Blaze7451/Wiki-ko-20250601 huggingface dataset:
선형 판별 분석

선형 판별 분석(Linear discriminant analysis, LDA), 정규 판별 분석(normal discriminant analysis, NDA) 또는 판별 함수 분석(discriminant function analysis)은 통계 및 기타 분야에서 사용되는 방법인 피셔의 선형 판별(Fisher's linear discriminant)을 일반화하여 두 개 이상의 클래스를 특성화하거나 구분하는 특징의 선형 조합을 찾는 것이다. 사물이나 사건의. 결과 조합은 선형 분류기로 사용될 수 있으며, 더 일반적으로는 나중에 분류하기 전에 차원 축소를 위해 사용될 수 있다.
LDA는 하나의 종속 변수를 다른 특징이나 측정값의 선형 조합으로 표현하려고 시도하는 분산 분석(ANOVA) 및 회귀 분석과 밀접한 관련이 있다. 그러나 ANOVA는 범주형 독립변수와 연속형 종속변수를 사용하는 반면, 판별분석은 연속형 독립변수와 범주형 종속변수(즉, 클래스 레이블)를 사용한다. 로지스틱 회귀 분석과 프로빗 회귀 분석은 연속 독립 변수의 값으로 범주형 변수를 설명한다는 점에서 ANOVA보다 LDA와 더 유사하다. 이러한 다른 방법은 LDA 방법의 기본 가정인 독립 변수가 정규 분포를 따른다고 가정하는 것이 합리적이지 않은 응용 분야에서 선호된다.
LDA는 또한 데이터를 가장 잘 설명하는 변수의 선형 조합을 찾는다는 점에서 주성분 분석(PCA) 및 인자 분석과 밀접한 관련이 있다. LDA는 명시적으로 데이터 클래스 간의 차이를 모델링하려고 시도한다. 대조적으로 PCA는 클래스의 차이를 고려하지 않으며 인자 분석은 유사성보다는 차이점을 기반으로 기능 조합을 구축한다. 판별 분석은 상호의존 기법이 아니라는 점에서 요인 분석과도 다르다. 즉, 독립 변수와 종속 변수(기준 변수라고도 함)를 구별해야 한다.
LDA는 각 관찰에 대한 독립 변수에 대한 측정값이 연속 수량일 때 작동한다. 범주형 독립변수를 다룰 때 동등한 기법은 판별 대응 분석이다.
판별 분석은 그룹이 선험적으로 알려진 경우(클러스터 분석과 달리) 사용된다. 각 케이스에는 하나 이상의 정량적 예측 변수 측정값에 대한 점수와 그룹 측정값에 대한 점수가 있어야 한다. 간단히 말해서 판별 기능 분석은 분류, 즉 동일한 유형의 그룹, 클래스 또는 범주로 사물을 배포하는 행위이다.

**같이 보기**
 데이터 마이닝- 결정 트리 학습법- 인자 분석- 로짓- 선형 회귀- 다차원 척도- 패턴 인식- 통계적 분류

**각주**

**외부 링크**
  Discriminant Correlation Analysis (DCA) of the Haghighat article (see above)-  ALGLIB contains open-source LDA implementation in C# / C++ / Pascal / VBA.-  LDA in Python- LDA implementation in Python-  LDA tutorial using MS Excel-  Biomedical statistics. Discriminant analysis- StatQuest: Linear Discriminant Analysis (LDA) clearly explained-  Course notes, Discriminant function analysis by G. David Garson, NC State University-  Discriminant analysis tutorial in Microsoft Excel by Kardi Teknomo-  Course notes, Discriminant function analysis by David W. Stockburger, Missouri State University date=2016-03-03 -  Discriminant function analysis (DA) by John Poulsen and Aaron French, San Francisco State University
분류:분류 알고리즘
분류:시장 조사
분류:통계적 분류
분류:시장세분화
그리스와 덴마크의 왕자 미하일

그리스와 덴마크의 왕자 미하일(Μιχαήλ, 1939년 1월 7일~2024년 7월 28일)는 그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스과 오를레앙 공녀 프랑수아즈의 외아들이다. 그는 영국의 엘리자베스 2세 여왕의 남편 에든버러 공작 필립의 사촌동생이다. 그는 크리스티안 크리스티안 9세의 여든세 손주 가운데 막내이자 맨 마지막 생존자이다.
분류:1939년 출생
분류:2024년 사망
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:파리 출신
그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스

그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스(Χριστόφορος, 1888년 8월 10일 ~ 1940년 1월 21일)는 그리스의 요르요스 1세의 다섯째 아들이자 막내로, 그의 일생 동안 여러 차례 그리스의 왕좌를 차지하고 빼앗긴 왕조에 속했다. 그의 인생의 많은 부분은 해외에서 살았다. 요르요스 1세와 올가 왕비의 막내 아들이자 콘스탄티노스 1세의 동생이다.
분류:1888년 출생
분류:1940년 사망
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:19세기 그리스 사람
분류:20세기 그리스 사람
분류:왕자
정보 필터링 시스템

정보 필터링 시스템(Information filtering system)은 인간 사용자에게 표시되기 전에 (반)자동화 또는 컴퓨터화된 방법을 사용하여 정보 스트림에서 중복되거나 원치 않는 정보를 제거하는 시스템이다. 주요 목표는 정보 과다를 관리하고 의미론적 신호 대 잡음비를 증가시키는 것이다. 이를 위해 사용자 프로필을 일부 참조 특성과 비교한다. 이러한 특성은 정보 항목(콘텐츠 기반 접근 방식) 또는 사용자의 사회적 환경(협업 필터링 접근 방식)에서 비롯될 수 있다.
정보 전송 신호 처리에서 필터 (신호 처리)는 비트 수준에서 문맥을 방해하는 잡음에 대해 사용되는 반면, 정보 필터링에 사용되는 방법은 의미적 수준에서 작동한다.
사용되는 기계 방법의 범위는 정보 추출과 동일한 원리를 기반으로 한다. 주목할만한 응용 프로그램은 이메일 스팸 필터 분야에서 찾을 수 있다. 따라서 어떤 형태의 필터가 필요한 것은 정보의 폭발뿐 아니라 부주의하거나 악의적으로 유입된 의사 정보이기도 하다.
프레젠테이션 수준에서 정보 필터링은 사용자 기본 설정 기반 뉴스피드 등의 형태를 취한다.
추천 시스템과 콘텐츠 검색 플랫폼은 사용자가 관심을 갖고 있는 정보 항목(영화, 텔레비전, 음악, 책, 뉴스, 웹 페이지)을 사용자에게 제시하려고 시도하는 능동형 정보 필터링 시스템이다. 이러한 시스템은 사용자에게 흐르는 정보에 정보 항목을 추가한다. 사용자를 향한 정보 흐름에서 정보 항목을 제거하는 것과는 반대로 사용자. 추천 시스템은 일반적으로 협업 필터링 접근 방식을 사용하거나 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식의 조합을 사용하지만 콘텐츠 기반 추천 시스템이 존재한다.

