용어집

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.

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.

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.

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.

동시 학습은 모델을 순차적이 아니라 동시에 여러 작업 또는 데이터 세트에 대해 학습하는 기계 학습 접근 방식입니다.이 방법을 사용하면 모델이 다양한 정보 소스에서 동시에 학습할 수 있으므로 전체 작업에서 모델의 일반화와 성능을 잠재적으로 개선할 수 있습니다.동시 학습의 의미는 신경망을 멀티태스킹하거나 보다 강력한 모델을 구축하기 위한 다양한 데이터 세트에 대한 학습과 같이 여러 관련 작업을 함께 해결해야 하는 시나리오에서 매우 중요합니다.

범주형 데이터는 질적 특성 또는 속성을 나타내는 별개의 범주 또는 그룹으로 구분되는 데이터를 말합니다.범주형 데이터는 수치 데이터와 달리 항목 또는 그룹의 특성을 설명하는 이름 또는 레이블로 구성됩니다.이러한 유형의 데이터는 성별, 피부색, 브랜드 선호도와 같은 제한된 수의 범주에 변수를 할당하는 통계 분석, 설문 조사 및 데이터 분류에 자주 사용됩니다.

분류는 사전 정의된 클래스를 기반으로 입력 데이터에 레이블 또는 범주를 할당하도록 모델을 학습하는 지도형 기계 학습 작업입니다.분류의 목표는 레이블이 지정된 훈련 데이터세트에서 학습한 패턴을 기반으로 보이지 않는 새로운 데이터의 클래스 또는 범주를 정확하게 예측하는 것입니다.이 기법은 스팸 탐지, 이미지 인식, 의료 진단, 고객 세분화와 같은 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.

비용 매트릭스는 의사 결정 프로세스, 특히 머신 러닝 및 통계 분류에 사용되는 표 또는 그리드로, 다양한 예측 결과와 관련된 비용을 나타냅니다.매트릭스는 잘못된 예측 (예: 오탐이나 거짓부정) 을 했을 때 발생하는 패널티 또는 손실, 때로는 정확한 예측에 따른 비용까지 개략적으로 설명합니다.비용 매트릭스의 의미는 서로 다른 유형의 오류로 인한 결과가 동일하지 않은 시나리오에서 매우 중요하므로 정보에 입각하고 비용에 민감한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

비용에 민감한 학습은 학습 과정에서 발생하는 다양한 유형의 오류나 결정과 관련된 다양한 비용을 고려하는 기계 학습의 한 유형입니다.비용에 민감한 학습은 모든 오류를 동일하게 처리하는 대신, 각 오류 유형 (예: 오탐이나 위음성) 의 중요도나 영향을 기준으로 벌점을 다르게 지정합니다.비용에 민감한 학습의 의미는 오류의 결과가 크게 다른 응용 분야에서 매우 중요하며, 이를 통해 정확도를 최대화하는 것이 아니라 전체 비용을 최소화하는 모델을 개발할 수 있습니다.

사이버 보안이란 디지털 공격, 무단 액세스, 손상 또는 도난으로부터 시스템, 네트워크 및 데이터를 보호하는 관행을 말합니다.여기에는 정보와 시스템의 기밀성, 무결성, 가용성을 손상시킬 수 있는 해킹, 데이터 침해, 멀웨어 및 기타 사이버 공격과 같은 위협으로부터 방어하기 위한 조치를 취하는 것이 포함됩니다.

컨텍스트 데이터 분석은 데이터가 생성되거나 사용되는 주변 컨텍스트를 고려하여 데이터를 분석하는 방법입니다.이 접근 방식은 데이터를 개별적으로 검사하는 것을 넘어 광범위한 환경, 상황, 데이터에 영향을 미치는 요인 (예: 시간, 위치, 사회적 상호 작용 또는 사용자 행동) 을 고려합니다.컨텍스트 데이터 분석의 의미는 마케팅, 사회과학, 비즈니스 인텔리전스와 같은 분야에서 매우 중요합니다. 이러한 분야에서는 컨텍스트를 이해하면 더 정확한 인사이트, 더 나은 의사 결정, 더 효과적인 전략으로 이어질 수 있습니다.

