User contributions for 핵톤

30 October 2024

• 11:4611:46, 30 October 2024 diff hist +6‎ N File:ROC 그래프 그리기 예시.png ‎No edit summary current
• 10:5210:52, 30 October 2024 diff hist +462‎ K-최근접 이웃 ‎No edit summary current Tag: Visual edit

28 October 2024

• 19:1619:16, 28 October 2024 diff hist +14‎ N File:추천 시스템 매트릭스 예시.png ‎No edit summary current
• 18:4118:41, 28 October 2024 diff hist +287‎ K-최근접 이웃 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 18:3118:31, 28 October 2024 diff hist +2,713‎ K-최근접 이웃 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 17:2417:24, 28 October 2024 diff hist +3,032‎ K-최근접 이웃 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 17:0017:00, 28 October 2024 diff hist +2,556‎ N 나이브 베이즈 ‎ 새 문서: Naive Bayes '''나이브 베이즈'''는 확률에 기반한 분류 알고리즘으로, 조건부 확률을 활용하여 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 계산한다. 이 알고리즘은 '나이브(naive)'라는 이름에서 알 수 있듯이, 각 독립 변수가 서로 독립적이라는 가정을 한다. 이러한 가정은 현실에서는 성립하지 않는 경우가 많지만, 나이브 베이즈는 실제 데이터에서 실용적이고 빠른 분류... current Tag: Visual edit
• 15:3315:33, 28 October 2024 diff hist +73‎ 캘리브레이션 플롯 ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 15:3215:32, 28 October 2024 diff hist +54‎ N File:캘리브레이션 플롯.png ‎No edit summary current
• 15:3015:30, 28 October 2024 diff hist +1,154‎ N 캘리브레이션 플롯 ‎ 새 문서: '''Calibration plot''' 캘리브레이션 플롯은 머신 러닝 등의 예측 모델에서 예측 확률이 실제 결과와 얼마나 잘 일치하는지를 평가하기 위해 사용되는 도구이다. 특히 '''확률적 예측 모델'''에서 유용하며, 분류 모델의 신뢰도를 평가하는 데 자주 활용된다. == Calibration Plot의 구성 == * '''X축''': 모델의 예측 확률 (예: 0.0에서 1.0 사이의 값) * '''Y축''': 실제 관찰된 빈도(또... Tag: Visual edit

21 October 2024

• 17:4517:45, 21 October 2024 diff hist +389‎ Bag of Words ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 17:3417:34, 21 October 2024 diff hist +303‎ 베이즈 정리 ‎No edit summary current Tag: Visual edit

20 October 2024

• 19:5919:59, 20 October 2024 diff hist +1,979‎ N 리프트 곡선 ‎ 새 문서: '''Lift Curve''' '''리프트 곡선'''(한국어로 '''향상 곡선'''으로도 불린다)은 '''이진 분류''' 문제에서 모델의 성능을 평가하는 도구로, ]'''모델이 랜덤 추측에 비해 얼마나 더 나은 결과를 내는지'''를 시각적으로 보여준다. 특히 '''불균형 데이터셋'''에서 모델이 얼마나 잘 예측하는지 측정하는 데 유용하다. 파일:리프트 곡선 예시.png == 그래프 구성 == * '''Lift''':... Tag: Visual edit
• 16:4516:45, 20 October 2024 diff hist +80‎ N File:리프트 곡선 예시.png ‎No edit summary current
• 14:5514:55, 20 October 2024 diff hist +2,985‎ ROC 곡선 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 14:5214:52, 20 October 2024 diff hist +14‎ N File:ROC를 통한 임계값 선택.png ‎No edit summary current
• 14:4314:43, 20 October 2024 diff hist +14‎ N File:ROC Example.png ‎No edit summary current
• 14:4214:42, 20 October 2024 diff hist +14‎ N File:Perfect ROC.png ‎No edit summary current
• 14:0314:03, 20 October 2024 diff hist +2,850‎ N ROC 곡선 ‎ 새 문서: '''Receiver Operating Characteristic; Receiver Operating Characteristic Curve''' ROC 곡선은 분류 모델의 성능을 평가하는데 사용되는 도구로, 주로 이진 분류 문제에서 모델이 얼마나 잘 분류하는지 시각적으로 보여준다. ROC 곡선은 다양한 임계값에서 모델의 '''민감도(양성 탐지율)'''와 '''거짓 양성 비율''' 간의 관계를 나타낸다. == ROC 곡선의 구성 요... Tag: Visual edit
• 13:5113:51, 20 October 2024 diff hist +28‎ N ROC ‎ ROC 곡선 문서로 넘겨주기 current Tags: New redirect Visual edit
• 13:4513:45, 20 October 2024 diff hist +14‎ 민감도 ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 13:3213:32, 20 October 2024 diff hist +658‎ 민감도 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 13:1913:19, 20 October 2024 diff hist +1,504‎ N 민감도 ‎ 새 문서: '''Sensitivity''' 데이터 과학에서 '''민감도'''는 주로 분류 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 지표 중 하나로, '''참 양성 비율(True Positive Rate, TPR)'''을 나타낸다. 즉, 실제로 양성(Positive)인 데이터를 모델이 얼마나 잘 찾아내는지를 의미한다. == 공식 == Sensitivity = True Positive[TP] / (True Positive[TP] + False Positive[FP]) == 활용 == 이 지표는 특히 '''의료 분야'''와 같이 양성 사례... Tag: Visual edit
• 13:1813:18, 20 October 2024 diff hist +75‎ N File:Sensitivity vs Specificity.png ‎No edit summary current