**같이 보기**
 인공지능- 필터 버블- 정보문해- 정보 과다- 정보화 사회- 칼만 필터

**외부 링크**
  Infoworld-  IEEXplore
분류:정보 시스템
분류:사회적 정보 처리
분류:유형별 소프트웨어
분류:여과기
정바오칭

정바오칭(hanja=정보청, 1955년 1월 10일 ~ )은 타이완의 정치인, 제3~4, 9대 입법위원이다. 

**각주**
분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
분류:1955년 출생
분류:국립 중싱 대학 동문
분류:국립 중앙 대학 동문
분류:대만의 기업인
분류:대만민중당당원
분류:민주진보당원
분류:살아있는 사람
분류:제3계 입법원 입법위원
분류:제4계 입법원 입법위원
분류:제9계 입법원 입법위원
분류:타오위안시 출신
그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스 (1872년)

그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스(Νικόλαος, 1872년 1월 22일 ~ 1938년 2월 8일)는 올덴부르크 왕가의 글뤽스부르크 가문 출신으로, 그리스의 요르요스 1세와 올가 콘스탄티노브나 여대공의 셋째 아들이었다. 그는 사촌인 러시아의 황제 니콜라이 2세(친척으로는 1촌, 외척으로는 2촌)와 구별하기 위해 가문 내에서 "그리스 니키"로 불렸다. 니콜라오스 왕자는 종종 그의 작품에 "니콜라오스 르프린스"라는 서명을 하는 등 재능 있는 화가였다.
분류:1872년 출생
분류:1938년 사망
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:왕자
분류:대십자 해군공훈십자장 수훈자
바이트 페어 인코딩

바이트 페어 인코딩(byte pair encoding) 또는 다이그램 코딩(digram coding)은 다운스트림 모델링에 사용하기 위해 텍스트 문자열을 표 형식으로 인코딩하기 위해 1994년 필립 게이지(Philip Gage)가 처음 설명한 알고리즘이다. 그 수정은 단일 문자(한 자리 숫자 또는 단일 구두점 포함)를 인코딩하는 토큰과 전체 단어(가장 긴 복합어 포함)를 인코딩하는 토큰을 모두 결합하는 기능을 갖춘 대형 언어 모델 토크나이저로 주목할 만하다. 첫 번째 단계에서 이 수정은 모든 고유 문자가 1자 길이의 n-그램(즉, 초기 "토큰")의 초기 세트라고 가정한다. 그런 다음 연속적으로 가장 자주 사용되는 인접 문자 쌍이 새로운 2자 길이의 n-그램으로 병합되고 해당 쌍의 모든 인스턴스가 이 새 토큰으로 대체된다. 이는 규정된 크기의 어휘를 얻을 때까지 반복된다. 새로운 단어는 항상 최종 어휘 토큰과 초기 설정 문자로 구성될 수 있다.
코퍼스(말뭉치)에서 발견된 모든 고유 토큰은 토큰 어휘에 나열되며, 그 크기는 GPT-3.5 및 GPT-4의 경우 100256에 달한다.
수정된 알고리즘과 원본 알고리즘의 차이점은 원본 알고리즘이 가장 빈번한 데이터 바이트 쌍을 병합하지 않고 이를 초기 데이터 세트에 포함되지 않은 새로운 바이트로 대체한다는 것이다. 초기 데이터 세트를 다시 작성하려면 대체 항목의 순람표가 필요하다. 이 알고리즘은 연산 부하가 낮고 일관성과 신뢰성을 유지하므로 토큰화에 효과적이다.

**각주**
분류:데이터 압축
분류:무손실 압축 알고리즘
구매 전환율 최적화

구매 전환율 최적화(Conversion rate optimization, 전환율 최적화, CRO)는 사용자나 웹사이트 방문자가 원하는 행동(제품 구매, 연락처 남기기 등)을 취하는 비율을 높이는 프로세스이다.

**역사**
온라인 전환율 최적화(또는 웹사이트 최적화)는 닷컴버블 이후 기술 회사들이 지출에 대해 더 잘 인식하고 웹사이트 분석. 폭발 이후 웹 사이트 생성에 대한 접근성이 높아지면서 사용자 경험이 좋지 않은 페이지가 엄청나게 많이 생성되었다. 2000년대 초반 웹에서 경쟁이 치열해지면서 웹사이트 분석 도구를 사용할 수 있게 되었고 웹사이트 유용성에 대한 인식이 높아지면서 인터넷 마케팅 담당자는 자신의 전략에 대한 측정 가능한 항목을 만들고 웹사이트의 사용자 경험을 개선하라는 메시지를 받았다.
2004년에는 새로운 도구를 통해 인터넷 마케팅 담당자가 웹사이트 디자인 및 콘텐츠 변형을 실험하여 어떤 레이아웃, 텍스트 복사, 제안 및 이미지가 가장 효과적인지 결정할 수 있었다. 테스트에 대한 접근성이 높아지고 알려지기 시작했다. 이러한 형태의 최적화는 2007년에 무료 도구인 구글 웹사이트 옵티마이저가 도입되면서 가속화되었다. 오늘날 최적화와 전환은 많은 디지털 마케팅 캠페인의 핵심 측면이다. 예를 들어, 2017년 인터넷 마케팅 담당자를 대상으로 실시된 연구 조사에 따르면 응답자의 50%가 CRO가 "전체 디지털 마케팅 전략에 중요하다"고 생각하는 것으로 나타났다.
구매 전환율 최적화는 추적, 테스트 및 지속적인 개선을 강조하는 마케팅 접근 방식인 다이렉트 마케팅과 많은 원칙을 공유한다. 다이렉트 마케팅은 20세기 초반에 대중화되었으며 다이렉트 마케팅 협회와 같은 산업 그룹의 형성에 의해 뒷받침되었다. 다이렉트 마케팅 협회는 1917년에 결성되어 나중에 데이터 및 마케팅 협회로 명명되었으며 2018년 5월 31일 발표 이후 전국 광고주 협회에 인수되었다.
현대의 구매 전환율 최적화와 마찬가지로 직접 반응 마케팅 담당자도 A/B 분할 테스트, 응답 추적 및 대상자 테스트를 실행하여 메일, 라디오 및 인쇄 캠페인을 최적화한다.

