Blaze7451/Wiki-ko-20250601 huggingface dataset:
스피드볼

섬네일
스피드볼(Speed-Ball)은 후세인 로트피(첫 세계 챔피언)와 아마드 로트피(현 FISB 회장)의 아버지인 모하메드 로트피가 1961년 이집트에서 초보 테니스 선수들의 훈련을 위해 발명한 라켓 스포츠이다. 오늘날 그것은 이집트뿐만 아니라 다른 나라에서도 인기를 누리는 그 자체의 스포츠이다. 이들 국가 중 몇몇 국가는 국제 스피드볼 연맹(FISB)을 구성한다.

**설명**
섬네일
라텍스로 만든 속이 빈 공은 길이 1,70m의 나일론 실(낚시실 유형)로 연결된 금속 마스트(높이 1,70m) 주위를 회전한다. 실은 릴 주위를 자유롭게 회전하는 루프나 플라스틱 링을 통해 마스트에 매듭이 지어진다. 마스트는 40kg에서 90kg까지 베이스에 고정된다. 공은 타원형이며 작은 손잡이와 직경 약 25cm의 줄이 달린 단단한 플라스틱 라켓으로 친다. 스피드볼 코트의 크기는 단일 경기 및 8x6m의 경우 복식 기준 약 6x4m이다.

**외부 링크**
  The website of the international federation-  The official rules (August 2007) url=https://web.archive.org/web/20120224013845/http://www.speedball.jp/rule_english/SpeedBallRules2007aug.pdf
분류:개인 스포츠
분류:라켓 스포츠
분류:이집트의 스포츠
분류:이집트의 문화
분류:이집트에서 시작된 스포츠
프론테니스

프론테니스 경기
프론테니스(Frontenis)는 30미터 길이의 펠로타 코트에서 라켓(테니스 라켓 또는 이와 유사한 프론테니스 라켓)과 고무공을 사용하여 진행되는 스포츠이다. 단식 또는 복식으로 플레이할 수 있지만, 국제 대회에서는 복식 프론테니스만 진행된다. 이 스포츠는 1900년경 멕시코에서 개발되었으며 바스크족의 펠로타 특산품으로 인정을 받았다.
프론테니스에서는 두 선수 중 한 명이 라켓을 앞쪽 벽을 향해 공을 친다. 공은 앞쪽 벽의 플레이 가능한 표면에 닿아 코트의 플레이 가능한 영역으로 돌아와야 한다. 상대 선수는 공이 코트 바닥에 두 번째로 바운드되기 전에 공을 쳐야 한다. 다른 라켓 스포츠와 마찬가지로, 최고의 스트로크는 상대가 되돌릴 수 없는 스트로크이다. 프론테니스는 뛰어난 이동성, 기술, 신체적 민첩성, 정신적 민첩성, 조정 및 훈련을 요구한다.
수년 동안 프론테니스는 멕시코, 스페인, 아르헨티나 및 기타 몇몇 국가에서만 플레이되었지만 현재는 전 세계 약 18개국에서 플레이되고 있다.
분류:펠로타
분류:멕시코의 스포츠
분류:테니스의 형태
분류:라켓 스포츠
분류:1916년 스포츠
분류:멕시코에서 시작된 스포츠
베를린 시가전

베를린 시가전(-市街戰, Battle of Berlin)은 베를린 전투의 마지막 전투 중 하나로, 1945년 4월 19일부터 1945년 5월 2일까지 이어졌다. 이 전투로 유럽 전구의 주요 전투가 끝나게 되었다.efn|베를린 시가전을 포함하는 베를린 공방전이 끝난 5월 2일 이후에도 산발적으로 유럽 각지에서 전투가 이어진 곳이 있었다. 텍셀 반란의 경우 5월 20일 끝났고, 유고슬라비아에서는 5월 10일부터 5월 25일까지 젤렌고라, 오차크, 플랴나 등지에서 파르티잔과 추축군 부대 사이에 전투가 벌어졌다. 붉은 군대가 유럽에서 마지막으로 전투를 벌인 곳은 프라하로, 1945년 5월 11일에 프라하 공세가 끝났다.
1945년 4월 20일 붉은 군대는 오데르-나이세 공세를 마친 뒤 베를린을 포위할 준비를 마쳤다. 제1벨라루스전선군 소속 제79소총군단의 포병 부대가 베를린 시내를 향해 포격을 가하기 시작했고, 붉은 군대의 주요 군대는 세 방향으로 베를린을 향해 진격했다. 4월 23일부터 바실리 추이코프의 군대가 베를린 교외의 슈프레강을 건너면서 베를린을 향한 공격이 시작되었다. 한편 베를린에 대한 포위는 4월 25일 완료되었고, 붉은 군대는 4월 26일부터 베를린 시가로 진입해 독일군과 치열한 시가전을 벌였다. 4월 30일 아돌프 히틀러가 벙커에서 자살하였음에도 불구하고 독일군은 항전을 이어갔지만, 5월 2일 국가의회 의사당에 소련의 깃발이 걸리면서 공식적인 전투는 모두 끝나게 되었다.
5월 7일 독일군은 연합국에 항복하였지만, 소련군은 이를 인정하지 않았기에 5월 8일 독일군은 소련군에 별도의 항복을 하게 되었다. 베를린은 내무인민위원부 국장 라브렌티 베리야의 지도 하에 소련 군정을 받게 되었지만 이후 1945년 11월 베를린 선언에 의해 미국, 영국, 프랑스, 소련이 분할해서 통치하게 되었다.

