습니다.