**같이 보기**
 타겟 광고- 다이렉트 마케팅- 디지털 마케팅- 판촉- A/B 테스트- 개인화- 사용자 의도- 검색 엔진 최적화

**각주**
분류:디지털 마케팅
점 확산 함수

점 확산 함수(Point spread function, PSF)는 점원(point source) 또는 점 물체에 대한 초점 광학 이미징 시스템의 반응을 설명한다. PSF에 대한 보다 일반적인 용어는 시스템의 임펄스 응답이다. PSF는 집속 광학 이미징 시스템의 임펄스 응답 또는 임펄스 응답 함수(IRF)이다. 많은 상황에서 PSF는 공간 충격으로 간주되는 단일 점 객체를 나타내는 이미지의 확장된 얼룩으로 생각할 수 있다. 기능적인 측면에서 이는 이미징 시스템의 OTF(광 전달 함수)의 공간 영역 버전(즉, 역 푸리에 변환)이다. 이는 푸리에 광학, 천문 촬영, 의학촬영, 전자현미경 및 3D 현미경(예: 공초점 레이저 스캐닝 현미경) 및 형광현미경과 같은 기타 이미징 기술에 유용한 개념이다.
이미징 시스템에 대한 점 물체 이미지의 퍼짐(흐림) 정도는 이미징 시스템의 품질을 측정하는 척도이다. 형광 현미경, 망원경 또는 광학 현미경과 같은 비간섭 이미징 시스템에서 이미지 형성 프로세스는 이미지 강도가 선형이며 선형계 이론으로 설명된다. 이는 두 물체 A와 B가 비간섭 이미징 시스템에 의해 동시에 이미징될 때 결과 이미지가 독립적으로 이미징된 물체의 합과 동일하다는 것을 의미한다. 즉, 광자의 비상호작용 특성으로 인해 A의 이미징은 B의 이미징에 영향을 받지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 공간 불변 시스템, 즉 이미징 공간의 모든 곳에서 PSF가 동일한 시스템에서 복잡한 객체의 이미지는 해당 객체와 PSF의 합성곱이다. PSF는 회절 적분으로부터 파생될 수 있다.

**같이 보기**
 에어리 원반- 현미경

**각주**

**출처**
분류:광학
분류:안과
소 버짐병

소 버짐병은 세계적으로 발생하는 곰팡이에 의한 전염병으로 나이에 관계없이 발생하나 특히 2살 이하의 소에 많으며 발육부진, 모피의 손상 등 경제적 피해를 주며, 사람에도 피부병을 감염시키는 인수공통전염병이다.
3~4주의 잠복기를 거쳐 서서히 증상이 나타나는데 감염된 곰팡이의 병원성과 소의 건강상태 그리고 면역력에 따라 증상이 없는 경우도 있으며 면역력이 약한경우에는아주 심하게 나타나는 것 등 다양한 유형을 보인다. 소의 털에 감염된 곰팡이 포자는 각질섬유를 생성하는 모근부 바로 윗부분에서 자라며 모근세포를 파괴하여 탈모증을 일으키게 된다.  

**원인**
소가 설사병에 걸렸을때도 신속하게 치료하지 않아서 전해질 보충을 해서 회복되었어도 면역력이 약하기 때문에설사병에 다시 걸릴수있고 어떤 질병에도 노출될 가능성이 높으며 경제적 피해를 준다.
분류:수의학
분류:농업의학
분류:동물 세균성 질병
마리나 카렐라

마리나 카렐라(Μαρίνα Καρέλλα, 1940년 7월 17일 ~ )는 그리스의 예술가이며 그리스와 덴마크의 왕자 미하일의 부인이다.

**외부 링크**
 archivedate=28 June 2012- 뉴스 인용|url=http://findarticles.com/p/articles/mi_m1248/is_6_93/ai_n13804306/|title=Marina Karella at the Benaki Museum's Annex|last=Ruas|first=Charles|date=June–July 2005|work=Art in America- language=Greek, English
분류:1940년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 그리스 사람
분류:21세기 그리스 사람
분류:그리스의 화가
분류:아테네 출신
분류:그리스 글뤽스부르크가
결정 분석

결정 분석 또는 의사결정 분석(Decision analysis, DA)은 공식적인 방식으로 중요한 결정을 처리하는 데 필요한 철학, 방법론 및 전문 실무로 구성된 분야이다. 의사결정 분석에는 결정의 중요한 측면을 식별하고, 명확하게 표현하고, 공식적으로 평가하기 위한 많은 절차, 방법 및 도구가 포함된다. 잘 구성된 결정 표현에 최대 기대효용 공리를 적용하여 권장되는 조치 과정을 규정한다. 그리고 결정의 공식적인 표현과 그에 따른 권장 사항을 의사결정자와 기타 기업 및 기업 외부 이해관계자를 위한 통찰력으로 변환한다.

**같이 보기**
 선택- 의사결정 지원 시스템- 결정 이론- 마이크로모트

**외부 링크**
  Society of Decision Professionals, the professional society supporting decision professionals as the advisors of choice when facing important, complex decisions.-  Decision Analysis Society, a subdivision of the Institute for Operations Research and the Management Sciences specializing in Decision Analysis-  Decision Analysis Affinity Group, DAAG, has merged with and become the annual conference of the Society of Decision Professionals. Formed as an informal group of DA practitioners, DAAG was started in 1995 by Tom Spradlin, John Palmer, and David Skinner.