**배경**

베를린이 붉은 군대의 목표가 된 것에는 다양한 배경이 있었다. 2002년 앤터니 비버의 저작 에 따르면 스탈린은 클라우스 푹스를 통해 맨해튼 프로젝트를 알고 있었고 베를린 내 원자력 연구시설의 우라늄과 관련 설비들, 그리고 베를린 서남쪽 달렘에 있는 카이저 빌헬름 연구소를 확보하기 위해 베를린을 목표로 삼았다.2002 병사들의 강력한 동기도 한 몫 했는데, 붉은 군대의 병사들은 독일 본토를 공격할 수 있는 기회를 얻은 것에 열광했다. 서방 연합국과 소련 사이의 미묘한 갈등도 베를린이 목표로 설정된 원인이었는데, 러시아 측 자료에 따르면 서방 연합군과 소련군 사이의 경계는 베를린으로부터 150km 떨어진 지역이었지만 윈스턴 처칠을 비롯한 서방 연합국 지도자들은 붉은 군대를 물리치고 베를린을 점령하려고 했다. 앤터니 비버는 이것이 스탈린이 베를린을 점령하기 위해 게오르기 주코프와 이반 코네프를 경쟁시키고자 정보를 조작했을 지도 모른다는 가능성을 제시했다.2002  
1944년 바그라티온 작전을 성공적으로 끝낸 후 붉은 군대는 비스와강과 바르샤바에 도달할 수 있었고, 소련군 부대들이 베를린을 공격할 수 있는 거리에 배치되어 나치 독일군의 종심을 타격 가능하게 되었다.p=670 1945년 1월 12일부터 붉은 군대는 네레프강을 건너 바르샤바에서 비스와-오데르 공세를 개시했고 4개의 전선군을 하나의 큰 전선군으로 통합했다.p=295

**서막**

**오데르-나이세 공세**

**같이 보기**
 0시 (1945년)- 유럽의 제2차 세계 대전 종전

**각주**

**내용주**

**참조주**
분류:베를린 공방전
분류:시가전
허깅 페이스

허깅 페이스(Hugging Face, Inc.)는 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 교육하기 위한 도구와 리소스를 개발하는 프랑스계 미국 회사이자 오픈 소스 커뮤니티이다. 뉴욕시에 본사를 둔 이 회사는 자연어 처리를 위해 구축된 Transformers 라이브러리와 커뮤니티 협업 및 접근성에 중점을 둔 것으로 가장 유명하다. 해당 플랫폼을 통해 사용자는 기계 학습 모델과 데이터 세트를 공유하고 작업을 선보일 수 있다.

**역사**
이 회사는 2016년 프랑스 기업가인 클레망 들랑그, 줄리앙 쇼몽, 토마스 울프가 뉴욕에서 설립했으며, 원래는 10대를 대상으로 한 챗봇 앱을 개발하는 회사였다. 챗봇 뒤에 있는 모델을 오픈 소스화한 후 회사는 기계 학습을 위한 플랫폼이 되는 데 초점을 맞추었다.
2021년 3월 허깅 페이스는 시리즈 B 자금 조달 라운드에서 4천만 달러를 모금했다.
2021년 4월 28일, 회사는 개방형 대형 언어 모델을 출시하기 위해 다른 여러 연구 그룹과 협력하여 빅사이언스 리서치 워크숍(BigScience Research Workshop)을 시작했다. 2022년 워크숍은 1,760억 개의 매개변수를 갖춘 다국어 대형 언어 모델인 BLOOM의 발표로 마무리되었다.
2021년 12월 21일, 회사는 기계 학습 모델의 대화형 브라우저 데모를 만드는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리인 Gradio를 인수했다고 발표했다.
2022년 5월 5일, 회사는 Coatue와 Sequoia가 주도하는 시리즈 C 자금 조달 라운드를 발표했다. 회사는 20억 달러의 가치 평가를 받았다.
2022년 5월 13일, 회사는 2023년까지 500만 명에게 기계 학습을 가르치겠다는 사명을 완수하기 위해 학생 대사 프로그램을 도입했다.
2022년 5월 26일, 회사는 Graphcore IPU용 Transformers 라이브러리를 최적화하기 위해 Graphcore와의 파트너십을 발표했다.
2022년 8월 3일, 회사는 SaaS 또는 온프레미스 배포를 지원하는 공개 Hugging Face Hub의 엔터프라이즈 버전인 Private Hub를 발표했다.
2023년 2월, 회사는 AWS 고객이 허깅 페이스의 제품을 사용자 지정 애플리케이션의 구성 요소로 사용할 수 있도록 허용하는 아마존 웹 서비스(AWS)와의 파트너십을 발표했다. 또한 이 회사는 차세대 BLOOM이 AWS가 개발한 독점 기계 학습 칩인 Trainium에서 실행될 것이라고 밝혔다.
2023년 8월, 회사는 시리즈 D 자금 조달에서 45억 달러 가치로 2억 3,500만 달러를 조달했다고 발표했다. 자금 조달은 세일즈포스가 주도했으며 구글, 아마존, 엔비디아, AMD, 인텔, IBM 및 퀄컴에서 주목할만한 참여가 이루어졌다.

**같이 보기**
 오픈AI- Station F

**외부 링크**
 웹 인용|url=https://www-punto--informatico-it.translate.goog/come-funziona-hugging-face-a-cosa-serve/?_x_tr_sl=it&_x_tr_tl=en&_x_tr_hl=it&_x_tr_pto=wapp|title=How Hugging Face works and what it is used for|language=it|publisher=Punto Informatico
분류:기계 학습
문서 분류

문서 분류(Document classification)는 문헌정보학, 정보과학 및 컴퓨터 과학의 문제이다. 작업은 하나 이상의 클래스 또는 범주에 문서를 할당하는 것이다. 이는 "수동으로"(또는 "지적으로") 또는 알고리즘적으로 수행될 수 있다. 문서의 지적 분류는 주로 도서관학 분야인 반면, 문서의 알고리즘적 분류는 주로 정보과학 및 컴퓨터 과학 분야이다. 그러나 문제가 중복되어 문서분류에 대한 학제간 연구가 진행되고 있다.
분류할 문서는 텍스트, 이미지, 음악 등이 될 수 있다. 각 종류의 문서에는 특별한 분류 문제가 있다. 별도로 지정하지 않으면 텍스트 분류(text classification)가 암시된다.
문서는 주제나 기타 속성(예: 문서 유형, 작성자, 인쇄 연도 등)에 따라 분류될 수 있다. 이 기사의 나머지 부분에서는 주제 분류만 고려한다. 문서의 주제 분류에는 내용 기반 접근 방식과 요청 기반 접근 방식이라는 두 가지 주요 철학이 있다.