문맥 임베딩은 자연어 처리 (NLP) 에서 단어가 나타나는 문맥을 기반으로 단어의 의미를 캡처하는 단어 표현의 한 유형입니다.문맥에 관계없이 각 단어에 단일 벡터를 할당하는 기존의 단어 임베딩과 달리, 문맥 임베딩은 문장이나 구문의 주변 단어에 따라 동일한 단어에 대해 서로 다른 벡터를 생성합니다.문맥 임베딩은 언어를 보다 정확하고 미묘하게 이해할 수 있게 해주어 번역, 감정 분석, 텍스트 생성과 같은 작업에서 NLP 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 점에서 의미가 큽니다.

Contextual Bandits는 최선의 조치가 무엇인지에 대한 불확실성이 있는 상황에서 순차적인 결정을 내리는 데 사용되는 기계 학습 프레임워크이지만 의사 결정을 안내하는 데 사용할 수 있는 일부 상황 정보가 있습니다.이는 누적된 보상을 극대화하기 위해 알고리즘이 과거 경험과 현재 상황에 맞는 데이터를 모두 기반으로 행동을 선택해야 하는 다중 무장 도적 문제의 연장선상에 있습니다.컨텍스트 밴딧 (Contextual Bandits) 이라는 개념은 실시간으로 결정을 내려야 하는 시나리오에서 지속적인 학습을 통해 미래의 결과를 개선할 수 있다는 점을 강조합니다.

신뢰 구간은 데이터셋에서 파생된 값의 범위로, 특정 신뢰 수준으로 알려지지 않은 모집단 모수를 추정하는 데 사용됩니다.신뢰 구간은 수집된 데이터를 기반으로 모수의 실제 값이 포함될 것으로 예상되는 상한과 하한을 제공합니다.신뢰 구간은 추정치의 신뢰성을 나타내기 때문에 통계에서 매우 중요한 의미를 지닙니다. 신뢰 구간은 연구자와 분석가가 불확실성의 정도를 인식하면서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

이탈 예측은 특정 기간 내에 제품 또는 서비스 사용을 중단할 가능성이 높은 고객을 식별하는 프로세스를 말합니다.기업은 고객 이탈을 예측함으로써 해당 고객을 유지하기 위한 사전 조치를 취하여 전체 이탈률을 줄이고 고객 충성도를 높일 수 있습니다.이탈 예측은 기존 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 확보하는 것보다 비용 효율적인 경우가 많은 구독 기반 비즈니스에서 특히 중요합니다.

제어 시스템은 다른 장치 또는 시스템의 동작을 관리, 규제 또는 명령하도록 설계된 일련의 장치 또는 프로세스를 말합니다.이러한 시스템은 자동화의 기본 요소이며 제조 프로세스부터 차량 시스템 및 로봇에 이르기까지 다양한 응용 분야의 동적 시스템을 제어하는 데 사용됩니다.제어 시스템의 주요 목적은 피드백을 기반으로 입력을 조정하여 원하는 시스템 출력을 유지하는 것입니다.

중앙 처리 장치 (CPU) 는 명령 실행 및 데이터 처리를 담당하는 컴퓨터의 기본 구성 요소입니다.컴퓨터의 “두뇌”라고도 하는 CPU는 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하고 하드웨어 기능을 관리하는 데 필요한 기본 산술, 논리, 제어 및 입/출력 (I/O) 작업을 수행합니다.중앙 처리 장치의 의미는 컴퓨팅 프로세스의 속도와 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 컴퓨터의 작업 수행 방식을 이해하는 데 매우 중요합니다.

연속형 데이터는 주어진 범위 내에서 임의의 값을 취할 수 있고 연속형 척도로 측정할 수 있는 정량적 데이터를 말합니다.이러한 유형의 데이터는 키, 체중, 시간, 온도 및 거리와 같은 측정값을 나타낼 수 있으며, 여기서 값은 무한히 더 미세한 증분으로 나눌 수 있습니다.연속형 데이터는 정보를 더 정확하고 상세하게 표현할 수 있기 때문에 통계 분석 및 연구에 자주 사용됩니다.