분류:분석
내용 기반 이미지 검색

콘텐츠 기반 이미지 검색의 일반적인 방식
내용 기반 이미지 검색, 콘텐츠 기반 이미지 검색(Content-based image retrieval, Query by Image Content, QBIC, Content-Based Visual Information Retrieval, CBVIR)은 대규모 데이터베이스에서 이미지 검색 문제, 즉 디지털 이미지 검색 문제에 컴퓨터 비전 기술을 적용한 것이다. 콘텐츠 기반 이미지 검색은 전통적인 개념 기반 접근 방식과 반대된다.
"내용 기반"이란 검색이 이미지와 관련된 키워드, 태그, 설명과 같은 메타데이터가 아닌 이미지의 콘텐츠를 분석한다는 의미이다. 이 맥락에서 "내용"이라는 용어는 색상, 모양, 질감 또는 이미지 자체에서 파생될 수 있는 기타 정보를 의미할 수 있다. 순전히 메타데이터에 의존하는 검색은 주석 품질과 완전성에 의존하기 때문에 CBIR이 바람직하다.

**같이 보기**
 문서 분류- MPEG-7- 최근접 이웃 탐색- 순위 학습

**외부 링크**
  access-date=2019-01-22 - the original article-  IJMIR many CBIR-related articles-  Search by Drawing-  Demonstration of a visual search engine for images. (Search by example image or colors)
분류:인공지능의 응용
분류:이미지 검색
이미지 검색

이미지 검색(Image retrieval) 시스템은 대규모 디지털 이미지 데이터베이스에서 이미지를 탐색, 검색 및 검색하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템이다. 이미지 검색의 가장 전통적이고 일반적인 방법은 캡션, 키워드, 제목 또는 설명과 같은 메타데이터를 이미지에 추가하여 검색이 주석 단어에 대해 수행될 수 있도록 하는 몇 가지 방법을 활용한다. 수동 이미지 주석은 시간이 많이 걸리고 힘들며 비용이 많이 든다. 이를 해결하기 위해 자동 영상 주석에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 또한 소셜 웹 애플리케이션과 시맨틱 웹의 증가는 여러 웹 기반 이미지 주석 도구의 개발에 영감을 주었다.
최초의 마이크로컴퓨터 기반 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 1990년대 MIT에서 바니레디 프라사드, 아마르 굽타, 후민 툰가, 스튜어트 매드닉에 의해 개발되었다.
2008년 설문 조사 기사에 따르면 2007년 이후 진행 상황이 기록되어 있다.
2021년 기준 모든 이미지 검색 시스템은 3D 이미지가 아닌 2D 이미지용으로 설계되었다.

**같이 보기**
 컴퓨터 비전- 이미지 편집- 디지털 화상 처리- 정보 검색- 순위 학습

**각주**

**외부 링크**
  Image-Net.org-  VGG Image Search Engine(VISE) : a free and open source software for visual search of a large number of images using an image as a search query.
확률적 경사 하강법

확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent, SGD)은 적절한 평활성 특성(예: 미분 가능 또는 하위 미분 가능)을 사용하여 목적 함수를 최적화하기 위한 반복 방법이다. 이는 실제 기울기(전체 자료 집합에서 계산됨)를 해당 추정치(데이터의 무작위로 선택된 하위 집합에서 계산됨)로 대체하기 때문에 경사 하강법 최적화의 확률론적 근사치로 간주될 수 있다. 특히 고차원 최적화 문제에서 이는 매우 높은 계산 부담을 줄여 수렴률을 낮추는 대신 더 빠른 반복을 달성한다.
확률적 근사의 기본 아이디어는 1950년대 로빈스-몬로(Robbins-Monro) 알고리즘으로 거슬러 올라간다. 오늘날 확률적 경사 하강법은 기계 학습에서 중요한 최적화 방법이 되었다.

**같이 보기**
 선형 분류

**각주**

**외부 링크**
  Using stochastic gradient descent in C++, Boost, Ublas for linear regression-  Machine Learning Algorithms- 웹 인용|work=3Blue1Brown |title=Gradient Descent, How Neural Networks Learn |date=October 16, 2017 |url=https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi&index=2  
via=YouTube - 저널 인용|url=https://distill.pub/2017/momentum/ |title=Why Momentum Really Works |last=Goh |journal=Distill |date=April 4, 2017 |volume=2 |issue=4 |doi=10.23915/distill.00006 |doi-access=free  Interactive paper explaining momentum.
분류:계산통계학
분류:기계 학습 알고리즘
분류:볼록 최적화
SGD (동음이의)

SGD는 아래 항목을 함의한다.- 싱가포르 달러의 ISO 4217 코드 SGD- 사르고다(Sargodha): 파키스탄의 도시- 확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent)- 뒤나모 드레스덴(SG Dynamo Dresden)- 스마트 그리드(Smart Grid Device) 디바이스- 수리가오논어의 ISO 639-3 코드 sgd- 지속가능 개발 목표(Sustainable Development Goals)
원-핫

원-핫(One-hot)은 디지털 회로 및 기계 학습에서 값의 합법적인 조합이 단일 하이(1) 비트와 다른 모든 비트가 로우(0)인 비트 그룹이다. 하나의 '0'을 제외하고 모든 비트가 '1'인 유사한 구현을 원-콜드(one-cold)라고 부른다. 통계학에서 가변수는 범주형 데이터를 표현하는 유사한 기술을 나타낸다.