**자동 문서 분류**
자동 문서 분류(Automatic document classification, ADC) 작업은 세 가지 종류로 나눌 수 있다. 일부 외부 메커니즘(예: 사람의 피드백)이 문서의 올바른 분류에 대한 정보를 제공하는 지도적 문서 분류(supervised document classification), 분류가 수행되어야 하는 비지도 문서 분류(unsupervised document classification, '문서 군집화'), 외부 정보를 전혀 참조하지 않고, 문서의 일부가 외부 메커니즘에 의해 레이블이 지정되는 준지도 문서 분류(semi-supervised document classification)이다. 다양한 라이선스 모델에 따라 여러 가지 소프트웨어 제품을 사용할 수 있다.

**같이 보기**
 분류- 단락- 문서- 정보 검색- 도서 분류법- 기계 학습- 지도 학습, 비지도 학습- 데이터 마이닝

**외부 링크**
  Introduction to document classification-  Bibliography on Automated Text Categorization url=https://web.archive.org/web/20190926230122/https://www.cs.technion.ac.il/~gabr/resources/atc/atcbib.html-  Bibliography on Query Classification url=https://web.archive.org/web/20191002205729/http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/Ai/query-classification.html-  Text Classification analysis page-  Learning to Classify Text - Chap. 6 of the book Natural Language Processing with Python (available online)-  TechTC - Technion Repository of Text Categorization Datasets url=https://web.archive.org/web/20200214072558/http://techtc.cs.technion.ac.il/-  David D. Lewis's Datasets-  BioCreative III ACT (article classification task) dataset
분류:데이터 마이닝
분류:정보과학
분류:지식 표현
분류:기계 학습
분류:자연어 처리
귀납적 프로그래밍

귀납적 프로그래밍(Inductive programming, IP)은 자동 프로그래밍의 특수 영역으로, 인공지능 및 프로그래밍 연구를 포괄하며 입출력 예제 또는 제약 조건과 같은 불완전한 사양에서 일반적으로 선언적(논리적 또는 기능적) 및 종종 재귀적 프로그램의 학습을 다룬다.
사용되는 프로그래밍 언어에 따라 여러 종류의 귀납적 프로그래밍이 있다. 리스프 또는 하스켈과 같은 함수형 프로그래밍 언어를 사용하는 귀납적 함수형 프로그래밍, 특히 프롤로그 (프로그래밍 언어)와 같은 논리 프로그래밍 언어 및 설명 논리와 같은 기타 논리적 표현을 사용하는 귀납적 논리 프로그래밍이 더 두드러졌지만 다른 (프로그래밍) 언어 제약 프로그래밍이나 확률 프로그래밍과 같은 패러다임도 사용되었다.

**정의**
귀납적 프로그래밍은 불완전한(형식적인) 사양에서 프로그램이나 알고리즘을 학습하는 것과 관련된 모든 접근 방식을 통합한다. IP 시스템에서 가능한 입력은 의도된 프로그램의 원하는 동작을 설명하는 일련의 훈련 입력 및 해당 출력 또는 출력 평가 기능, 특정 출력을 계산하는 프로세스를 설명하는 추적 또는 동작 시퀀스, 유도될 프로그램에 대한 제약이다. 시간 효율성이나 복잡성, 표준 데이터 유형, 사용할 미리 정의된 기능, 의도한 프로그램의 데이터 흐름을 설명하는 프로그램 체계 또는 템플릿, 솔루션 검색을 안내하는 경험적 방법 또는 기타 편견과 같은 다양한 종류의 배경 지식과 관련된다.
IP 시스템의 출력은 조건문과 루프 또는 재귀 제어 구조를 포함하는 임의의 프로그래밍 언어 또는 다른 종류의 튜링 완전 표현 언어로 작성된 프로그램이다.
많은 응용 프로그램에서 출력 프로그램은 예제 및 부분 사양과 관련하여 정확해야 하며 이는 일반적으로 사양이 '연역적' 프로그램 합성과 반대되는 자동 프로그래밍 또는 프로그램 합성 내부의 특수 영역으로 귀납적 프로그래밍을 고려하게 한다.
다른 경우, 귀납적 프로그래밍은 선언적 프로그래밍이나 표현 언어를 사용할 수 있는 보다 일반적인 영역으로 간주되며 일반적인 기계 학습, 구조 마이닝 또는 구조 마이닝의 보다 구체적인 영역과 같이 예제에서 어느 정도 오류가 있을 수도 있다. 독특한 특징은 필요한 예시 또는 부분 사양의 수이다. 일반적으로 귀납적 프로그래밍 기술은 몇 가지 예를 통해 배울 수 있다.

**같이 보기**
 귀납- 테스트 주도 개발

**외부 링크**
  Inductive Programming community page, hosted by the University of Bamberg.
분류:프로그래밍 패러다임
분류:기계 학습
귀납적 편향

귀납적 편향(Inductive bias) 또는 학습 편향(learning bias)은 학습 알고리즘에서 학습자가 아직 접하지 않은 주어진 입력의 출력을 예측하기 위해 사용하는 일련의 가정이다. 귀납적 편향은 알고리즘이 다른 패턴 대신 하나의 패턴을 학습하도록 만드는 모든 것이다(예: 선형 회귀 모델의 연속 함수 대신 결정 트리의 단계 함수).
기계 학습에서는 특정 목표 출력을 예측하는 방법을 학습할 수 있는 알고리즘을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 달성하기 위해 학습 알고리즘에는 입력 값과 출력 값의 의도된 관계를 보여주는 몇 가지 훈련 예제가 제공된다. 그런 다음 학습자는 훈련 중에 표시되지 않은 예에 대해서도 올바른 출력을 근사화해야 한다. 추가적인 가정 없이는 보이지 않는 상황이 임의의 출력 값을 가질 수 있으므로 이 문제는 해결될 수 없다. 목표 함수의 성격에 대한 필요한 가정은 유도 바이어스라는 문구에 포함된다.
귀납적 편향의 고전적인 예는 오컴의 면도날로, 목표 함수에 대한 가장 단순하고 일관된 가설이 실제로 가장 좋다고 가정한다. 여기서 일관성은 학습자의 가설이 알고리즘에 제공된 모든 예에 대해 올바른 출력을 생성한다는 것을 의미한다.
귀납적 편향의 보다 공식적인 정의에 대한 접근 방식은 수학적 논리를 기반으로 한다. 여기서 귀납적 편향은 훈련 데이터와 함께 학습자가 생성한 가설을 논리적으로 수반하는 논리식이다. 그러나 이러한 엄격한 형식주의는 귀납적 편향이 대략적인 설명(예: 인공 신경망의 경우)으로만 제공되거나 전혀 제공되지 않는 많은 실제 사례에서 실패한다.

