용어집

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.

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.

OTA (Over-the-Air) 업데이트는 소프트웨어 업데이트, 버그 수정 및 기타 시스템 개선 사항을 스마트폰, 차량 또는 IoT 장치와 같은 장치에 무선으로 전달하는 프로세스를 말합니다.이러한 업데이트는 물리적 연결이나 사용자의 수동 개입 없이 무선 네트워크 (예: Wi-Fi, 셀룰러 또는 Bluetooth) 를 통해 전송되고 원격으로 설치됩니다.OTA 업데이트는 최신 기술 분야에서 일반적으로 최신 기능 및 보안 패치로 기기를 최신 상태로 유지하기 위해 사용됩니다.

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물체 감지는 이미지나 비디오 내에서 물체를 식별하고 찾는 것을 포함하는 컴퓨터 비전 작업입니다.단순히 전체 이미지에 단일 범주로 레이블을 지정하는 이미지 분류와 달리, 물체 감지는 이미지 내 여러 물체를 분류할 뿐만 아니라 일반적으로 경계 상자로 표시되는 정확한 위치도 결정합니다.물체 감지의 의미는 자율 주행, 보안 시스템 및 이미지 인식과 같이 물체의 존재, 위치 및 분류를 이해하는 것이 중요한 다양한 응용 분야에서 필수적입니다.

물체 감지 데이터세트는 물체 감지 모델을 학습하고 평가하는 데 사용되는 주석이 달린 이미지 또는 비디오의 모음입니다.이러한 데이터셋에는 다양한 객체에 경계 상자, 세그멘테이션 마스크 또는 기타 형태의 주석이라는 레이블이 붙어 시각적 콘텐츠 내 객체의 존재와 위치를 나타내는 이미지 또는 비디오 프레임이 포함됩니다.객체 감지 데이터셋의 의미는 자율주행차, 보안 시스템 및 이미지 인식에 응용하여 이미지 또는 비디오 스트림의 객체를 자동으로 감지하고 분류할 수 있는 머신 러닝 모델을 개발하고 테스트하는 데 매우 중요합니다.

과적합은 모델이 학습 데이터의 세부 사항과 노이즈를 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 성능에 부정적인 영향을 미칠 때 발생하는 머신 러닝의 모델링 오류입니다.그 결과 훈련 데이터에서는 예외적으로 잘 수행되지만 새 데이터로 일반화하지 못해 예측 정확도가 떨어집니다.과적합의 의미는 머신러닝에서 모델 복잡성과 일반화 간의 균형을 이해하는 데 매우 중요합니다.

오프라인 학습은 학습이 시작되기 전에 완전히 사용할 수 있는 고정된 데이터 세트를 기반으로 모델을 학습하는 일종의 기계 학습 접근 방식입니다.모델은 이 정적 데이터세트에서 학습한 후 새 데이터를 추가로 조정하거나 업데이트하지 않고도 실시간으로 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 배포됩니다.오프라인 학습의 의미는 데이터를 일괄적으로 수집하거나 실시간 데이터 수집 및 모델 업데이트가 불가능하거나 필요하지 않은 시나리오에서 특히 중요합니다.

오픈 데이터는 모든 사람이 제한 없이 사용, 수정 및 공유할 수 있도록 자유롭게 제공되는 데이터를 말합니다.이 데이터는 일반적으로 정부, 조직 또는 기관에서 제공하며 광범위한 접근성과 사용이 가능한 공개 라이선스에 따라 공개됩니다.공개 데이터의 의미는 정부, 연구, 기업 및 교육을 포함한 다양한 부문에서 투명성, 혁신 및 협업을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

오픈 소스 소프트웨어는 누구나 소스 코드를 보고, 수정하고, 배포할 수 있는 라이선스와 함께 출시되는 소프트웨어를 말합니다.즉, 소프트웨어의 기본 코드가 대중에게 무료로 제공되므로 협업, 투명성 및 혁신이 촉진됩니다.오픈 소스 소프트웨어는 커뮤니티 주도 개발을 촉진하고 비용을 절감하며 지식과 자원의 공유를 촉진하는 기술 산업에서 특히 중요합니다.

온라인 머신 러닝은 기존의 고정된 데이터 집합이 아닌 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 모델을 점진적으로 학습하는 일종의 기계 학습 접근 방식입니다.이를 통해 모델은 변화하는 데이터 패턴과 환경에 지속적으로 적응할 수 있으므로 데이터가 생성되고 즉석에서 처리해야 하는 실시간 애플리케이션에 특히 적합합니다.온라인 머신 러닝의 의미는 새로운 정보에 대한 빠른 적응이 필수적인 금융 시장, 추천 시스템, 실시간 분석과 같은 역동적인 환경에서 매우 중요합니다.