**같이 보기**
 복호화- 그레이 부호- 크로네커 델타- 일진법- XOR 게이트

**각주**
분류:디지털 전자공학
분류:1
오버슈팅 모델

오버슈팅 모델(Overshooting model) 또는 환율 오버슈트 가설(exchange rate overshoot hypothesis)은 경제학자 뤼디거 돈부쉬가 처음 개발한 것으로, 높은 수준의 환율 변동성에 대한 이론적 설명이다. 이 모델의 주요 특징에는 상품 가격이 단기적으로 경직되거나 변화가 느리다는 가정이 포함되지만, 통화 가격은 유연하고, 자산 시장의 차익거래는 노출되지 않은 이자 패리티 방정식을 통해 유지되며, 환율 변화에 대한 기대는 "일관적"이다. 즉, 합리적이다. 이 모델의 가장 중요한 통찰력은 경제의 일부 부분에서 조정 지연이 다른 부분에서 보상 변동성을 유발할 수 있다는 것이다. 특히, 외생변수가 변할 때 환율에 미치는 단기 효과는 장기 효과보다 클 수 있으므로 단기적으로 환율은 새로운 균형 장기 가치를 초과한다.
돈부쉬는 많은 경제학자들이 이상적인 시장이 균형에 도달하고 그 상태를 유지해야 한다는 견해를 갖고 있을 때 이 모델을 개발했다. 이러한 관점에서 볼 때 시장의 변동성은 해당 시장의 불완전하거나 비대칭 정보 또는 조정 장애의 결과일 수 있다. 이러한 견해를 거부하면서 돈부쉬는 변동성이 사실 그보다 훨씬 더 근본적인 특성이라고 주장했다.
이 모델에 따르면, 통화 정책에 변화가 생기면(예: 예상치 못한 통화 공급의 영구적인 증가) 시장은 가격과 수량 간의 새로운 균형에 맞춰 조정된다. 처음에는 상품 가격의 "경직성" 때문에 새로운 단기 균형 수준은 먼저 금융 시장 가격의 변화를 통해 달성된다. 그런 다음 점차적으로 상품 가격이 "고정 해제"되고 새로운 균형으로 이동함에 따라 외환시장은 지속적으로 가격을 조정하여 새로운 장기 균형 수준에 접근한다. 이 과정이 순조롭게 진행된 후에야 국내 화폐시장, 외환시장, 상품시장에서 새로운 장기적 균형이 달성될 것이다.
결과적으로 외환시장은 처음에는 화폐 변화에 과민반응하여 새로운 단기 균형을 달성하게 된다. 시간이 지남에 따라 상품 가격은 결국 반응하여 외환 시장의 과잉 반응이 사라지고 경제가 모든 시장에서 새로운 장기 균형에 도달하게 된다.

**같이 보기**
 환율

**출처**
  s2cid= 53576013 -  "Dornbusch's Overshooting Model After Twenty-Five Years", 2001 analysis by Kenneth Rogoff, International Monetary Fund.- Romer, David. Advanced Macroeconomics. Third Edition. pp. 234–236.
분류:경제 모형
자료 긁어내기

자료 긁어내기(data dredging, 데이터 드레징) 또는 자료 캐고들기(data snooping, 데이터 스누핑) 또는 p-해킹(p-hacking)은 통계적으로 유의미한 것으로 표시될 수 있는 데이터의 패턴을 찾기 위해 데이터 분석을 오용하여 오탐의 위험을 극적으로 증가시키고 과소평가하는 것이다. 이는 데이터에 대해 많은 통계 테스트를 수행하고 중요한 결과가 나온 데이터만 보고함으로써 수행된다.
데이터 드레징 프로세스에는 철저한 검색을 통해 단일 자료 집합을 사용하여 여러 가설을 테스트하는 작업이 포함된다. 상관 관계를 보여줄 수 있는 변수 조합, 평균의 차이 또는 다른 항목에 의한 분석을 보여주는 사례 또는 관찰 그룹에 대해 테스트할 수 있다.
통계적 유의성에 대한 기존 테스트는 우연이 작용할 경우 특정 결과가 발생할 확률에 기반을 두고 있으며 특정 유형의 잘못된 결론(귀무 가설의 잘못된 기각)이 발생할 위험을 필연적으로 받아들인다. 이 위험 수준을 유의성이라고 한다. 많은 수의 테스트가 수행되면 일부는 이러한 유형의 잘못된 결과를 생성한다. 따라서 무작위로 선택한 가설의 5%는 5% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있고, 1%는 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있으며, 이런 식으로 우연히만 발생한다. 충분한 가설을 테스트하면 일부 가설이 통계적으로 유의미한 것으로 보고될 것이 거의 확실하다(비록 이것이 오해의 소지가 있음에도 불구하고). 임의의 정도를 지닌 거의 모든 데이터 세트에는 (예를 들어) 일부 허위 상관 관계가 포함될 가능성이 높기 때문이다. 주의하지 않으면 데이터 마이닝 기술을 사용하는 연구자가 이러한 결과로 인해 쉽게 오해를 받을 수 있다. p-해킹(p-값과 관련하여)이라는 용어는 사회 과학 연구에서 이러한 문제를 밝히는 데 주력해 온 블로그 데이터 콜라다(Data Colada)의 연구자 3명이 2014년 논문에서 만들어낸 것이다.
데이터 드레징은 다중 비교 문제를 무시한 예이다. 한 가지 형태는 독자에게 검사된 하위 그룹 비교의 총 개수를 알리지 않고 하위 그룹을 비교하는 것이다.

**같이 보기**
 에일리어싱- 기저율 오류- 바이블 코드- 불의 부등식- 체리 피킹- 링컨과 케네디의 공통점- 과적합- 파레이돌리아- 예측 분석- 기본 및 응용 사회 심리학- p-값- 멘델의 유전법칙

**각주**

**외부 링크**
  A bibliography on data-snooping bias-  Spurious Correlations, a gallery of examples of implausible correlations- StatQuest: P-value pitfalls and power calculations-  Video explaining p-hacking by "Neuroskeptic", a blogger at Discover Magazine-  Step Away From Stepwise, an article in the Journal of Big Data criticizing stepwise regression
분류:편향
분류:인지 편향
분류:연구부정행위
분류:데이터 마이닝
분류:실험 설계
분류:가설 검정
분류:통계의 오용
가우시안 과정

가우시안 과정(Gaussian process)은 확률론 및 통계학에서 확률 과정(시간 또는 공간으로 색인된 무작위 변수의 모음)이므로 이러한 무작위 변수의 모든 유한 컬렉션은 다변량 정규분포를 갖는다. 가우시안 과정의 분포는 모든 (무한히 많은) 무작위 변수의 결합분포이므로 연속 도메인을 갖는 함수에 대한 분포이다. (예: 시간이나 공간)
가우시안 과정의 개념은 가우스 분포(정규 분포) 개념을 기반으로 하기 때문에 카를 프리드리히 가우스의 이름을 따서 명명되었다. 가우시안 과정은 다변량 정규 분포의 무한 차원 일반화로 볼 수 있다.
가우시안 과정은 정규 분포에서 상속된 속성의 이점을 활용하여 통계 모델링에 유용한다. 예를 들어, 랜덤 프로세스가 가우시안 과정으로 모델링되면 다양한 파생 수량의 분포를 명시적으로 얻을 수 있다. 이러한 양에는 일정 기간 동안 프로세스의 평균 값과 작은 시간 세트에서 샘플 값을 사용하여 평균을 추정할 때 발생하는 오류가 포함된다. 정확한 모델은 데이터 양이 증가함에 따라 확장성이 떨어지는 경우가 많지만, 계산 시간을 크게 줄이면서 좋은 정확도를 유지하는 여러 근사 방법이 개발되었다.