**같이 보기**
 인지 편향
분류:편향
분류:기계 학습
커널 밀도 추정

커널 밀도 추정(Kernel density estimation, KDE)은 통계학에서 확률 밀도 추정을 위해 커널 평활화를 적용한 것이다. 즉, 커널을 가중치로 기반으로 랜덤 변수의 확률 밀도 함수를 추정하는 비모수적 방법이다. KDE는 유한한 데이터 샘플을 기반으로 모집단에 대한 추론이 이루어지는 기본적인 데이터 평활화 문제에 답한다. 신호 처리 및 계량 경제학과 같은 일부 분야에서는 일반적으로 현재 형태로 독립적으로 창안한 것으로 알려진 에마누엘 파르젠(Emanuel Parzen) 및 머레이 로젠블라트(Murray Rosenblatt)의 이름을 따서 파르젠-로젠블라트 창(Parzen-Rosenblatt window)법이라고도 한다. 커널 밀도 추정의 유명한 응용 중 하나는 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 나이브 베이즈 분류를 사용할 때 데이터의 클래스 조건부 한계 밀도를 추정하는 것이다.

**외부 링크**
  Introduction to kernel density estimation A short tutorial which motivates kernel density estimators as an improvement over histograms.-  Kernel Bandwidth Optimization A free online tool that generates an optimized kernel density estimate.-  Free Online Software (Calculator) computes the Kernel Density Estimation for a data series according to the following Kernels: Gaussian, Epanechnikov, Rectangular, Triangular, Biweight, Cosine, and Optcosine.-  Kernel Density Estimation Applet An online interactive example of kernel density estimation. Requires .NET 3.0 or later.
분류:기계 학습
KDE (동음이의)

KDE는 아래와 같은 의미를 내포하고 있다.- KDE: 자유 소프트웨어 커뮤니티
** KDE 프로젝트
*** KDE 소프트웨어 모음- 커널 밀도 추정(Kernel density estimation)- KDE: 포키즈 엔터테인먼트의 NYSE 티커 심볼
멀티 암드 밴딧

라스베이거스에 위치한 한 줄의 슬롯 머신들
멀티 암드 밴딧(Multi-armed bandit, K-armed bandit problem, N-armed bandit problem)은 확률론 및 기계 학습에서 고정된 제한된 리소스 세트를 경쟁(대안) 선택 간에 다음과 같은 방식으로 할당해야 하는 문제이다. 각 선택의 속성이 할당 당시 부분적으로만 알려지고 시간이 지남에 따라 또는 선택에 자원을 할당함으로써 더 잘 이해될 수 있을 때 예상 이득을 최대화한다. 이는 탐색-이용 트레이드오프 딜레마를 보여주는 고전적인 강화 학습 문제이다. 이 이름은 슬롯 머신이 줄지어 서 있는 도박꾼을 상상하는 데서 유래한다. 그는 어떤 기계를 플레이할지, 각 기계를 몇 번 플레이할지, 어떤 순서로 플레이할지, 현재 기계를 계속 사용할지 아니면 다른 기계를 사용해 볼지 여부를 결정해야 한다. 멀티 암드 밴딧 문제도 확률론적 스케줄링의 광범위한 범주에 속한다.
문제에서 각 기계는 선험적으로 알려지지 않은 해당 기계에 특정한 확률 분포에서 무작위 보상을 제공한다. 도박꾼의 목표는 일련의 레버 당김을 통해 얻은 보상의 합계를 최대화하는 것이다. 각 시도에서 도박꾼이 직면하는 중요한 트레이드오프는 가장 높은 기대 수익을 갖는 기계를 "이용"하는 것과 다른 기계의 예상 수익에 대해 더 많은 정보를 얻기 위한 "탐색" 사이이다. 탐색과 활용 사이의 균형은 기계 학습에서도 직면한다. 실제로 다중 무장 도적은 과학 재단이나 제약 회사와 같은 대규모 조직의 연구 프로젝트 관리와 같은 문제를 모델링하는 데 사용되었다. 문제의 초기 버전에서 도박꾼은 기계에 대한 초기 지식 없이 시작한다.
1952년 허버트 로빈스(Herbert Robbins)는 문제의 중요성을 깨닫고 "순차적 실험 설계의 일부 측면"에서 수렴적인 인구 선택 전략을 구축했다. 존 C. 기틴스(John C. Gittins)가 처음 발표한 정리인 기틴스 지수는 예상 할인 보상을 최대화하기 위한 최적의 정책을 제공한다.

**같이 보기**
 탐욕 알고리즘- 탐색이론

**외부 링크**
  MABWiser, open source Python implementation of bandit strategies that supports context-free, parametric and non-parametric contextual policies with built-in parallelization and simulation capability.-  PyMaBandits, open source implementation of bandit strategies in Python and Matlab.-  Contextual, open source R package facilitating the simulation and evaluation of both context-free and contextual Multi-Armed Bandit policies.-  bandit.sourceforge.net Bandit project, open source implementation of bandit strategies.-  Banditlib, Open-Source implementation of bandit strategies in C++.-  Leslie Pack Kaelbling and Michael L. Littman (1996). Exploitation versus Exploration: The Single-State Case.- Tutorial: Introduction to Bandits: Algorithms and Theory.  Part1.  Part2.-  Feynman's restaurant problem, a classic example (with known answer) of the exploitation vs. exploration tradeoff.-  Bandit algorithms vs. A-B testing.-  S. Bubeck and N. Cesa-Bianchi A Survey on Bandits.-  A Survey on Contextual Multi-armed Bandits, a survey/tutorial for Contextual Bandits.-  Blog post on multi-armed bandit strategies, with Python code.-  Animated, interactive plots url=https://web.archive.org/web/20230925210802/https://pavlov.tech/2019/03/02/animated-multi-armed-bandit-policies/ illustrating Epsilon-greedy, Thompson sampling, and Upper Confidence Bound exploration/exploitation balancing strategies.
분류:기계 학습
순차적 최소 최적화

