NLP-07-ODQA/kowiki-cleaned huggingface dataset:
김현수 (1959년)

서명 = **김현수**(金鉉秀, 1959년 1월 15일 ~ )은 대한민국의 제5·6·7대 경상남도 함안군의원이었다. 출신은 경상남도 함안군 대산면이다.
# 학력
* 구혜국민학교 졸업 * 대산중학교 졸업 * 창원남고등학교 졸업 * 경남대학교 경제학과 졸업 * 경남대학교 대학원 경제학 석사 졸업
# 경력
* 경남대학교 제21대 총학생회 회장 * 전국대학생협의회 경남지역 임시의장 * 구혜초등학교 동창회 회장 * 대산중학교 동창회 회장 * 창원남고등학교 동창회 회장 * 경남대학교 총동창회 상임이사 * (사)한국농어촌사회연구소 정회원 * (사)흥사단 회원 * 열린사회 희망연대 회원 * 한나라당 중앙위원 * 동남은행(현 국민은행) 근무 * 다산산업 대표 * 함안군 농민회 대산면 회장 * 민주노동당 함안군 위원회 위원장 * 함안군 농민회 부회장 * 구혜초등학교 동문회 감사 * 2004 경남자치분권연대 감사 * 한국농어촌 사회연구소 회원 * 국립 농산물 품질 명예 감시원 * 쌀개방 반대 함안군 집행위원장 * 국회비준저치 함안군 집행위원장 * 2007.04 ~ 2010.06 제5대 경상남도 함안군의회 의원 * 2007.04 ~ 2008.07 제5대 경상남도 함안군의회 조례심사특별위원회 위원 * 2007.04 ~ 2008.07 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 산업건설위원회 위원 * 2007.04 ~ 2008.07 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 * 2008.07 ~ 2010.06 제5대 경상남도 함안군의회 후반기 산업건설위원회 간사 * 2008.07 ~ 2010.06 제5대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원 * 경남대학교 총동창회 상임부회장 * 함안군 민주평화통일자문위원 간사 * 함안군 재정계획심의위원회 위원 * 농림사업 농정심의회 개발분과위원회 위원 * 대산면 수박테마공원 추진위원회 위원 * 2010.07 ~ 2014.06 제6대 경상남도 함안군의회 의원 * 2010.07 ~ 2012.07 제6대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 * 2010.07 ~ 2012.07 제6대 경상남도 함안군의회 전반기 행정복지위원회 위원장 * 2010.07 ~ 2012.07 제6대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 * 2012.07 ~ 2014.06 제6대 경상남도 함안군의회 후반기 의장 * 함안군 장학재단 이사 * 함안군통합방위협의회 위원 * 칠서 폐기물반대추진위원회 행정자문위원 * 대산면 발전위원회 자문위원 * 대산면 체육회 이사 * 대산면 주민자치위원회 고문 * 경남로봇고등학교 운영위원장 * 제18대 대통령 선거 새누리당 박근혜 후보 선거특별대책위원회 경남 고문 * 2014.07 ~ 2016.09 제7대 경상남도 함안군의회 의원 * 2014.07 ~ 2016.07 제7대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 * 2014.07 ~ 2016.07 제7대 경상남도 함안군의회 전반기 행정복지위원회 위원 * 2014.07 ~ 2016.07 제7대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 * 2016.07 ~ 2016.09 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원
# 수상
* 제178차 시·도의장단 의정봉사대상 수상
# 피선거권 상실
* 2016년 9월 12일 김현수 함안군의원 의원직 상실 확정
# 역대 선거 결과
개인 민선 3기 민선 4기 초선, 민선 4기 재선, 민선 5기 3선, 민선 6기 민선 8기 선거기록 끝 위키데이터 속성 추적 분류:1959년 출생 분류:살아있는 사람 분류:함안군 출신 분류:대산초등학교 (함안군) 동문 분류:대산중학교 (경남) 동문 분류:창원남고등학교 동문 분류:경남대학교 동문 분류:경남대학교 대학원 동문 분류:민주노동당 (대한민국) 당원 분류:국민의힘 당원 분류:함안군의원 분류:20세기 대한민국 사람 분류:21세기 대한민국 사람
대한민국로