**같이 보기**
 스튜던트 t 분포

**외부 링크**

**Literature**
  The Gaussian Processes Web Site, including the text of Rasmussen and Williams' Gaussian Processes for Machine Learning-  A Review of Gaussian Random Fields and Correlation Functions

**Software**
  GPML: A comprehensive Matlab toolbox for GP regression and classification-  STK: a Small (Matlab/Octave) Toolbox for Kriging and GP modeling-  Kriging module in UQLab framework (Matlab)-  CODES Toolbox: implementations of Kriging, variational kriging and multi-fidelity models (Matlab)url=http://codes.arizona.edu/toolbox/ -  Matlab/Octave function for stationary Gaussian fields-  Yelp MOE – A black box optimization engine using Gaussian process learning-  ooDACE url=https://web.archive.org/web/20200809021046/http://www.sumo.intec.ugent.be/ooDACE – A flexible object-oriented Kriging Matlab toolbox.-  GPy – A Gaussian processes framework in Python-  GSTools - A geostatistical toolbox, including Gaussian process regression, written in Python-  Interactive Gaussian process regression demo-  Basic Gaussian process library written in C++11-  scikit-learn – A machine learning library for Python which includes Gaussian process regression and classification-  - The Kriging toolKit (KriKit) is developed at the Institute of Bio- and Geosciences 1 (IBG-1) of Forschungszentrum Jülich (FZJ)

**Video tutorials**
  Gaussian Process Basics by David MacKay-  Learning with Gaussian Processes by Carl Edward Rasmussen-  Bayesian inference and Gaussian processes by Carl Edward Rasmussen
분류:확률 과정
분류:정규 분포
덴드로그램

노드 높이에 따른 계층적 군집화(UPGMA)의 덴드로그램(박테리아 5S rRNA 서열 데이터에서 조정됨).
덴드로그램(Dendrogram)은 나무를 나타내는 다이어그램이다. 이 도식적 표현은 다양한 상황에서 자주 사용된다.- 계층적 군집화에서는 해당 분석에 의해 생성된 클러스터의 배열을 보여준다.- 계산생물학에서는 때로는 히트맵의 가장자리에 유전자나 샘플의 클러스터링을 보여준다.- 계통학에서는 다양한 생물학적 분류군 간의 진화적 관계를 보여준다. 이 경우 덴드로그램을 계통수라고도 한다.
'덴드로그램'이라는 이름은 "나무"를 의미하는 두 개의 고대 그리스 단어 δένδρον(déndron)와 "그림, 수학적 수치"를 의미하는 γράμμα(grámma)에서 유래되었다.

**같이 보기**
 클래도그램- 분류 체계

**각주**

**출처**
  pmc = 4817050 

**외부 링크**
  Iris dendrogram - Example of using a dendrogram to visualize the 3 clusters from hierarchical clustering using the "complete" method vs the real species category (using R).
분류:트리 구조
분류:통계 차트와 다이어그램
분류:그래프 그리기
분류:클러스터 분석
그래프 신경망

그래프 신경망(Graph neural network, GNN)은 그래프로 표현될 수 있는 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망의 한 종류에 속한다.
"기하학적 딥 러닝"이라는 보다 일반적인 주제에서 기존의 특정 신경망 아키텍처는 적절하게 정의된 그래프에서 작동하는 GNN으로 해석될 수 있다. 컴퓨터 비전의 맥락에서 합성곱 신경망 계층은 노드가 화소이고 인접한 화소만 그래프의 가장자리로 연결되는 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다. 자연어 처리에서 변환기 계층은 노드가 자연어 텍스트 구절의 낱말 또는 토큰인 완전 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다.
GNN의 핵심 설계 요소는 그래프 노드가 이웃과 정보를 교환하여 표현을 반복적으로 업데이트하는 쌍별 메시지 전달을 사용하는 것이다. 처음부터 재귀적 또는 합성곱 구성적 접근 방식으로 시작하여 다양한 메시지 전달 방식을 구현하는 여러 가지 GNN 아키텍처가 제안되었다. 2022년 기준, 메시지 전달을 "넘어가는" GNN 아키텍처를 정의할 수 있는지, 아니면 모든 GNN이 적절하게 정의된 그래프를 통해 메시지 전달을 기반으로 구축될 수 있는지는 공개 연구 질문이다.
GNN의 관련 응용 분야에는 자연어 처리, 소셜 네트워크, 인용 네트워크, 분자생물학, 화학, 물리학 및 NP-난해 조합 최적화 문제가 포함된다.
PyTorch 기하학(PyTorch), TensorFlow GNN(텐서플로), jraph(구글 JAX), GraphNeuralNetworks.jl/GeometricFlux.jl/GeometricFlux.jl(줄리아 (프로그래밍 언어), Flux) 등 그래프 신경망을 구현하는 여러 오픈 소스 라이브러리를 사용할 수 있다.

**각주**

**외부 링크**
 https://distill.pub/2021/gnn-intro/
분류:비지도 학습
분류:인공신경망
분류:그래프 알고리즘
루스벨트가

루스벨트가의 문장
루스벨트가(Roosevelt family)는 두 명의 미국 대통령, 영부인, 그리고 다양한 상인, 은행가, 정치인, 발명가, 성직자, 예술가, 그리고 사교계 명사들을 구성원으로 하는 뉴욕 출신의 미국 정치 가족이다. 17세기 중반 뉴 암스테르담으로 이주한 네덜란드 이민자의 자손인 가족의 많은 구성원들은 뉴욕 주와 시의 정치와 사업에서 전국적으로 유명해졌고 유명한 식민지 가족들과 결혼했다. 뉴욕 오이스터 베이와 하이드 파크에서 멀리 떨어진 두 가족의 분가는 시어도어 루스벨트(1901–1909)와 시어도어의 12촌 동생 프랭클린 D. 루스벨트의 대통령직, 프랭클린의 아내이자 시어도어의 조카딸인 영부인 엘리너 루스벨트의 명성으로 세계적인 정치적 명성을 얻게 되었다. 루스벨트 가족은 같은 성으로 두 명의 미국 대통령을 배출한 네 가족 중 하나이다. 다른 가족들은 애덤스, 부시, 해리슨 가족이다.