순차적 최소 최적화(Sequential minimal optimization, SMO)는 서포트 벡터 머신(SVM) 학습 중에 발생하는 2차 계획법(QP) 문제를 해결하기 위한 알고리즘이다. 1998년 마이크로소프트 리서치의 존 플랫(John Platt)이 발명했다. SMO는 지원 벡터 머신 훈련에 널리 사용되며 널리 사용되는 LIBSVM 도구로 구현된다. 1998년 SMO 알고리즘의 발표는 SVM 커뮤니티에서 많은 관심을 불러일으켰다. 이전에 SVM 훈련에 사용했던 방법은 훨씬 더 복잡하고 값비싼 타사 QP 솔버가 필요했기 때문이다.
분류:최적화 알고리즘 및 방법
분류:서포트 벡터 머신
2차 계획법

2차 계획법(Quadratic programming, QP)은 이차 함수와 관련된 특정 수학적 최적화 문제를 해결하는 프로세스이다. 특히, 변수에 대한 선형 제약 조건이 적용되는 다변량 2차 함수를 최적화(최소화 또는 최대화)하려고 한다. 2차 계획법은 비선형 계획법의 한 유형이다.
이 맥락에서 "계획법"(프로그래밍)은 수학적 문제를 해결하기 위한 공식적인 절차를 의미한다. 이러한 사용은 1940년대에 시작되었으며 특별히 "컴퓨터 프로그래밍"이라는 최신 개념과 관련이 없다. 혼란을 피하기 위해 일부 실무자들은 "최적화"라는 용어를 선호한다(예: "2차 최적화").

**같이 보기**
 선형 계획법

**외부 링크**
  A page about quadratic programming url=https://web.archive.org/web/20110607212051/http://www.numerical.rl.ac.uk/qp/qp.html-  NEOS Optimization Guide: Quadratic Programming-  Quadratic Programming url=https://web.archive.org/web/20230408093722/https://www.math.uh.edu/~rohop/fall_06/Chapter3.pdf
분류:최적화 알고리즘 및 방법
신뢰 영역

신뢰 영역 또는 트러스트 리전(Trust region)은 수학적 최적화에서 모델 함수(종종 이차 함수)를 사용하여 근사된 목적 함수 영역의 하위 집합이다. 목적 함수의 적절한 모델이 신뢰 영역 내에서 발견되면 영역이 확장된다. 반대로 근사치가 좋지 않으면 영역이 축소된다.
적합성은 모델 근사치에서 예상되는 개선 비율과 목적 함수에서 관찰된 실제 개선 비율을 비교하여 평가된다. 비율의 간단한 임계값은 확장 및 축소에 대한 기준으로 사용된다. 모델 함수는 합리적인 근사치를 제공하는 영역에서만 "신뢰할 수 있습니다".
신뢰 영역 방법은 어떤 의미에서 선형 검색 방법과 쌍을 이룬다. 신뢰 영역 방법은 먼저 단계 크기(신뢰 영역의 크기)를 선택한 다음 단계 방향을 선택하는 반면, 선형 검색 방법은 먼저 단계 방향을 선택한 다음 단계 크기를 선택한다.
신뢰 영역 방법의 기본 아이디어는 많은 이름으로 알려져 있다. 이 용어의 최초 사용은 소렌슨(1982)에 의한 것으로 추정한다. 플레처(1980)의 인기 교과서에서는 이러한 알고리즘을 제한된 단계 방법(restricted-step methods)이라고 부른다. 또한 이 방법에 대한 초기 기초 작업에서 골드펠트, 퀀트 및 트로터(1966)는 이를 2차 언덕 등반(quadratic hill-climbing)이라고 부른다.

**출처**
 pages= 111–154 - Andrew R. Conn, Nicholas I. M. Gould, Philippe L. Toint " Trust-Region Methods (MPS-SIAM Series on Optimization)".- Byrd, R. H, R. B. Schnabel, and G. A. Schultz. " A trust region algorithm for nonlinearly constrained optimization", SIAM J. Numer. Anal., 24 (1987), pp. 1152–1170.- Yuan, Y. " A review of trust region algorithms for optimization" in ICIAM 99: Proceedings of the Fourth International Congress on Industrial & Applied Mathematics, Edinburgh, 2000 Oxford University Press, USA.- Yuan, Y. " Recent Advances in Trust Region Algorithms", Math. Program., 2015

**외부 링크**
  Kranf site: Trust Region Algorithms-  Trust-region methods url=https://web.archive.org/web/20220922103636/https://optimization.mccormick.northwestern.edu/index.php/Trust-region_methods
분류:최적화 알고리즘 및 방법
학습률

학습률(Learning rate)은 기계 학습 및 통계학에서 손실 함수의 최소값을 향해 이동하면서 각 반복에서 단계 크기를 결정하는 최적화 알고리즘의 조정 매개변수이다. 새로 획득한 정보가 기존 정보보다 우선하는 정도에 영향을 주기 때문에 기계 학습 모델이 '학습'하는 속도를 은유적으로 나타낸다. 적응형 제어 문헌에서는 학습률을 일반적으로 이득(gain)이라고 한다.
학습률을 설정할 때 수렴률과 오버슈팅 사이에는 균형이 있다. 하강 방향은 일반적으로 손실 함수의 기울기에 따라 결정되지만 학습률은 해당 방향으로 얼마나 큰 단계를 수행하는지 결정한다. 학습률이 너무 높으면 학습이 최소값을 뛰어넘게 되지만 학습률이 너무 낮으면 수렴하는 데 너무 오랜 시간이 걸리거나 바람직하지 않은 로컬 최소값에 갇히게 된다.
더 빠른 수렴을 달성하고 진동을 방지하고 바람직하지 않은 로컬 최소값에 갇히는 것을 방지하기 위해 학습 속도는 학습 속도 일정에 따라 또는 적응형 학습 속도를 사용하여 훈련 중에 변경되는 경우가 많다. 학습률과 그에 대한 조정도 매개변수마다 다를 수 있으며, 이 경우 뉴턴 방법의 헤세 행렬의 역행렬에 대한 근사치로 해석할 수 있는 대각 행렬이다. 학습률은 준뉴턴 방법 및 관련 최적화 알고리즘의 부정확한 선 검색에 의해 결정된 스텝 길이와 관련된다.