컴퓨터 과학 및 인공 지능의 맥락에서 온톨로지는 특정 영역 내에서의 일련의 개념과 그 관계를 공식적으로 표현하는 것을 말합니다.해당 도메인에 존재하는 개체, 범주 및 속성을 정의하고 이들이 서로 상호 작용하는 방식을 설명합니다.온톨로지의 의미는 지식 관리, 시맨틱 웹 및 정보 시스템과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 이러한 분야에서는 데이터를 구성하고 해석하기 위해 개념 간의 관계를 명확하게 이해하는 것이 필수적입니다.

온톨로지 기반 주석은 공식 온톨로지 내에 정의된 개념과 관계를 사용하여 데이터에 태그를 지정하거나 레이블을 지정하는 방법입니다.이 접근 방식은 온톨로지에 표현된 구조화된 지식을 활용하여 주석이 일관되고 의미 있고 특정 지식 영역에 맞게 조정되도록 합니다.온톨로지 기반 주석의 의미는 생물 의학 연구, 시맨틱 웹 기술, 정보 검색과 같은 분야에서 중요합니다. 이러한 분야에서는 효과적인 데이터 구성, 분석 및 검색을 위해 정확하고 상황에 맞는 데이터 레이블링이 필수적입니다.

온톨로지 학습은 일반적으로 구조화되지 않았거나 반구조화된 텍스트와 같은 일련의 데이터로부터 온톨로지를 자동 또는 반자동으로 생성하는 프로세스를 말합니다.온톨로지는 특정 영역 내의 지식을 공식적으로 표현한 것으로, 개념, 범주 및 이들 간의 관계로 구성됩니다.온톨로지 학습의 의미는 지식 관리, 시맨틱 웹 개발, 인공 지능과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 방대한 데이터로부터 온톨로지를 구축하고 업데이트하면 데이터 상호 운용성, 정보 검색 및 자동화된 추론을 향상시킬 수 있습니다.

원-핫 인코딩은 머신 러닝 및 데이터 전처리에서 범주형 변수를 알고리즘에서 사용할 수 있는 숫자 형식으로 변환하는 데 사용되는 기술입니다.범주형 특징의 각 범주를 새로운 이진 열로 변환합니다. 여기서 범주의 존재 여부는 1로, 부재는 0으로 표시됩니다.원-핫 인코딩의 의미는 로지스틱 회귀, 신경망 및 트리 기반 모델과 같이 수치 입력이 필요한 기계 학습 모델을 위한 범주형 데이터를 준비할 때 특히 중요합니다.

원샷 러닝은 머신러닝 접근 방식의 일종으로, 매우 제한된 양의 레이블링된 데이터 (대개 클래스당 하나의 예제에 불과함) 에서 객체 또는 패턴을 인식하도록 모델을 학습합니다.높은 정확도를 달성하기 위해 대규모 데이터 세트가 필요한 기존의 기계 학습 방법과 달리 원샷 학습은 최소 데이터에서 일반화하는 것을 목표로 하므로 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트를 획득하는 것이 어렵거나 비용이 많이 드는 시나리오에서 특히 유용합니다.원샷 러닝의 의미는 데이터 부족이 일반적인 문제인 안면 인식, 물체 분류, 의료 진단과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.

OOD (Out of-Distribution) 탐지는 머신러닝 모델을 구축하는 데 사용되는 학습 데이터의 분포를 벗어나는 데이터 포인트를 식별하는 프로세스를 말합니다.이러한 OOD 데이터 포인트는 모델에서 학습한 패턴과 일치하지 않으므로 비정상적이거나 예상치 못한 것으로 간주됩니다.분포 외 탐지의 의미는 머신러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하는 데 특히 중요합니다. 모델이 익숙하지 않은 데이터에 직면했을 때 신뢰할 수 없는 예측을 하는 것을 방지하는 데 도움이 되기 때문입니다.

이상값 주석은 데이터세트 내에서 대부분의 데이터와 크게 다른 데이터 포인트를 식별하고 레이블을 지정하는 프로세스입니다.이러한 이상값은 데이터셋에서 관찰된 일반적인 패턴에 맞지 않는 이상, 오류 또는 드문 경우일 수 있습니다.이상값 주석의 의미는 결과의 무결성과 정확성을 유지하기 위해 이상값을 정확하게 식별하고 처리하는 것이 중요한 데이터 분석, 머신 러닝 및 통계 모델링에서 특히 중요합니다.

최적화란 주어진 제약 조건 내에서 시스템, 설계 또는 결정을 가능한 한 효과적이거나 기능적으로 만드는 프로세스를 말합니다.수학, 컴퓨터 과학, 공학의 맥락에서 최적화란 특정 목적 함수를 최대화하거나 최소화하여 일련의 가능한 선택 중에서 최상의 해법이나 결과를 찾는 것을 말합니다.최적화는 운영 연구, 기계 학습, 재무 및 물류와 같이 효율성 향상, 비용 절감 또는 성과 향상이 중요한 다양한 분야에서 특히 중요합니다.