스파이크 앤 슬래브 회귀
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스파이크 앤 슬래브 회귀(Spike-and-slab regression)는 변수 선택과 희소 모델링을 위해 사용되는 베이지안 통계 기법입니다. 이는 두 가지 구 …
Statistics
Terms tagged with Statistics
정규화
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정규화는 기계 학습에서 일반화 오차를 크게 증가시키지 않고 줄이는 것을 목적으로 하는 중요한 개념입니다. 이는 모델이 지나치게 복잡한 패턴(노이즈 포함)을 학습 …
Rademacher complexity
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Rademacher 복잡성은 가설 클래스가 무작위 레이블(노이즈)과 얼마나 잘 상관관계가 있는지 평가합니다. 이는 모델의 용량(capacity)이나 유연성의 대 …
피 계수(Phi coefficient)
Definition
피 계수(φ)는 두 개의 이항 변수 간 연관성을 측정하는 지표로, 이분형 변수에 대한 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient) …
지각 오차 모델(Perception error model)
Definition
지각 오차 모델은 관측된 감각 데이터와 실제 진실(Ground Truth) 사이의 불일치를 설명하며, 노이즈, 가림 현상, 또는 센서의 물리적 한계 등을 고려합 …
상관관계의 수명
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동적 시스템 및 시계열 분석에서 상관관계의 수명은 두 변수가 유의미한 통계적 의존성을 유지하는 기간을 측정합니다. 이 개념은 모델의 성능 저하를 예측하고 대응하 …
선형 예측 함수
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통계 모델링 및 머신러닝에서 선형 예측 함수는 가중치가 적용된 입력 특징들의 합과 편향 항(bias term)으로 구성됩니다. 이는 일반화 선형 모델(GLM) …
홀드아웃 교차 검증
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홀드아웃 교차 검증(LOOCV)은 k가 데이터셋의 샘플 수와 같아지는 k-폴드 교차 검증의 특정 경우입니다. 이는 모델 성능에 대해 거의 편향되지 않은 추정을 …
学習可能関数クラス
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統計的学習理論において、学習可能関数クラスはアルゴリズムが利用可能な仮説空間を表します。これは、モデルが潜在的に捉えられる可能性のあるパターンの範囲やマッピングを定義します。 …
커널 밀도 추정
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커널 밀도 추정(KDE)은 이산적인 데이터 점을 부드럽게(smoothing) 하여 연속적인 확률 분포 곡선을 생성하는 기본 통계 기법입니다. 일반적으로 가우시 …
GLM
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통계 모델링에서 GLM은 일반화 선형 모델(Generalized Linear Models)의 약자로, 정규분포 이외의 오차 분포 모델을 허용하도록 선형 회귀를 …
위치, 규모 및 형태에 대한 일반화 가법 모델(GAMLSS)
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평균에만 초점을 맞추는 전통적 회귀 모델과 달리, GAMLSS는 위치(평균/중앙값), 규모(분산), 왜도 및 첨도를 포함한 전체 분포를 모델링합니다. 이는 일반 …
피처 스케일링
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피처 스케일링은 입력 변수의 범위를 표준화하여, 크기가 큰 피처가 학습 과정을 지배하는 것을 방지합니다. 일반적인 방법으로는 정규화(최소-최대 스케일링)와 표준 …
Empirical dynamic modeling
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실증 동적 모델링(EDM)은 특정 모수적 형태를 가정하지 않고 관찰 데이터를 사용하여 비선형 동적 시스템을 분석하는 프레임워크입니다. 이는 타케스의 임베딩 방법 …
EM 알고리즘 및 GMM 모델
Definition
이 용어는 기대값 최대화(Expectation-Maximization, EM) 알고리즘과 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM) …
데이터 기반 모델
Definition
데이터 기반 모델은 하드코딩된 규칙이나 명시적 로직으로 정의되지 않고, 역사적 데이터 내에서 식별된 패턴을 통해 행동과 예측이 도출되는 인공지능 시스템 유형입니 …
데이터셋 시프트
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데이터셋 시프트는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터의 분포가 추론(inference) 단계에서 마주치는 데이터의 분포와 다를 때 발생합니다. 이러한 불 …
데이터 과학 및 예측 분석(Data Science and Predictive Analytics)
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데이터 과학은 구조화되고 비구조화된 데이터에서 지식을 추출하는 학제간 과정을 포함하며, 예측 분석은 특히 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 예측하는 데 중점 …
교차 검증
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교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 추정하는 통계적 방법입니다. 가장 일반적인 형태는 k-폴드 교차 검증으로, 데이터를 k개의 동일한 부분으로 나눕니다. 모델 …
카테고리 유틸리티
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이 지표는 카테고리 집합이 해당 카테고리 내 속성 값을 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 정량화합니다. 이는 카테고리의 크기와 그 내부 구성 요소의 동질성(균일성) …
브래들리-테리 모델
Definition
브래들리-테리 모델은 심리측정학과 머신러닝에서 쌍별 비교를 처리하기 위해 널리 사용되는 확률 모델입니다. 이 모델은 각 항목에 잠재 점수를 할당하여, 특정 항목 …
편향-분산 트레이드오프
Definition
편향-분산 트레이드오프는 과소적합(높은 편향)과 과대적합(높은 분산) 사이의 긴장 관계를 설명합니다. 높은 편향을 가진 모델은 데이터에 대해 강한 가정을 하여 …
기본 비율(Base Rate)
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통계학과 머신러닝에서 기본 비율은 주어진 데이터셋 내에서 특정 상태나 결과가 가지는 근본적인 빈도를 참조합니다. 기본 비율을 무시하면 종종 기본 비율 오 …
천체통계학
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천체통계학은 통계학과 천문학을 연결하는 전문 분야로, 천문학 데이터가 가진 고유한 복잡성(예: 노이즈, 불완전한 관측, 대규모 데이터셋) …
A/B 테스트
Definition
A/B 테스트는 두 가지 변형(A와 B)을 무작위 통제 실험으로 비교하여 특정 지표에서 더 나은 결과를 가져오는지를 평가합니다. AI 엔지니어링에서 이는 최적화 …
사전 확률(프라이어)
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‘프라이어(Prior)‘는 새로운 관측치를 반영하기 전에 변수에 대해 가지고 있는 기존 신념이나 역사적 데이터를 의미합니다. 베이지안 추론 …
몬테카를로(Monte)
Definition
몬테카를로 기법은 수학적 양을 추정하기 위해 반복적인 무작위 표본 추출에 의존하는 계산 알고리즘 클래스입니다. 이들은 고차원 적분 등에서 특히 유용합니다. …
가우시안
Definition
가우시안은 평균과 분산으로 특징지어지는 연속 확률 분포인 정규 분포를 의미합니다. AI 분야에서 이는 확률적 모델링, 베이지안 추론 등 다양한 통계적 접근법에 …
인과(Ina/Causal)
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인공지능에서 인과 모델링은 한 변수에 대한 개입이 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지 이해하려는 시도입니다. 관찰된 패턴에 의존하는 예측 모델과 달리, …
카를로(Carlo)
Definition
몬테 카를로 방법은 해석적으로 풀기 어려운 복잡한 수학 문제를 근사화하기 위해 AI와 통계학에서 필수적인 기법입니다. 수천 또는 수백만 개의 무작위 표본을 생성 …
베이지안(Bayesian)
Definition
AI에서의 베이지안 접근법은 가설의 가능성을 새로운 증거가 제공됨에 따라 업데이트하기 위해 확률론을 사용합니다. 이 방법은 모델이 불확실성을 정량화하고 예측을 …