**같이 보기**
 과적합- 역전파- 모형 선택

**외부 링크**
 웹 인용|first=Nando |last=de Freitas |title=Optimization |work=Deep Learning Lecture 6 |location=University of Oxford |date=February 12, 2015 |url=https://www.youtube.com/watch?v=0qUAb94CpOw&list=PLE6Wd9FR--EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu&index=9 |via=YouTube 
분류:기계 학습
분류:최적화 알고리즘 및 방법
초이락 헬로 시리즈

《초이락 헬로 시리즈》는 2014년 하반기에 출시된 대한민국의 장난감 제품으로, 초이락컨텐츠팩토리에서 개발과 생산을 하였으며, 2014년부터 2018년까지 손오공이 유통을 맡았다.

**작품**
 TV 애니메이션 - 《헬로 카봇》 (1기~15기(스타가디언)) (2014년 ~ 2024년) (KBS 1TV(1기 ~ 6기)) → (SBS TV(7기(유니버스) ~ 15기(스타가디언)) (15분 애니)
 영화 애니메이션 개봉- 《극장판 헬로 카봇: 백악기 시대》 (2018년) (시간: 84분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바 & 스튜디오인빅투스)- 《극장판 헬로 카봇: 옴파로스 섬의 비밀》 (2019년) (시간: 78분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바 & 스튜디오인빅투스)- 《극장판 헬로 카봇: 달나라를 구해줘!》 (2019년) (시간: 76분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바)- 《극장판 헬로 카봇: 수상한 마술단의 비밀》 (2022년) (시간: 78분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바)

**각주**

**외부 링크**
분류:미디어 프랜차이즈
분류:장난감
황금분할 탐색

황금분할 탐색(Golden-section search)은 특정 구간 내에서 함수의 극값(최소값 또는 최대값)을 찾는 기술이다. 구간 내부에 극값이 있는 엄격한 단봉 함수의 경우 해당 극값을 찾는 반면, 여러 극값(구간 경계 포함)을 포함하는 구간의 경우 극값 중 하나로 수렴된다. 구간의 유일한 극값이 구간의 경계에 있는 경우 해당 극점은 해당 경계점으로 수렴된다. 이 방법은 지정된 간격에서 값의 범위를 연속적으로 좁히는 방식으로 작동하므로 상대적으로 느리지만 매우 견고한다. 이 기술은 알고리즘이 3개의 간격 너비가 Φ:1:Φ 비율인 4개 점에 대한 함수 값을 유지한다는 사실에서 이름이 유래되었다. 여기서 Φ는 황금비이다. 이러한 비율은 각 반복마다 유지되며 최대로 효율적이다. 경계점을 제외하고, 최소값을 검색할 때 중앙점은 항상 외부점보다 작거나 같으므로 외부점 사이에 최소값이 포함된다. 최대값을 검색할 때는 그 반대가 적용된다. 이 알고리즘은 많은 함수 평가에 대한 피보나치 검색(아래 설명됨)의 한계이다. 피보나치 탐색과 황금분할 탐색은 키퍼(Kiefer, 1953)에 의해 발견되었다(Abriel and Wilde(1966)).

**같이 보기**
 이진 검색 알고리즘

**출처**
  url-status= 
분류:황금비
분류:피보나치 수
분류:검색 알고리즘
리드의 법칙

리드의 법칙(Reed's law)은 대규모 네트워크, 특히 사회 연결망의 효용이 네트워크 규모에 따라 기하급수적으로 확장될 수 있다는 데이비드 P. 리드(David P. Reed)의 주장이다.
그 이유는 연결망 참여자의 가능한 하위 그룹 수가 2N − N − 1(여기서 N은 참여자 수)이기 때문이다. 이는 어느 것보다 훨씬 빠르게 성장한다.- 참가자 수, N 또는- 가능한 쌍 연결 수, N(N − 1)/2(메칼프의 법칙을 따름).
따라서 참여할 수 있는 그룹의 효용이 그룹별로 매우 작더라도 결국 잠재적인 그룹 멤버십의 네트워크 효과가 시스템의 전체 경제를 지배할 수 있다.

**같이 보기**
 요하이 벤클러- 메칼프의 법칙- 케빈 베이컨의 여섯 다리- 데이비드 사르노프(사르노프의 법칙)- 사회 자본

**외부 링크**
  That Sneaky Exponential—Beyond Metcalfe's Law to the Power of Community Building url=https://web.archive.org/web/20220615130132/http://www.deepplum.com/dpr/locus/gfn/reedslaw.html-  KK-law for Group Forming Services, XVth International Symposium on Services and Local Access, Edinburgh, March 2004, presents an alternative way to model the effect of social networks.
분류:경제학 법칙
분류:네트워크
분류:에포님
직선 탐색

직선 탐색(Line search, 라인 서치) 전략은 최적화에서 목적 함수 f: Rn → R의 국소 최소 x*를 찾는 두 가지 기본 반복 접근 방식 중 하나이다. 다른 접근 방식은 신뢰 영역이다.
직선 탐색 접근 방식은 먼저 목적 함수 f가 감소되는 하강 방향을 찾은 다음 x가 해당 방향을 따라 얼마나 멀리 이동해야 하는지를 결정하는 단계 크기를 계산한다. 하강 방향은 경사 하강법이나 준뉴턴법 등 다양한 방법으로 계산할 수 있다. 단계 크기는 정확하거나 부정확하게 결정될 수 있다.

**알고리즘**

**직접 탐색 방법**
이 방법에서는 최소값을 먼저 괄호로 묶어야 하므로 알고리즘은 찾는 최소값이 두 지점 사이에 있도록 지점 x1과 x2를 식별해야 한다. 그런 다음 두 개의 내부 점 x3 및 x4에서 f(x)를 계산하고 두 개의 외부 점 중 가장 낮은 함수 값을 갖는 x3 및 x4의 점에 인접하지 않은 점을 거부하여 간격을 나눈다. 후속 단계에서는 하나의 추가 내부 점만 계산하면 된다. 간격을 나누는 다양한 방법 중에서 황금분할 탐색은 탐색 진행 방법에 관계없이 간격 비율이 유지되므로 특히 간단하고 효과적이다.