#차원성의 저주란 고차원 공간에서 지킬 수 있는 데이터를 정리할 수 있습니다.데이터셋의 차원 (차원) 수가 증가하면 공간 절약이 변수적으로 커지므로 머신러닝 모델이 쉽게 학습하기 어렵습니다.차원 저차원 의미는 고차원 데이터 과적합, 복잡성, 추세, 추이와 같은 수치

챗봇은 일반적으로 텍스트 또는 음성 상호 작용을 통해 사용자와 사람과 유사한 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다.챗봇은 자연어 처리 (NLP), 인공 지능 (AI) 및 사전 정의된 규칙을 사용하여 사용자 입력을 해석하고, 문의에 응답하고, 질문에 답변하거나, 권장 사항을 제공하거나, 거래를 완료하는 등의 작업을 수행합니다.이들은 일반적으로 고객 서비스, 마케팅 및 정보 검색에서 상호 작용을 자동화하고 사용자 경험을 개선하기 위해 사용됩니다.

커넥티드 카는 인터넷 액세스 및 무선 통신 기술을 탑재하여 다른 차량, 인프라 및 클라우드와 상호 작용하는 자동차를 말합니다.이러한 차량은 외부 소스와 데이터를 교환할 수 있으므로 실시간 내비게이션, 원격 진단, V2V (Vehicle-to-Vehicle) 통신과 같은 기능을 통해 안전, 편의성 및 효율성을 높일 수 있습니다.

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개념 드리프트는 머신러닝 모델이 예측하려는 대상 변수의 통계적 속성이 시간이 지남에 따라 예상치 못한 방식으로 변화하는 현상을 말합니다.이전 데이터에서 학습한 패턴이 새 데이터에 더 이상 적용되지 않을 수 있으므로 이러한 변경으로 인해 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.개념 드리프트의 의미는 사용자 행동, 시장 상황 또는 외부 영향의 변화와 같은 다양한 요인으로 인해 데이터 분포가 변할 수 있고 모델의 지속적인 모니터링과 조정이 필요한 동적 환경에서 중요합니다.

개념 드리프트 탐지는 시간 경과에 따른 대상 변수 또는 데이터 스트림의 통계적 속성 변화를 식별하는 프로세스를 말하며, 이는 머신러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.개념 드리프트는 모델이 학습한 기본 패턴이 변경되어 정확도와 신뢰성이 잠재적으로 저하될 때 발생합니다.변화하는 조건, 행동 또는 외부 요인으로 인해 데이터 분포가 변할 수 있는 동적 환경에서 모델의 효율성을 유지하려면 개념 드리프트를 감지하는 것이 필수적입니다.개념 드리프트 탐지의 의미는 모델이 시간이 지나도 정확하고 관련성이 유지되도록 하는 데 매우 중요합니다.

컨텍스트 데이터는 기본 데이터 요소에 컨텍스트를 제공하여 의미와 관련성을 높이는 정보를 말합니다.이러한 유형의 데이터는 기본 데이터가 수집되거나 관찰된 조건, 환경 또는 상황을 이해하는 데 도움이 됩니다.컨텍스트 데이터에는 시간, 위치, 사용자 행동, 기기 유형 또는 환경 조건과 같은 세부 정보가 포함될 수 있으며, 이는 종종 의사 결정, 개인화 및 분석의 정확성과 효과를 개선하는 데 사용됩니다.

컨텍스트 무결성은 정보 공유 및 개인 정보 보호 관행의 적절성을 결정하는 데 있어 컨텍스트의 중요성을 강조하는 개인 정보 보호 이론의 개념입니다.이는 개인 정보가 의료, 교육 또는 사회적 상호 작용과 같은 특정 상황에 특정한 규범, 기대 및 원칙과 일치하는 방식으로 흐를 때 프라이버시가 유지된다는 것을 의미합니다.프라이버시를 절대적 권리가 아니라 정보 교환을 관장하는 상황, 관계, 사회적 규범에 따라 달라지는 것으로 이해하려면 상황적 무결성의 의미가 매우 중요합니다.