주요교차도로 = **대한민국로**(Avenida República de Corea)는 멕시코 유카탄주 메리다에 위치한 도로이다. 도시의 도로 기반의 대한민국의 투자에 대한 감사의 표시로 2017년에 해당 이름으로 명명되었다.language=ko 지방 정부는 그 해 8월 19일 만장일치로 거리의 새 이름을 승인했으며, 대한민국은 이에 향후 양국의 우호를 강조하는 기념비를 설치하겠다고 제안했다.language=es-MX 이후 2021년 3월 17일, 그리팅맨이라는 이름의 조각품이 설치되었다.language=eslanguage=es
데이터 비닝

**데이터 비닝**(Data binning)은 사소한 관측 오차의 영향을 줄이는 데 사용되는 데이터 전처리 기술이다. 특정 작은 간격(빈)에 속하는 원래 데이터 값은 해당 간격을 나타내는 값(종종 중심경향치(평균값 또는 중앙값))으로 대체된다. 이는 양자화와 관련이 있다. 데이터 비닝은 가로축에서 작동하고 양자화는 세로축에서 작동한다. 비닝은 반올림을 일반화한 것이다. **통계 데이터 비닝**은 다소 연속적인 값의 수를 더 적은 수의 "빈"으로 그룹화하는 방법이다. 예를 들어, 한 그룹의 사람들에 대한 데이터가 있는 경우 그들의 연령을 더 작은 수의 연령 간격으로 정렬할 수 있다(예: 5년마다 그룹화). 또한 한 번에 여러 차원을 구간화하여 다변량 통계에 사용할 수도 있다. 디지털 화상 처리에서 "비닝"은 매우 다른 의미를 갖는다. 픽셀 비닝은 판독 중이나 판독 후에 해당 값을 합산하거나 평균화하여 이미지 전체에서 인접한 화소 블록을 결합하는 프로세스이다. 데이터 양이 줄어든다. 또한 결과의 상대적 소음 수준도 더 낮다.
다중 작업 학습