여기서
 

**같이 보기**
 할선법
분류:최적화 알고리즘 및 방법
베가스 무비 스튜디오

베가스 무비 스튜디오(VEGAS Movie Studio, 구 Sony Vegas Movie Studio)는 PC용으로 설계된 소비자 기반 비선형 동영상 편집기였다. 베가스 프로의 축소 버전이었다. 소니에서 처음 13개 버전으로 개발했다. 이 버전은 버전 14~17을 개발한 Magix에 대한 소니의 크리에이티브 소프트웨어 제품군의 대부분을 2016년 대규모로 판매하면서 판매되었다. Magix는 나중에 관련 없는 Magix Movie Studio를 위해 2021년에 베가스 무비 스튜디오(VEGAS Movie Studio)를 중단했다.
베가스 무비 스튜디오의 이전 이름은 "Sonic Foundry VideoFactory" 및 "Sony Screenblast Movie Studio"였다.

**각주**

**외부 링크**
  Official Site
분류:영상 편집 소프트웨어
분류:2002년 소프트웨어
생성 예술

파일:Condensation Cube of Haacke.jpg|섬네일|Condensation Cube, plexiglass and water, by Hans Haacke; Hirshhorn Museum and Sculpture Garden, begun 1965, completed 2008
파일:Dombis 1687.jpg|섬네일|Installation view of Irrational Geometrics 2008 by Pascal Dombis
파일:10'000 moving cities V3, net-and-telepresence-based installation, 2015.jpg|섬네일|Telepresence-based installation 10.000 Moving Cities, 2016 by Marc Lee
생성 예술(generative art)은 전체 또는 부분이 자율 시스템을 사용하여 생성된 예술을 말한다. 이러한 맥락에서 자율 시스템은 일반적으로 인간이 아닌 것이며 예술가가 직접 결정해야 하는 예술 작품의 특징을 독립적으로 결정할 수 있는 시스템이다. 어떤 경우에는 인간 창조자가 생성 시스템이 자신의 예술적 아이디어를 대표한다고 주장할 수도 있고, 다른 경우에는 시스템이 창조자의 역할을 맡는다고 주장할 수도 있다.
"생성 예술"은 종종 알고리즘 예술(알고리즘으로 결정된 컴퓨터 생성 아트워크) 및 합성 미디어(알고리즘으로 생성된 모든 미디어의 일반 용어)를 의미하지만 예술가는 화학, 생물학, 기계 및 로봇 공학, 스마트 재료, 수동 시스템, 무작위화, 수학, 데이터 매핑, 대칭, 타일링 등을 사용하여 이를 만들 수도 있다.

**같이 보기**
 인공지능 예술- 라이프 게임- 미디어 아트- 대체 불가능 토큰- 바다 (운영체제)
분류:시각 예술 매체
분류:컴퓨터 아트
분류:디지털 아트
분류:뉴미디어
분류:전자 음악
분류:시각 예술 장르
분류:예술 사조
분류:회화 기법
분류:개념 미술
GIF 아트

GIF 아티스트 쇼림의 애니메이션 작품 "Ars Longa" (2013년)
GIF 아트(GIF art)는 1987년에 처음 등장한 디지털 아트의 한 형태이다. 애니메이션 GIF를 위한 기술은 수년에 걸쳐 점점 더 발전해 왔다. 2010년 이후 새로운 세대의 예술가들은 월드 와이드 웹에서 창의성을 표현할 수 있는 잠재력을 실험하는 데 집중했다. 인터넷에 대한 대량 접속으로 인해 GIF는 텀블러 (마이크로블로그) 및 Giphy와 같은 소셜 플랫폼을 통해 온라인으로 빠르게 퍼져나가고 새로운 형태의 예술로 인식될 수 있었다.
GIF 아트는 1987년부터 존재해 왔으며 2000년 이후 몇 년 동안 관객의 관심을 점점 더 많이 받고 있다. 현대 미술관과 영상 박물관(뉴욕시)과 같은 기관은 많은 젊은 예술가들 사이에서 인기가 있다.
GIF 아트 애니메이션은 전 세계 갤러리와 페스티벌에 전시되었다. 일부 작품은 물리적인 렌티큘러 인쇄 이미지의 형태로 전시된다.

**같이 보기**
 애니메이션- 그래픽 디자인- 컴퓨터 아트- 컴퓨터 그래픽스- 미디어 아트
분류:디지털 아트
인터랙티브 아트

섬네일
인터랙티브 아트(Interactive art)는 예술의 목적을 달성할 수 있도록 관객을 참여시키는 예술의 한 형태이다. 일부 인터랙티브 예술 설치물은 관찰자가 그 위, 그 주변을 걸어 다닐 수 있도록 하여 이를 달성한다. 다른 사람들은 예술가나 관객에게 어떤 방식으로든 예술 작품의 일부가 되어 달라고 요청한다.
이러한 종류의 예술 작품에는 움직임, 열, 기상 변화 또는 제작자가 작품에 응답하도록 프로그래밍한 기타 유형의 입력에 반응하는 컴퓨터, 인터페이스 (컴퓨팅) 및 때로는 센서가 포함되어 있는 경우가 많다. 가상 인터넷 아트와 전자 아트의 대부분의 예는 매우 상호작용적이다. 때때로 방문자는 하이퍼텍스트 환경을 탐색할 수 있다. 일부 작품은 외부로부터의 텍스트 또는 시각적 입력을 받아들인다. 때로는 청중이 공연 과정에 영향을 미치거나 심지어 공연에 참여할 수도 있다. 일부 다른 대화형 예술 작품은 상호 작용의 품질이 주변 자극의 모든 스펙트럼을 포함하므로 몰입형으로 간주된다. 모리스 베나윤(Maurice Benayoun) 및 제프리 쇼(Jeffrey Shaw)의 작품과 같은 가상 현실 환경은 관객이 작품을 통해 매우 상호작용적이다. 모리스 베나윤은 그들을 "방문자"(visitor)라고 부르고 미로슬라프 로갈라(Miroslaw Rogala)는 그들을 (v)사용자((v)user)라고 부르고 차 데이비스(Char Davies)는 "몰입자"(immersant)라고 부른다.
인터랙티브 아트의 초기 사례 중 일부는 1920년대로 거슬러 올라가지만 대부분의 디지털 아트는 1990년대 후반까지 예술 세계에 공식적으로 진출하지 못했다. 데뷔 이후 수많은 박물관과 공연장에서 점점 더 디지털 및 인터랙티브 아트를 작품에 수용하고 있다. 이 신진 예술 장르는 인터넷 사회 하위 문화뿐만 아니라 대규모 도시 설치를 통해 다소 빠른 방식으로 지속적으로 성장하고 진화하고 있다.

