용어집

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.

전처리는 기계 학습 모델에 분석하거나 입력할 원시 데이터를 준비하는 데 취하는 일련의 단계를 말합니다.이 프로세스에는 데이터가 모델링 및 분석에 최적의 형식이 되도록 데이터를 정리, 변환 및 구성하는 작업이 포함됩니다.전처리의 의미는 입력 데이터의 품질이 결과 모델의 정확도와 성능에 직접적인 영향을 미치는 데이터 과학, 기계 학습 및 통계에서 특히 중요합니다.

사전 학습된 모델은 대규모 데이터 세트에서 이미 학습된 머신러닝 모델로서 새로운 관련 작업의 출발점으로 사용할 수 있습니다.개발자는 모델을 처음부터 학습하는 대신 사전 학습된 모델을 활용하여 시간과 계산 리소스를 절약하고 모델이 이미 습득한 지식을 기반으로 성능을 개선할 수 있습니다.사전 학습된 모델의 의미는 높은 정확도를 달성하기 위해 대규모 데이터와 광범위한 교육이 필요한 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 전이 학습과 같은 영역에서 특히 중요합니다.

예측은 데이터, 모델 또는 알고리즘을 사용하여 미래 이벤트의 결과 또는 알려지지 않은 변수의 값을 예측하거나 추정하는 프로세스를 말합니다.머신러닝, 통계, 데이터 과학의 경우 학습된 모델을 새 데이터에 적용하여 과거 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 결과를 추론함으로써 예측을 생성합니다.예측의 의미는 정확한 예측이 전략을 주도하고 운영을 최적화하며 불확실성을 줄일 수 있는 다양한 분야의 의사 결정 프로세스에서 특히 중요합니다.

예측 분석은 과거 데이터, 통계 알고리즘 및 머신 러닝 기술을 사용하여 미래의 결과와 추세를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다.예측 분석의 목표는 과거에 일어난 일을 이해하는 데 그치지 않고 미래에 일어날 일을 가장 정확하게 예측하는 것입니다.예측 분석의 의미는 기업이 결과를 개선하고, 운영을 최적화하고, 위험을 완화할 수 있는 사전 예방적인 데이터 기반 결정을 내릴 수 있게 해주기 때문에 다양한 산업에서 특히 중요합니다.

확률 이론과 베이지안 통계의 맥락에서 사전 (“사전 확률”의 줄임말) 은 새로운 증거나 데이터를 고려하기 전에 매개변수에 대한 초기 믿음 또는 가정을 나타내는 확률 분포를 말합니다.선행은 베이지안 추론의 핵심 구성 요소로, 이를 데이터 (가능성) 와 결합하여 믿음을 업데이트하고 사후 분포를 생성합니다.사전 지식의 통합이 예측에 영향을 미치고 모델 정확도를 개선할 수 있는 기계 학습, 통계, 의사 결정 이론과 같은 분야에서 선행의 의미는 특히 중요합니다.

정밀도는 기계 학습 및 통계에서 특히 분류 작업에서 모델의 정확도를 평가하는 데 사용되는 지표입니다.모델이 수행한 모든 긍정적인 예측 중 참양성 예측이 차지하는 비율을 측정합니다.정확도는 예측된 긍정적 결과 중 실제로 얼마나 정확한지를 나타내기 때문에 오탐의 비용이 높을 때 특히 중요합니다.정확성의 의미는 긍정적인 예측의 정확성이 매우 중요한 스팸 탐지, 의료 진단, 정보 검색과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.

주성분 분석 (PCA) 은 기계 학습 및 데이터 분석에 사용되는 통계 기법으로, 가변성이나 정보를 최대한 보존하면서 대규모 데이터 집합의 차원을 줄입니다.PCA는 원래 변수를 데이터에서 캡처한 분산의 양에 따라 정렬되는 주성분이라는 상관 관계가 없는 새로운 변수 집합으로 변환하여 이를 달성합니다.PCA 의미의 의미는 복잡한 데이터 세트를 단순화하고 계산 효율성을 개선하며 고차원 데이터의 시각화 및 해석을 지원하는 데 특히 중요합니다.

지각이란 감각 데이터를 수집하고 분석하여 환경을 해석하고 이해하는 시스템의 능력을 말합니다.기술 및 로봇 공학의 관점에서 보면 기계, 차량 또는 로봇은 지각을 통해 카메라, LiDAR, 레이더, 초음파 센서 또는 기타 입력 장치를 사용하여 주변 환경을 “감지”할 수 있습니다.이러한 감각 정보는 물체를 식별하고, 장애물을 감지하고, 환경 조건을 평가하기 위해 처리되어 자율적인 의사 결정 및 물리적 세계와의 상호 작용을 위한 기반을 형성합니다.

패턴 인식은 데이터의 패턴 또는 규칙성을 식별하고 분류하는 프로세스입니다.이 연구 분야는 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 인공 지능과 밀접하게 연관되어 있으며, 컴퓨터가 이전에 관찰된 패턴을 기반으로 입력 데이터 (예: 이미지, 사운드 또는 시퀀스) 를 인식하고 분류할 수 있도록 하는 기술을 포함합니다.패턴 인식의 의미는 안면 인식 및 음성 처리부터 의료 진단 및 사기 탐지에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 매우 중요하며, 복잡한 데이터 세트의 기본 패턴을 인식하는 것이 의사 결정에 필수적입니다.

풀링, 특히 최댓값 풀링은 컨벌루션 신경망 (CNN) 에서 가장 중요한 정보를 유지하면서 입력 특징 맵의 공간 차원 (너비와 높이) 을 줄이는 데 사용되는 기법입니다.Max Pooling은 고정 크기 창을 입력 특징 맵 위로 밀어 넣고 각 창 내에서 최대값을 가져와 특징 맵을 효과적으로 다운샘플링하는 방식으로 작동합니다.풀링 (Max Pooing) 의 의미는 딥러닝 및 컴퓨터 비전에서 특히 중요합니다. 풀링은 계산 복잡성을 줄이고 과적합을 제어하며 입력 데이터의 변동에 대한 네트워크를 더욱 견고하게 만드는 데 도움이 됩니다.

플래투닝이란 첨단 통신 기술과 자동화를 활용하여 한 무리의 차량들이 한 무리의 호송대를 타고 함께 이동하면서 서로 밀접하게 뒤쫓는 작업을 조율하는 것을 말합니다.플래투닝은 V2V (Vehicle-to-Vehicle) 통신, 센서 및 자율 주행 시스템을 활용하여 차량 간 거리를 줄이는 동시에 안전을 유지하고 연비를 개선하며 교통 흐름을 개선합니다.이 개념은 주로 트럭과 같은 상용 차량에 적용되지만 승용차 및 대중 교통에도 적용되고 있습니다.

확률론적 프로그래밍은 개발자가 복잡한 확률적 모델을 정의하고 이러한 모델에서 추론을 수행할 수 있도록 하여 데이터의 불확실성을 처리하도록 설계된 프로그래밍 패러다임입니다.확률 이론의 원리를 프로그래밍과 결합하여 불확실하거나 불완전한 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 모델을 구축합니다.확률론적 프로그래밍의 의미는 불확실성 관리와 확률론적 예측이 중요한 기계 학습, 인공 지능, 데이터 과학과 같은 분야에서 특히 중요합니다.