**다중 작업 학습**(Multi-task learning, **MTL**)은 여러 학습 작업을 동시에 해결하면서 작업 간의 공통점과 차이점을 활용하는 기계 학습의 하위 분야이다. 이는 모델을 별도로 훈련하는 것과 비교할 때 작업별 모델의 학습 효율성과 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.Baxter, J. (2000). A model of inductive bias learning" *Journal of Artificial Intelligence Research* 12:149--198, On-line paperThrun, S. (1996). Is learning the n-th thing any easier than learning the first?. In Advances in Neural Information Processing Systems 8, pp. 640--646. MIT Press. Paper at Citeseerdoi-access = free MTL의 초기 버전은 "힌트"(hint)라고 불렸다.Suddarth, S., Kergosien, Y. (1990). Rule-injection hints as a means of improving network performance and learning time. EURASIP Workshop. Neural Networks pp. 120-129. Lecture Notes in Computer Science. Springer.doi-access = free 널리 인용된 1997년 논문에서 리치 카루아나(Rich Caruana)는 다음과 같은 특징을 제시했다. 다중 작업 학습(Multitask Learning)은 관련 작업의 훈련 신호에 포함된 도메인 정보를 귀납적 편향으로 사용하여 일반화를 향상시키는 귀납적 전이에 대한 접근 방식이다. 공유 표현을 사용하면서 동시에 작업을 학습함으로써 이를 수행한다. 각 작업에 대해 배운 내용은 다른 작업을 더 잘 배우는 데 도움이 될 수 있다. 분류 맥락에서 MTL은 여러 분류 작업을 공동으로 학습하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 한 가지 예는 스팸 필터로, 서로 다른 사용자 간에 서로 다르지만 관련된 분류 작업으로 처리될 수 있다. 이를 보다 구체적으로 만들기 위해, 사람들마다 스팸 이메일과 합법적인 이메일을 구별하는 기능의 분포가 다르다는 점을 고려해야 한다. 예를 들어, 영어 사용자는 러시아어로 된 모든 이메일이 스팸임을 알 수 있지만 러시아어 사용자에게는 그렇지 않다는 것을 알 수 있다. 그러나 이 분류 작업에는 사용자들 사이에 분명한 공통점이 있다. 예를 들어 공통 기능 중 하나는 송금과 관련된 텍스트일 수 있다. MTL을 통해 각 사용자의 스팸 분류 문제를 공동으로 해결하면 솔루션이 서로 정보를 제공하고 성능을 향상시킬 수 있다. MTL 설정의 추가 예로는 다중 클래스 분류 및 다중 레이블 분류가 있다.class = cs.LG 다중 작업 학습은 알고리즘이 관련 작업을 잘 수행하도록 요구하여 유도된 정규화가 모든 복잡성에 균일하게 페널티를 적용하여 과적합을 방지하는 정규화보다 우수할 수 있기 때문에 작동한다. MTL이 특히 도움이 될 수 있는 상황 중 하나는 작업이 중요한 공통점을 공유하고 일반적으로 샘플링이 약간 부족한 경우이다. 그러나 MTL은 관련 없는 작업을 학습하는 데에도 도움이 되는 것으로 나타났다.Romera-Paredes, B., Argyriou, A., Bianchi-Berthouze, N., & Pontil, M., (2012) Exploiting Unrelated Tasks in Multi-Task Learning. http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v22/romera12/romera12.pdf
## 소프트웨어
* The Multi-Task Learning via Structural Regularization Packageurl=http://www.public.asu.edu/~jye02/Software/MALSAR/index.html * Online Multi-Task Learning Toolkit (OMT) A general-purpose online multi-task learning toolkit based on conditional random field models and stochastic gradient descent training (C#, .NET) 위키데이터 속성 추적 분류:기계 학습
제약된 최적화

**제약된 최적화**(constrained optimization 또는 constraint optimization)는 수학적 최적화에서 해당 변수에 대한 제약 조건이 있는 일부 변수와 관련하여 목적 함수를 최적화하는 프로세스이다. 목적 함수는 최소화되어야 하는 비용 함수 또는 에너지 함수이거나 최대화되어야 하는 보상 함수 또는 효용 함수이다. 제약 조건은 충족해야 하는 변수에 대한 조건을 설정하는 하드 제약 조건이거나 변수에 대한 조건이 그 정도에 따라 목적 함수에서 불이익을 받는 일부 변수 값을 갖는 소프트 제약조건(soft constraint)일 수 있다.
# 제약조건 만족 문제와의 관계
제약 최적화 문제(COP)는 고전적인 제약 충족 문제(CSP) 모델을 크게 일반화한 것이다. COP는 최적화할 목적 함수를 포함하는 CSP이다. 최적화 부분을 처리하기 위해 많은 알고리즘이 사용된다.
특징 선택

기계 학습 **특징 선택**(Feature selection)은 모델 구성에 사용할 관련 특징(변수, 예측 변수)의 하위 집합을 선택하는 프로세스이다. 스타일로메트리와 DNA 마이크로어레이 분석은 특징 선택이 사용되는 두 가지 경우이다. 특징 추출과는 구별되어야 한다.s2cid=220665533 특징 선택 기술은 다음과 같은 여러 가지 이유로 사용된다. * 연구자/사용자가 해석하기 쉽도록 모델을 단순화하기 위해url-status= * 더 짧은 훈련 시간 * 차원의 저주를 피하기 위해issn=1547-5905 * 학습 모델 클래스와의 데이터 호환성을 향상시키기 위해issn=1533-7928 * 입력 공간에 존재하는 고유한 대칭성을 인코딩하기 위해url-status=s2cid=8849753s2cid=13745401issn=1573-7683 특징 선택 기술을 사용할 때의 핵심 전제는 데이터에 중복되거나 관련성이 없는 일부 특징이 포함되어 있으므로 정보 손실을 많이 발생시키지 않고 제거할 수 있다는 것이다.bibcode=2015NatSR...510312B 중복성과 관련성 없음은 서로 다른 두 가지 개념이다. 하나의 관련 기능이 밀접하게 연관되어 있는 다른 관련 기능이 있으면 중복될 수 있기 때문이다. 특징 추출은 원래 특징의 함수로부터 새로운 특징을 생성하는 반면, 특징 선택은 특징의 하위 집합을 반환한다. 특징 선택 기술은 특징이 많고 샘플(또는 데이터 포인트)이 상대적으로 적은 도메인에서 자주 사용된다.
Gensim

