용어집

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.

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.

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.

생성적 적대 네트워크 (GAN) 는 주어진 데이터세트를 모방한 새로운 데이터를 생성하도록 설계된 일종의 머신러닝 모델입니다.이 신경망은 제너레이터와 판별자라고 하는 두 개의 신경망으로 구성되며, 이들은 경쟁 프로세스에서 동시에 훈련됩니다.생성기는 실제 데이터셋과 유사한 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 데이터가 실제 데이터인지 아니면 생성된 데이터인지를 평가합니다.생성기의 목적은 판별자가 실제 데이터와 구별할 수 없을 정도로 확실한 데이터를 생성하는 것입니다.생성적 적대 네트워크가 의미하는 바는 두 네트워크 간의 상호 작용을 의미하며, 이를 통해 고품질 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.

가비지 인, 가비지 아웃 (GIGO) 은 데이터 품질의 중요성을 강조하는 컴퓨팅 및 데이터 처리의 원칙입니다.컴퓨터 프로그램이나 데이터 처리 시스템에서 생성되는 출력의 품질은 입력 데이터의 품질에 의해 결정된다는 내용입니다.기본적으로 입력 데이터 (가비지) 의 품질이 낮으면 사용된 처리 기법 및 알고리즘의 정교함이나 정확성에 관계없이 출력 품질 (쓰레기) 이 저하됩니다.GIGO는 데이터 수집 및 준비 과정에서 품질 관리의 역할을 강조합니다. 입력 데이터의 오류와 불일치는 오해의 소지가 있거나 잘못된 결과를 초래하여 컴퓨팅 및 데이터 기반 애플리케이션의 신뢰성과 유용성을 떨어뜨릴 수 있기 때문입니다.

욕심 알고리즘은 최적화 및 의사 결정 문제에 사용되는 알고리즘 접근 방식으로, 일련의 선택을 통해 솔루션을 점진적으로 구축합니다. 각 선택은 현재 사용 가능한 최상의 (가장 “탐욕스러운”) 옵션입니다.아이디어는 이러한 국소적 최적화가 전 세계적으로 최적의 솔루션으로 이어지기를 바라는 마음으로 각 단계에서 국소적으로 최적인 선택을 하는 것입니다.탐욕스러운 알고리즘의 의미는 문제를 효율적으로 해결하는 데 매우 중요하며, 특히 간단하고 빠른 접근이 필요할 때 더욱 그렇습니다.

유전자 알고리즘 (GA) 은 생물학적 진화의 자연 선택 과정에서 영감을 얻은 최적화 기법입니다.선택, 교차, 돌연변이 등 자연 진화 과정을 모방하여 복잡한 최적화 및 탐색 문제에 대한 대략적인 해결책을 찾는 데 사용됩니다.검색 공간이 크거나 복잡하거나 제대로 이해되지 않아 기존의 최적화 방법이 덜 효과적인 문제를 해결하려면 유전자 알고리즘의 의미가 필수적입니다.

일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 은 EU 및 유럽 경제 지역 (EEA) 내 개인의 개인 데이터 및 개인 정보를 보호하기 위해 유럽 연합 (EU) 이 제정한 법적 체계입니다.이 규정은 개인이 자신의 데이터를 더 잘 제어할 수 있도록 하기 위해 EU 거주자의 개인 데이터를 수집, 저장 또는 처리하는 조직에 대한 엄격한 지침을 제시합니다.일반 데이터 보호 규정의 의미는 글로벌 기업에 매우 중요합니다. 규정을 준수하지 않을 경우 상당한 벌금이 부과되고 기업 평판이 손상될 수 있기 때문입니다.

제너레이티브 모델은 주어진 데이터셋과 유사한 새로운 데이터 샘플을 생성하는 방법을 학습하는 머신러닝 모델의 일종입니다.서로 다른 클래스를 구분하는 데 중점을 두는 판별 모델과 달리, 생성 모델은 데이터의 기본 분포를 캡처하고 원본 데이터와 통계적으로 유사한 새로운 예제를 생성할 수 있습니다.생성 모델의 의미는 학습된 패턴을 기반으로 새롭고 사실적인 데이터를 생성하는 것이 목표인 데이터 증강, 이미지 합성, 자연어 생성과 같은 작업에서 매우 중요합니다.

지오펜싱은 GPS 또는 RFID를 사용하여 물리적 위치 주변에 가상 경계를 만드는 기술입니다.이를 통해 기업, 조직 및 장치는 특정 지역 주변에 전자 “울타리”를 설치하여 장치나 물체가 해당 지역에 들어오거나 나갈 때 조치를 취할 수 있습니다.지오펜싱은 모바일 앱, 차량 관리, 마케팅 및 보안 시스템에서 움직임을 모니터링하고 실시간으로 자산을 관리하는 데 널리 사용됩니다.

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