6 October 2024

• 16:1516:15, 6 October 2024 diff hist +37‎ 의사결정 나무 ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 16:1416:14, 6 October 2024 diff hist +19‎ 의사결정 나무 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 16:1316:13, 6 October 2024 diff hist +1,804‎ 의사결정 나무 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 16:1316:13, 6 October 2024 diff hist +54‎ N File:의사결정나무 최소 샘플 수.png ‎No edit summary current
• 16:0316:03, 6 October 2024 diff hist +405‎ 의사결정 나무 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 11:2311:23, 6 October 2024 diff hist +37‎ Logistic regression ‎ 로지스틱 회귀 문서로 넘겨주기 Tags: New redirect Visual edit
• 11:2311:23, 6 October 2024 diff hist +36‎ N Logistic regression ‎ 새 문서: {{DISPLAYTITLE:로지스틱 회귀}} Tag: Visual edit

2 October 2024

• 12:0812:08, 2 October 2024 diff hist +4,092‎ 쿠버네티스 ‎No edit summary current Tag: Visual edit

1 October 2024

• 21:3321:33, 1 October 2024 diff hist +8,371‎ N 윈도우 명령 프롬프트 ‎ 새 문서: Windows Command Prompt; cmd.exe; 윈도우 CMD, Windows CMD == 명령어 == === 주요 명령어 === {| class="wikitable" !커맨드 !동작 |- |CD [이동할 경로] |커맨드창 위치이동 |- |dir |현재 위치의 파일과 디렉토리(폴더) 목록 보기 |- |help |명령어 도움말 보기 (명령 프롬프트 명령어를 모두 보여준다) |- |ipconfig |네트워크 설정상태 보기(/all 옵션을 붙여 상세한 설정 정보를 볼 수 있다) |- |md [생... current Tag: Visual edit

28 September 2024

• 13:5813:58, 28 September 2024 diff hist +28‎ N-fold 교차 검증 ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 13:5613:56, 28 September 2024 diff hist +338‎ 시퀀스 다이어그램 ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 13:5213:52, 28 September 2024 diff hist +27‎ N File:객체 생성 메시지.png ‎No edit summary current
• 13:5013:50, 28 September 2024 diff hist +42‎ N File:오른쪽 실선 화살표.png ‎No edit summary current
• 13:4913:49, 28 September 2024 diff hist +42‎ N File:왼쪽 점선 화살표.png ‎No edit summary current
• 13:4813:48, 28 September 2024 diff hist +45‎ N File:오른쪽 화살표 선.png ‎No edit summary current
• 09:1409:14, 28 September 2024 diff hist +2,304‎ N N-fold 교차 검증 ‎ 새 문서: '''N-fold Cross-Validation''' N-fold 교차 검증은 '''데이터셋을 N개의 부분으로 나눈 후, 그중 하나를 테스트 세트로, 나머지를 훈련 세트로 사용해 모델을 평가하는 방법'''이다. 이 과정을 N번 반복하며, 각 부분이 한 번씩 테스트 세트로 사용된다. 마지막에 N번의 평가 결과를 평균하여 모델의 성능을 측정한다. == 설명 == N-fold 교차 검증은 모델의 '''일반화 성능'''을 평가... Tag: Visual edit