**Gensim**은 최신 통계 기계 학습을 사용하여 비지도 주제 모델링, 문서 색인화, 유사성 검색 및 기타 자연어 처리 기능을 위한 오픈 소스 라이브러리이다. Gensim은 성능을 위해 파이썬 및 사이썬으로 구현되었다. Gensim은 데이터 스트리밍 및 증분 온라인 알고리즘을 사용하여 대규모 텍스트 컬렉션을 처리하도록 설계되었으며, 이는 메모리 내 처리만을 대상으로 하는 대부분의 다른 기계 학습 소프트웨어 패키지와 차별화된다.
# 주요 특징
Gensim에는 fastTextScalable *2vec training, word2vec 및 doc2vec 알고리즘Deep learning with word2vec and Gensim의 스트리밍 병렬 구현뿐만 아니라 잠재 의미 분석(LSA, LSI, SVD), 비음수 행렬 분해(NMF), 잠재 디리클레 할당(LDA), tf-idf 및 무작위 투영이 포함되어 있다.Radim Řehůřek and Petr Sojka (2010). Software framework for topic modelling with large corpora. Proc. LREC Workshop on New Challenges for NLP Frameworks Gensim의 새로운 온라인 알고리즘 중 일부는 Gensim의 창시자인 라딤 예흐렉(Radim Řehůřek)의 2011년 박사 학위 논문인 자연어 처리에서 의미론적 분석의 확장성에도 게재되었다.quote= my open-source *gensim* software package that accompanies this thesis
DBSCAN

기계 학습 **DBSCAN**(Density-based spatial clustering of applications with noise, 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘)은 마틴 에스터, 한스-피터 크리겔, 외르크 산더, 샤오웨이 쑤가 1996년에 제안한 데이터 클러스터링 알고리즘이다.citeseerx = 10.1.1.121.9220 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘이다. 일부 공간에 있는 점의 경우, 서로 밀접하게 밀집된 점(인근 이웃이 많은 점)을 그룹화하여 저밀도 지역(가장 가까운 이웃이 너무 멀리 떨어져 있음)에 혼자 있는 이상점으로 표시한다. DBSCAN은 가장 일반적이고 가장 많이 인용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나이다.archive-date=April 21, 2010 Most cited data mining articles according to Microsoft academic search; DBSCAN is on rank 24. 2014년에 이 알고리즘은 선도적인 데이터 마이닝 컨퍼런스인 ACM SIGKDD에서 테스트 오브 타임 어워드(이론과 실제에서 상당한 관심을 받은 알고리즘에 수여되는 상)를 수상했다.publisher=ACM SIGKDD 2020년 7월 현재, 후속 논문 "DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN"issn=0362-5915이 권위 있는 ACM TODS(Transactions on Database Systems) 저널의 가장 많이 다운로드된 8개 기사 목록에 나타난다.language=en 인기 있는 후속 HDBSCAN*은 2013년에 리카르도 J. G. 캄펠로, 다비드 물라비, 외르그 산더에 의해 처음 출판된 후 2015년에 아서 지멕에 의해 확장되었다.editor4-first=Hiroshi 이는 경계점과 같은 원래 결정 중 일부를 수정하고 평평한 결과가 아닌 계층적 구조를 생성한다.s2cid=2887636
적대적 기계 학습