자연어 처리 (NLP) 의 컨텍스트 창은 특정 단어나 구문의 의미를 분석하거나 예측할 때 고려되는 특정 단어나 구를 둘러싼 텍스트의 범위를 말합니다.컨텍스트 창은 단어가 나타나는 문맥을 이해하는 데 주변 텍스트를 얼마나 많이 사용하는지를 결정하며, 이는 모델이 언어를 얼마나 정확하게 해석하고 생성할 수 있는지에 영향을 줍니다.컨텍스트 창의 의미는 언어 모델링, 단어 임베딩, 기계 번역과 같은 작업에서 매우 중요합니다. 여기서 주변 단어는 언어를 이해하고 처리하는 데 중요한 정보를 제공합니다.

컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 비디오의 처리 및 분석을 통해 시각 세계를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 인공 지능 (AI) 의 한 분야입니다.컴퓨터 비전은 인간의 시각을 모방하여 컴퓨터가 물체를 인식하고 움직임을 추적하며 시각적 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.컴퓨터 비전의 의미는 안면 인식 및 자율 주행 차량부터 의료 영상 및 증강 현실에 이르기까지 시각 정보를 처리하고 이해하는 능력이 필수적인 다양한 응용 분야에서 매우 중요합니다.

컴퓨터 언어학은 컴퓨터 과학과 언어학이 교차하는 학제 간 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 처리하고 분석할 수 있도록 하는 알고리즘과 모델의 개발에 중점을 둡니다.전산 언어학의 의미는 자연어 처리 (NLP), 기계 번역, 음성 인식 및 언어 생성과 같은 광범위한 언어 관련 작업에 적용된다는 데 있습니다.목표는 언어의 구조와 기능을 이해하고 모델링하여 기계가 인간의 언어를 의미 있는 방식으로 해석하고 생성하고 이에 반응할 수 있도록 하는 것입니다.

코그너티브 컴퓨팅이란 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝과 같은 고급 기술을 사용하여 컴퓨터 모델에서 인간의 사고 프로세스를 시뮬레이션하는 것을 말합니다.이러한 시스템은 인간과 자연스럽게 상호 작용하고, 복잡한 데이터를 이해하고, 경험을 통해 학습하고, 이러한 이해를 바탕으로 의사 결정을 내리도록 설계되었습니다.코그너티브 컴퓨팅의 의미는 음성 인식, 언어 번역, 의사 결정과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 개발하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.

코그너티브 컴퓨팅 시스템은 컴퓨터 모델에서 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하는 정교한 인공 지능 (AI) 플랫폼입니다.이러한 시스템은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하여 기계가 방대한 양의 데이터를 처리 및 분석하고, 이를 통해 학습하고, 추론하고, 그 지식을 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.코그너티브 컴퓨팅 시스템의 의미는 의료, 금융, 고객 서비스와 같은 분야에서 매우 중요하며, 복잡한 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 개선하며 개인화된 사용자 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

콘텐츠 관리 시스템 (CMS) 은 사용자가 코딩과 같은 전문 기술 지식 없이도 웹 사이트에서 디지털 콘텐츠를 생성, 관리 및 수정할 수 있도록 하는 소프트웨어 애플리케이션 또는 플랫폼입니다.CMS는 웹 사이트 구축 및 유지 관리 프로세스를 간소화하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 콘텐츠를 구성하고, 미디어 파일을 관리하고, 사이트의 전체 디자인과 기능을 제어할 수 있습니다.기업 및 개인이 온라인 활동을 쉽게 업데이트하고 관리할 수 있게 해주는 콘텐츠 관리 시스템의 의미는 웹 개발에 필수적입니다.