**외부 링크**
  Booknotes interview with Peter Collier on The Roosevelts: An American Saga, August 7, 1994.-  Booknotes interview with Betty Boyd Caroli on The Roosevelt Women, May 9, 1999.-  Booknotes interview with Susan Dunn on The Three Roosevelts: Patrician Leaders Who Transformed America, May 6, 2001.
분류:미국의 대통령 가문
분류:루스벨트가
분류:시어도어 루스벨트
분류:프랭클린 D. 루스벨트
연관 규칙 학습

연관 규칙 학습(Association rule learning) 또는 연관 규칙 마이닝은 대규모 데이터베이스에서 변수 간의 흥미로운 관계를 발견하기 위한 규칙 기반 기계 학습 방법이다. 이는 흥미로운 척도를 사용하여 데이터베이스에서 발견된 강력한 규칙을 식별하기 위한 것이다. 다양한 항목이 포함된 특정 트랜잭션에서 연관 규칙은 특정 항목이 연결되는 방법과 이유를 결정하는 규칙을 발견하기 위한 것이다.
강력한 규칙 개념을 바탕으로 라케시 아그라왈, 토마스 이미엘린스키, 아룬 스와미는 슈퍼마켓 POS(판매 시점 정보 관리) 시스템에 기록된 대규모 거래 데이터에서 제품 간의 규칙성을 발견하기 위한 연관 규칙을 도입했다. 예를 들어, 슈퍼마켓 판매 데이터에서 발견된 {양파, 감자} => {버거} 규칙은 고객이 양파와 감자를 함께 구매하는 경우 햄버거 고기도 구매할 가능성이 있음을 나타낸다. 이러한 정보는 판촉 가격 책정이나 제품 배치와 같은 마케팅 활동에 대한 결정의 기초로 사용될 수 있다.
위의 장바구니 분석 예 외에도 오늘날 웹 사용 마이닝, 침입 탐지, 연속 생산 및 생물정보학을 포함한 많은 응용 분야에서 연관 규칙이 사용된다. 시퀀스 마이닝과 달리 연관 규칙 학습은 일반적으로 트랜잭션 내에서 또는 트랜잭션 전체에서 항목의 순서를 고려하지 않는다.
연관 규칙 알고리즘 자체는 데이터 마이닝에 대한 전문 지식이 없는 사람들이 실행하기 어렵게 만들 수 있는 다양한 매개변수로 구성되며, 이해하기 어려운 많은 규칙이 있다.

**각주**

**관련 문헌**
  Annotated Bibliography on Association Rules date=2017-02-19  by M. Hahsler
분류:데이터 관리
분류:데이터 마이닝
뒤주 (영화)

뒤주는 2024년 개봉 예정인 대한민국의 미스터리, 공포 영화로, 김지운 연출을 맡았다.

**시놉시스**
작가로서의 성공과 정교수가 되길 원하는 아진과 그녀의 제자이자 대학원생인 현아와 우수는 한번 갇히면 죽기 전까지 나올 수 없는 유목민들의 감옥 ‘뒤주’ 전시프로젝트 맡게 된다. 저주가 걸렸다는 이야기는 뒤로 한 채, 프로젝트에 몰두하는 세 사람. 그러나 그것을 만난 후, 세 사람은 자신도 모르게 숨겨뒀던 위험한 욕망들을 드러내고, 뒤주의 저주도 스멀스멀 기어 나와, 현실이 되어가기 시작한다. 당신의 욕망이 저주를 깨웠다

**제작진**

**감독**
 김지운

**공동 제작, 배급**
 꿀잼컴퍼니- 케이티 알파

**출연**

**주연**
 김인서 : 아진 역- 박예리 : 현아 역- 신기환 : 우수 역- 정상훈 : 남봉섭 역

**외부 링크**
 36204
분류:2024년 영화
분류:한국어 영화 작품
분류:대한민국의 미스터리 영화
분류:대한민국의 공포 영화
마할라노비스 거리

마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)는 1936년 P. C. 마할라노비스(P. C. Mahalanobis)가 도입한 점 P와 분포 D 사이의 거리를 측정한 것이다. 마할라노비스의 정의는 1927년 측정을 기반으로 두개골의 유사성을 식별하는 문제에서 촉발되었다.
이는 표준 점수 z=(x-u)/o의 제곱에 대한 다변량 일반화이다. P가 D의 평균값에서 얼마나 많은 표준 편차만큼 떨어져 있는지를 나타낸다. 이 거리는 D의 평균에서 P에 대해 0이고 P가 멀어질수록 커진다. 각 주성분 축을 따른 평균으로부터. 이러한 각 축이 단위 분산을 갖도록 크기가 조정되면 마할라노비스 거리는 변환된 공간의 표준 유클리드 거리에 해당한다. 따라서 마할라노비스 거리는 무차원량이며 규모 불변이며 자료 집합의 상관 관계를 고려한다.

**같이 보기**
 해밍 거리- 유사도 학습

**각주**

**외부 링크**
 id=p/m062130-  Mahalanobis distance tutorial – interactive online program and spreadsheet computation-  Mahalanobis distance (Nov-17-2006) – overview of Mahalanobis distance, including MATLAB code-  What is Mahalanobis distance? – intuitive, illustrated explanation, from Rick Wicklin on blogs.sas.com
분류:다변량 통계
분류:거리
민코프스키 거리

체스판에 있는 3-4-5 삼각형의 빗변에 대한 체비쇼프, 유클리드 및 택시캡 거리 비교
민코프스키 거리(Minkowski distance) 또는 민코프스키 메트릭(Minkowski metric)은 유클리드 거리와 맨해튼 거리의 일반화로 간주될 수 있는 노름 벡터 공간의 메트릭이다. 독일의 수학자 헤르만 민코프스키의 이름을 따서 명명되었다.