기계 학습 **적대적 기계 학습**(Adversarial machine learning)은 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 그러한 공격에 대한 방어에 대한 연구이다.s2cid=201705926 2020년 5월의 설문조사에 따르면 실무자들은 산업용 애플리케이션에서 기계 학습 시스템을 더 잘 보호해야 할 필요성이 절실하다고 보고했다.s2cid=229357721 대부분의 기계 학습 기술은 교육 및 테스트 데이터가 동일한 통계 분포(IID)에서 생성된다는 가정 하에 특정 문제 세트에서 작동하도록 대부분 설계되었다. 그러나 이 가정은 사용자가 통계적 가정을 위반하는 조작된 데이터를 의도적으로 제공할 수 있는 실제 고부담 애플리케이션에서 위험할 정도로 위반되는 경우가 많다. 적대적 기계 학습에서 가장 일반적인 공격에는 회피 공격url-status=, 데이터 중독 공격language=en, 비잔틴 공격arxiv=2008.00742 및 모델 추출이 포함된다.isbn=978-1-931971-32-4
패스트텍스트

**패스트텍스트**(fastText)는 페이스북의 AI 리서치(FAIR) 연구소에서 만든 워드 임베딩 및 텍스트 분류 학습용 라이브러리이다.accessdate=12 January 2018accessdate=12 January 2018accessdate=12 January 2018accessdate=12 January 2018 이 모델을 사용하면 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 또는 지도 학습 알고리즘을 만들 수 있다. 페이스북은 294개 언어로 사전 학습된 모델을 제공한다.accessdate=12 January 2018accessdate=26 November 2020 여러 논문에서 패스트텍스트가 사용하는 기술을 설명한다.language=eneprint=1607.04606eprint=1607.01759eprint=1612.03651
로버트 W. 스트라우브