27 September 2024

• 09:5009:50, 27 September 2024 diff hist +239‎ 베이즈 정리 ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 09:4909:49, 27 September 2024 diff hist +2,125‎ N 기저율 ‎ 새 문서: '''Base Rate''' 기저율은 특정 사건이나 상태가 발생할 확률을 나타내는 기본적인 통계값이다. 이는 별다른 추가 정보 없이 주어진 집단 내에서 해당 사건이 발생할 확률을 나타낸다. == 특징 == 기저율은 종종 의사결정 과정에서 무시되거나 간과되기 쉬운 값이다. 특히 개인적이거나 특수한 정보에 더 큰 비중을 두는 경향이 있을 때 기저율은 잘못 해석되거나 왜곡... current Tag: Visual edit

24 September 2024

• 20:0820:08, 24 September 2024 diff hist +2,370‎ N SDK ‎ 새 문서: '''Software Development Kit''' '''SDK'''는 특정 소프트웨어 플랫폼이나 프로그래밍 언어를 사용하여 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 도구, 라이브러리, 문서, 코드 샘플 등을 포함한 패키지이다. SDK는 개발자가 해당 플랫폼에서 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고, 특정 기능을 쉽게 구현할 수 있게 해준다. == SDK의 구성 요소 == * '''라이브러리''': 특정 기능이나 API를... current Tag: Visual edit
• 19:5819:58, 24 September 2024 diff hist +5,774‎ CUDA ‎No edit summary current Tag: Visual edit
• 19:4619:46, 24 September 2024 diff hist +3,262‎ N 그래픽 처리 장치 ‎ 새 문서: '''G'''raphics '''P'''rocessing '''U'''nit '''GPU'''는 주로 그래픽 연산을 수행하기 위해 설계된 프로세서로, 대량의 데이터 처리를 병렬로 수행할 수 있는 능력이 특징이다. 원래는 3D 그래픽스를 렌더링하기 위해 개발되었지만, 현재는 다양한 분야에서 범용적으로 사용되고 있다. GPU는 특히 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 분석 등에서 중요한 역할을 하고... current Tag: Visual edit
• 19:4419:44, 24 September 2024 diff hist +54‎ CUDA ‎No edit summary Tag: Visual edit
• 19:4319:43, 24 September 2024 diff hist +6,249‎ N CUDA ‎ 새 문서: '''CUDA'''(Compute Unified Device Architecture)는 '''NVIDIA'''가 개발한 '''병렬 컴퓨팅 플랫폼'''이자 프로그래밍 모델로, **GPU(Graphics Processing Unit)**를 활용해 일반적인 연산을 가속화하는 기술이다. 주로 고성능 연산이 필요한 AI, 머신러닝, 딥러닝, 과학 시뮬레이션, 그래픽 처리 분야에서 사용된다. CUDA를 사용하면 GPU의 '''다중 코어'''를 이용해 대규모 병렬 연산을 수행할 수 있... Tag: Visual edit
• 19:2319:23, 24 September 2024 diff hist +2,129‎ N 메모리 내 처리 ‎ 새 문서: '''PIM(Processing-In-Memory)''' '''메모리 내 처리'''는 데이터 처리와 메모리 저장을 통합한 기술로, 전통적인 컴퓨터 아키텍처에서 발생하는 '''메모리 병목 현상'''을 해결하기 위한 접근법이다. 일반적인 시스템에서는 '''프로세서(연산)'''과 '''메모리(저장)'''가 분리되어 있어, 데이터를 메모리에서 가져와 프로세서에서 처리한 후 다시 메모리에 저장하는 과정에서 병... current Tag: Visual edit
• 19:1819:18, 24 September 2024 diff hist +38‎ N 메모리 내 연산 ‎ 메모리 내 처리 문서로 넘겨주기 current Tags: New redirect Visual edit

20 September 2024

• 16:1916:19, 20 September 2024 diff hist +1,079‎ N NotebookLM ‎ 새 문서: NotebookLM은 구글에서 개발한 AI 기반 노트 작성 및 문서 관리 도구다. 이 도구는 대형 언어 모델을 활용해 사용자가 작성한 노트나 문서를 보다 효율적으로 이해하고 관리할 수 있게 돕는다. 주요 기능으로는 문서 요약, 질문에 대한 답변, 문서 내용을 바탕으로 한 통찰 생성 등이 있으며, 연구, 학습, 정보 처리 과정에서 유용하게 쓰일 수 있다. NotebookLM은 단순한 정... current Tag: Visual edit