**같이 보기**
 멱평균- 르베그 공간- 노름

**외부 링크**
  Unit Balls for Different p-Norms in 2D and 3D at wolfram.com-  Unit-Norm Vectors under Different p-Norms at wolfram.com-  Simple IEEE 754 implementation in C++-  NPM JavaScript Package/Module
분류:거리
분류:헤르만 민코프스키
분류:계량기하학
분류:노름 공간
이동평균 모델

이동평균 모델(Moving-average model, MA 모델) 또는 이동평균 프로세스(moving-average process)는 시계열 분석에서 일변량 시계열을 모델링하기 위한 일반적인 접근 방식이다. 이동 평균 모델은 출력 변수가 그 자체와 동일하지 않은 임의 변수와 상호 상관되어 있음을 규정한다.
자기회귀(AR) 모형과 함께 이동평균 모델은 더 복잡한 확률적 구조를 갖는 보다 일반적인 시계열 ARMA 및 ARIMA 모델의 특별한 경우이자 핵심 구성 요소이다. AR 모델과 달리 유한 MA 모델은 항상 고정되어 있다.
이동평균 모델은 일부 유사성에도 불구하고 서로 다른 개념인 이동평균과 구별한다.

**같이 보기**
 자기회귀누적이동평균- 자기회귀모형

**외부 링크**
  Common approaches to univariate time series
분류:시계열 모델
분포 의미론

특정 언어에서 단어가 어떻게 관련되어 있는지는 수학적으로 벡터 공간에 해당하는 "시맨틱 공간"에서 보여진다.
분포 의미론(Distributional semantics)은 대규모 언어 데이터 샘플에서 언어 항목 간의 의미적 유사성을 그 분포 특성을 기반으로 정량화하고 분류하기 위한 이론 및 방법을 개발하고 연구하는 연구 분야이다. 분포 의미론의 기본 아이디어는 소위 분포 가설로 요약될 수 있다. 유사한 분포를 갖는 언어 항목은 유사한 의미를 갖는다.

**분포 가설**
언어학의 분포 가설(distributional hypothesis)은 언어 사용의 의미론에서 파생된다. 즉, 동일한 맥락에서 사용되고 발생하는 단어는 유사한 의미를 나타내는 경향이 있다.
"단어는 그것이 유지하는 회사에 의해 특징지어진다"는 근본적인 생각은 1950년대 존 루퍼트 퍼스에 의해 대중화되었다.
분포 가설은 통계 의미론의 기초이다. 분포 가설은 언어학에서 시작되었지만 이제는 특히 단어 사용의 맥락과 관련하여 인지과학에서 주목을 받고 있다.
최근 수 년 동안 분포 가설은 언어 학습에서 유사성 기반 일반화 이론의 기초를 제공했다. 즉, 어린이가 유사한 단어의 분포를 통해 그 사용에 대해 일반화함으로써 이전에 거의 접하지 못했던 단어를 사용하는 방법을 알아낼 수 있다는 아이디어이다.
분포 가설은 두 단어가 의미적으로 유사할수록 분포적으로 더 유사할 것이며 따라서 유사한 언어적 맥락에서 더 많이 발생하는 경향이 있음을 시사한다.

**같이 보기**
 Gensim- Word2vec- 워드 임베딩- 존 루퍼트 퍼스

**각주**

**출처**
  doi = 10.1080/00437956.1954.11659520 -  pages = 1–32  Reprinted in  year = 1968-  year = 2023-  url-status = dead -  pages = 611–616 -  title = The Legacy of Zellig Harris -  url-status = dead -  url-status =  -  citeseerx = 10.1.1.33.2447 -  doi-access = free -  pages = 895–902 -  url-status = dead -  access-date=2007-07-02  -  pages = 660–665 -  doi-access = free 

**외부 링크**
  Zellig S. Harris
분류:전산언어학
분류:의미론 (언어학)
분류:언어 습득
분류:의미 유사도
중간언어 기계번역

그림 1. 브리지 언어를 사용하여 번역하는 과정에서 사용되는 언어의 시연.
중간언어 기계번역(Interlingual machine translation)은 기계 번역에 대한 고전적인 접근 방식 중 하나이다. 이 접근 방식에서는 소스 언어, 즉 번역할 텍스트가 인터링구아, 즉 언어에 독립적인 추상적 표현으로 변환된다. 그런 다음 대상 언어가 인터링구아에서 생성된다. 규칙 기반 기계 번역 패러다임 내에서 언어 간 접근 방식은 직접 접근 방식과 전달 접근 방식의 대안이다.
직접 접근 방식에서는 추가 표현을 거치지 않고 단어를 직접 번역한다. 전송 접근 방식에서 소스(source) 언어는 추상적이고 언어에 국한되지 않는 표현으로 변환된다. 언어 쌍에 특정한 언어 규칙은 소스 언어 표현을 추상적인 목표 언어 표현으로 변환하고 이로부터 목표 문장이 생성된다.
기계 번역에 대한 언어 간 접근 방식에는 장점과 단점이 있다. 장점은 각 소스 언어를 각 대상 언어에 연결하는 데 더 적은 구성 요소가 필요하고, 새 언어를 추가하는 데 더 적은 구성 요소가 필요하며, 원래 언어로 입력의 의역을 지원하고, 분석기와 생성기가 모두 가능하다는 것이다. 단일 언어 시스템 개발자가 작성했으며 서로 매우 다른 언어(예: 영어 및 아랍어)를 처리한다. 명백한 단점은 인터링구아의 정의가 어렵고 더 넓은 영역에서는 불가능할 수도 있다는 것이다. 따라서 중간언어 기계번역의 이상적인 상황은 매우 특정한 도메인의 다중 언어 기계 번역이다. 예를 들어, 인테르링구아는 국제 회의에서 중추 언어로 사용되었으며 유럽 연합의 중추 언어로 제안되었다.

**같이 보기**
 중간 표현- 주축어- 지식 표현

**각주**

**외부 링크**
 Interlingua Methods
**  Slides
**  Paper
분류:기계 번역
분류:전산언어학