콘텐츠 기반 검색은 이미지, 비디오 또는 문서와 같은 데이터의 검색 및 검색이 메타데이터나 키워드가 아닌 데이터의 실제 내용을 기반으로 하는 정보 검색 시스템에서 사용되는 방법입니다.이 접근 방식에는 이미지의 색상, 질감, 모양 또는 텍스트의 특정 문구 및 의미와 같은 콘텐츠의 특징을 분석하고 이러한 기능을 사용하여 데이터베이스에서 유사하거나 관련성이 높은 콘텐츠를 찾아 검색하는 작업이 포함됩니다.콘텐츠 기반 검색의 의미는 사용자가 고유한 속성을 기반으로 특정 콘텐츠를 찾아야 하는 디지털 라이브러리, 멀티미디어 검색 엔진, 전자 상거래와 같은 분야에서 매우 중요합니다.

콘텐츠 기반 인덱싱은 메타데이터나 사전 정의된 키워드에만 의존하지 않고 데이터의 실제 콘텐츠를 분석하여 데이터를 구성하고 검색하는 데 사용되는 기법입니다.이 접근 방식에는 콘텐츠에서 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 기능을 직접 추출하고 인덱싱하여 보다 정확하고 효율적인 검색 및 검색이 가능합니다.콘텐츠 기반 인덱싱의 의미는 사용자가 콘텐츠 자체의 고유한 특성을 기반으로 관련 정보를 찾아야 하는 디지털 라이브러리, 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 엔진과 같은 분야에서 매우 중요합니다.

콘텐츠 분석은 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 다양한 형태의 커뮤니케이션 내용을 분석하고 해석하는 데 사용되는 체계적인 연구 방법입니다.데이터 주석 및 대규모 언어 모델 (LLM) 의 맥락에서 콘텐츠 분석에는 대규모 데이터 세트를 검토 및 분류하여 의미 있는 패턴, 주제 및 통찰력을 추출하는 작업이 포함됩니다.이 프로세스는 특히 주석이 달린 데이터의 정확성과 관련성이 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치는 자연어 처리 (NLP) 및 컴퓨터 비전 분야에서 AI 모델 학습을 위한 데이터를 준비하는 데 매우 중요합니다.콘텐츠 분석의 의미는 AI 개발에서 특히 중요한데, 이를 통해 데이터세트가 잘 구조화되고 일관되며 모델의 목표에 맞게 조정되도록 할 수 있습니다.

큐레이션된 데이터셋은 특정 목적이나 분석을 위한 품질, 관련성 및 정확성을 보장하기 위해 신중하게 선택, 구성 및 정리된 데이터 모음입니다.큐레이션 프로세스에는 관련이 없거나 잡음이 많은 데이터를 걸러내고, 오류를 수정하고, 의도한 응용 프로그램에 더 유용하도록 추가 정보로 데이터세트를 보강하는 작업이 포함됩니다.큐레이션된 데이터셋은 유효하고 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위해 데이터의 품질과 신뢰성이 매우 중요한 머신러닝, 연구, 데이터 과학과 같은 분야에서 그 의미가 매우 큽니다.

크라우드소싱은 전통적인 직원이나 공급업체가 아닌 대규모의 사람들 (일반적으로 온라인 커뮤니티) 으로부터 의견, 아이디어, 서비스 또는 콘텐츠를 얻는 관행입니다.크라우드소싱의 의미는 집단적 지성과 집단의 기술을 활용하여 문제를 해결하고, 아이디어를 창출하거나, 작업을 완료하는 데 있습니다. 이러한 노력은 대개 더 낮은 비용과 더 효율적으로 이루어집니다.크라우드소싱은 분산된 지식과 창의성의 힘을 활용하기 위해 비즈니스, 기술, 사회 부문을 비롯한 다양한 산업에서 사용됩니다.

크라우드소싱된 주석은 이미지, 텍스트 또는 비디오와 같은 데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하는 작업을 주로 온라인 플랫폼을 통해 많은 사람들에게 아웃소싱하는 프로세스입니다.이 접근 방식은 많은 개인 (일반적으로 비전문가) 의 공동 노력을 활용하여 기계 학습 모델 및 기타 데이터 기반 응용 프로그램을 교육하는 데 중요한 주석이 달린 대규모 데이터 세트를 생성합니다.크라우드소싱된 주석의 의미는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 레이블링해야 하는 시나리오에서 중요하므로 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션입니다.