**같이 보기**
 아트 게임- 버닝 맨- 코첼라 밸리 뮤직 앤드 아츠 페스티벌- 넷 아트- 키네틱 아트- 미디어 아트- 행위 예술

분류:예술
분류:현대 미술
분류:탈근대 미술
분류:컴퓨터 아트
분류:디지털 아트
분류:미디어 아트
분류:뉴미디어
분류:개념 미술
분류:혼합 현실
사진 조작

파일:Ulysses S. Grant at City Point.jpg|섬네일|율리시스 S. 그랜트의 모습. 3장의 각기 다른 사진을 합성한 것이다.
사진 조작에는 사진을 변형하거나 변경하는 행위가 포함된다. 일부 사진 조작은 숙련된 예술 작품으로 간주되는 반면, 다른 사진 조작은 특히 속이는 데 사용될 경우 비윤리적인 행위로 간주된다. 사진은 정치적 선전, 대상의 외양 개선, 오락 또는 유머를 위해 조작될 수 있다.
응용 및 의도에 따라 일부 사진 조작은 독특한 이미지 생성과 경우에 따라 사진 작가의 예술 작품 표현을 포함하기 때문에 예술 형식으로 간주된다. 예를 들어, 앤설 애덤스는 암실 노출 기술을 사용하여 사진을 굽고(어둡게), 닷지(밝게)했다. 다른 기술로는 잉크나 페인트를 사용한 수정, 에어브러싱, 이중 노출, 암실에서 사진이나 네거티브 연결, 즉석 필름 긁기 등이 있다. 디지털 이미지에 적용되는 소프트웨어 도구는 전문 응용 프로그램부터 일반 사용자를 위한 기본 이미징 소프트웨어까지 다양하다. 포토샵 처리(Photoshopping)는 어도비 포토샵의 상표의 보통명칭화로 사진 조작을 뜻하는 동사이다.

**같이 보기**
 2차적저작물- 사료 비판

**외부 링크**
  Hoax Photo Gallery – more manipulated photos-  Erased figures in Kagemni's tomb — discusses political image manipulation with an example from Ancient Egypt
분류:디지털 아트
분류:사진 기법
조지 시벤코

조지 시벤코(George Cybenko)는 미국의 컴퓨터과학자이다. 시그모이드 함수에 대한 보편 근사 정리인 시벤코 정리를 증명하였다.
분류:미국의 컴퓨터 과학자
분류:20세기 미국 사람
분류:21세기 미국 사람
소프트웨어 아트

소프트웨어 아트(Software art)는 소프트웨어 창작이나 소프트웨어의 개념이 중요한 역할을 하는 예술 작품이다. 예를 들어 예술가가 만들고 예술 작품으로 의도한 소프트웨어 응용 프로그램이 있다. 예술적 학문 분야로서 소프트웨어 아트는 1990년대 후반부터 점점 더 주목을 받아왔다. 작품의 보급과 비판적 토론을 위해 인터넷, 특히 월드 와이드 웹(World Wide Web)에 의존하는 경우가 많기 때문에 인터넷 예술과 밀접한 관련이 있다. FILE 전자 언어 국제 페스티벌(상파울루), Transmediale(베를린), Prix Ars Electronica(린츠) 및 readme(모스크바, 헬싱키, 오르후스, 도르트문트)와 같은 예술 축제는 매체에 상당한 관심을 기울여 왔으며 이를 통해 이론가와 학계의 더 많은 청중에게 소프트웨어 아트를 제공한다.

**선별된 작가 및 작품**
 마르크 리는 소프트웨어 아트에 주력하는 아티스트로 Transmediale 2002에서 "Interaction"과 "Software" 부문을 수상했으며 2002년과 2005년 Viper International Awards를 수상했다.- 알렉세이 슐긴은 386DX 퍼포먼스 그룹으로 잘 알려져 있지만 초기 소프트웨어 예술에서 영감을 받은 창작물로도 알려져 있다.

**같이 보기**
 아트 게임데모씬- 넷 아트- 디지털 아트
** 컴퓨터 아트
분류:컴퓨터 아트
분류:디지털 아트
니콜라이 다비도프

니콜라이 다비도프(Никола́й Давы́дов)는 다음 사람을 가리킨다.- 니콜라이 다비도프(1848년~1920년)는 러시아의 변호사, 법학자이다.- 니콜라이 다비도프(1773년~1823년)는 러시아 제국의 군인이다.- 니콜라이 다비도프(1921년~1949년)는 소련의 군인이다.- 니콜라이 다비도프(1928년~2012년)는 소련의 정치인이다.- 니콜라이 다비도프(1970년~)는 키르기스스탄의 육상 선수이다.
속물

속물은 아래의 의미를 내포하고 있다.- 속물(贖物): 속죄하기 위하여 내는 물건- 속물(俗物): 속된 물건- 속물들: 2019년 영화- 속물 효과: 특정 제품에 대한 소비가 증가하게 되면 그 제품의 수요가 줄어드는 현상

**같이 보기**
 속물
미분대수방정식

미분대수방정식(differential-algebraic equation, DAE)은 대수방정식에 미분계수가 포함되어, 단순한 적분으로는 해결할 수 없는 방정식이다. 진자 방정식이 대표적인 미분대수방정식이다.

**같이 보기**
 지연미분방정식- 모델리카
분류:미분방정식