교차 도메인 학습은 한 도메인 (소스 도메인) 에 대해 개발된 지식 또는 모델을 서로 다르지만 관련된 도메인 (대상 도메인) 에 적용하는 기계 학습 기법입니다.이 접근 방식은 특히 대상 도메인의 데이터가 제한적이거나 소스와 크게 다를 때 소스 도메인의 정보를 활용하여 대상 도메인의 학습을 개선합니다.도메인 간 학습의 의미는 데이터 가용성이 도메인마다 달라지는 시나리오에서 매우 중요하며, 지식을 전달하면 리소스가 적은 도메인에서 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

크로스-모달 러닝은 학습을 향상시키고 모델 성능을 개선하기 위해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 양식이나 데이터 유형의 정보를 통합하고 처리하는 머신 러닝의 일종입니다.크로스 모드 학습의 목표는 모델이 다양한 양식의 보완 정보를 활용하여 단일 양식을 사용할 때보다 더 효과적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.크로스 모드 학습의 의미는 다양한 유형의 데이터를 이해하고 결합하는 것이 필수적인 멀티미디어 분석, 자연어 처리, 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 응용 분야에서 특히 중요합니다.

클래스 빈도는 데이터셋 내 각 클래스 또는 카테고리의 발생 또는 인스턴스 수를 나타냅니다.머신러닝의 분류 문제와 관련하여 클래스 빈도는 교육 데이터에 각 클래스가 나타나는 빈도를 나타냅니다.클래스 빈도를 이해하는 것은 데이터셋의 균형을 평가하고 특정 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 더 빈번할 수 있는 불균형 클래스를 처리하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다.클래스 빈도의 의미는 클래스 분포가 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있는 모델 교육 및 평가와 같은 작업에서 매우 중요합니다.

군집 분석은 유사한 객체 또는 데이터 요소를 특성 또는 특징에 따라 군집으로 그룹화하는 데 사용되는 통계 기법입니다.군집 분석의 주요 목적은 데이터셋 내에서 동일한 군집 내의 객체가 다른 군집 내 객체보다 더 많은 유사성을 공유하는 자연 그룹을 식별하는 것입니다.클러스터 분석은 숨겨진 패턴을 찾아내고 데이터를 분류하며 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하는 데 도움이 되므로 마케팅, 생물학, 데이터 마이닝과 같은 다양한 분야에서 특히 유용합니다.

클러스터링은 데이터 요소 집합을 클러스터로 그룹화하는 비지도 머신 러닝 기법으로, 동일한 클러스터 내의 데이터 요소가 다른 클러스터에 있는 데이터 요소보다 서로 더 유사합니다.클러스터링의 목적은 데이터의 자연스러운 그룹화를 식별하여 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 패턴, 구조 또는 관계를 파악하는 것입니다.클러스터링은 고객 세분화, 이미지 분석, 이상 징후 탐지 및 시장 조사와 같은 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

표준 상관관계는 두 변수 집합 간의 관계를 측정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다.표준 상관관계는 두 개별 변수 간의 관계를 측정하는 단순 상관 관계와 달리 두 다차원 변수 집합 간의 상관 관계를 분석하여 각 집합에서 서로 상관 관계가 가장 높은 변수의 선형 조합을 식별합니다.표준 상관관계는 심리학, 금융, 데이터 과학과 같은 분야에서 매우 중요한데, 복잡한 현상에 대한 통찰력을 얻기 위해서는 여러 변수 또는 데이터 집합 간의 관계를 이해하는 것이 매우 중요합니다.

교란 변수는 독립 변수와 종속 변수 모두에 영향을 미칠 수 있는 통계 모델 또는 실험의 외부 요인으로, 잠재적으로 이들 간에 잘못된 연관성을 초래할 수 있습니다.교란 변수가 있으면 변수 간의 인식된 관계가 왜곡되어 원인과 결과에 대한 정확한 결론을 내리기가 어려워질 수 있습니다.혼동 변수의 의미는 결과를 편향시킬 수 있는 외부 요인에 대한 통제의 필요성을 강조하기 때문에 연구와 데이터 분석에서 매우 중요합니다.