날짜=2024-07-15 날짜=2024-07-15 서명 = **로버트 윌리엄 스트라우브** (Robert William Straub, 1920년 5월 6일 - 2002년 11월 27일)는 오리건주에서 온 미국의 정치인이자 기업인이었다. 캘리포니아주 샌프란시스코의 토박이었던 그는 자신이 정계에 입문했던 오리건주 유진에 정착하였다. 민주당 소속이었던 그는 오리건주 상원, 오리건주 재무관으로서 그리고 1975년부터 1979년까지 제31대 오리건주지사로서 하나의 기간을 지냈다. 주지사를 위하여 자신의 영원한 상대 톰 매콜처럼 저명한 환경 운동가였다.
# 어린 시절
샌프란시스코에서 태어났으며 그의 부모는 확고한 공화당원들이었던 토머스 J.와 메리 털리 스트라우브였다. 제2차 세계 대전 동안 그는 육군의 보급병 군단에 복무하였다. 스트라우브는 1943년 다트머스 대학교로부터 문학사 학위를, 그러고나서 1947년 대학원으로부터 경영학 석사를 취득하였다. 다트머스에서 학생 시절 동안 그그는 1943년 팻 스트라우드에게 결혼하였고 부부는 슬하 3남 3녀를 두었다. 1946년 스트라우브가 오리건주 스프링필드에 있는 새로운 웨어하우저 회사에 직업을 받아들였을 때 가족은 거기로 이주하였다. 웨어하우저에서 그는 자신의 전직 급우이자 이후에 오리건주 하원 의장이 된 리처드 아이만과 함께 일하였다. 스트라우브는 또한 건설 회사를 설립하였다. 그는 주식 시장, 부동산 개발업과 목재 교역에 투자함으로써 독립적으로 부자가 되었다.
# 정치 경력
스트라우브는 1954년 자신이 레인군 감사위원회로 선출되었을 때 자신의 정치 경력을 시작할 때까지 자신의 건설 회사에서 일하였다. 1955년부터 1959년까지 스타라우브는 위원회에 지냈다. 1959년부터 1963년까지 그는 오리건주 상원에서 레인군을 대표하였다. 상원에서 자신의 시간 동안 스트라우브는 천연 자원 관리와 보존을 위한 옹호자로서 자신의 명성을 확립하였다. 그는 공해와 수질 오염에 관하여 우려를 표명하는 데 주의 첫 지도자들 중의 하나였다. 1964년 스트라우브는 오리건주 재무관으로서 4년 기간으로 선출되었다. 2년 후, 그는 주지사 직위를 위하여 비성공적으로 나가 톰 매콜에게 패하였다. 주의 재무관으로서 스트라우브는 지방 정부 투자 제도와 오리건주 공무원 연금 기금을 창조하는 일을 하였다. 그는 네스터카 강을 가로질러 바다 앞을 따라 키완다 곶을 지나 모래톱 위로 가는 데 고속도로가 계획된 틸라무크의 남부 지역을 위하여 국도 제101호선에 건설을 반대하기도 하였다. 그는 계획으로 반대한 자들을 이끄는 도움을 주었고 그 이전의 내부 위치로 가까이 고속도로를 건설할 수 있었다. 스트라우브는 1965년부터 1973년까지 직위에서 2개의 기간을 지내고 1970년 매콜에게 두번째 입찰을 패하였다.
## 오리건주지사
매콜은 1974년 선거에서 3연속 기간을 추구하는 것으로부터 주의 헌법에 의하여 금지되었다. 스트라우브가 결국 그해 주의 최고 직위를 이길 수 있었으며 당시 주의 상원 빅터 애티예를 꺾어 1950년 이래 오리건주 주지사 경주에서 가장 큰 차이로 이겼다. 주지사로서 스트라우브의 재임 기간은 주의 에너지와 토지 이용법이 강화된 것을 보았다. 그는 또한 제산세 경감을 늘이고 노인들을 위한 공공요금 감면을 마련하는 데 일을 하였다. 그는 아무 이전의 오리건주지사보다 국가 기관 수장으로 더욱 많은 여성, 소수 민족과 장애인들을 임명하였다. 다른 성취들은 실업률을 12 퍼센트에서 5 퍼센트로 줄이고 제안된 마운트 후드 프리웨이를 위한 계획들을 끝내는 일을 한 것을 포함하였다. 스트라우브는 1978년 애티예와 리매치에서 자신의 재선 입찰에서 꺾였다.
# 이후의 세월
자신의 재선 실패에 이어 스트라우브는 세일럼, 스프링필드, 커틴과 윌러미나에서 농장들을 소유하면서 운영하였다. 추가로 그는 휠러군에서 목장을 운영하기도 하였다. 스트라우브는 1986년 선거에서 공화당 소속 상원 밥 팩우드를 상대로 나가는 것을 숙고하였으나 경주에 들어가지 않기로 결정하였다. 1987년 퍼시픽시티 근처에 있는 네스터카 스핏 주립 공원은 그의 영예에 밥 스트라우트 주립 공원으로 다시 이름이 지어졌고 레인군의 정부 사무실에 있는 회의실은 2001년 그의 영예에 이름이 붙었다. 1999년 그는 자신이 알츠하이머병으로부터 고통을 겪고 있었다는 것을 공고하였다. 2002년 11월 27일 그는 스프링필드에 있는 게이트웨이 생활 센터 요양원에서 병으로부터 합병증으로 사망하였다.
# 역대 선거 결과
{| class="wikitable" |- !선거명||직책명||대수||정당||득표율||득표수||결과||당락 |- |1964년 선거||오리건 재무장관||20대||민주당||5 51.15%||389,085표||1위||오리건주 재무장관 당선 |- |1968년 선거||오리건 재무장관||20대||민주당||8 67.68%||531,735표||1위||오리건주 재무장관 당선 |- |1970년 선거||오리건 주지사||30대||민주당||0 44.10%||293,892표||2위||낙선 |- |1974년 선거||오리건 주지사||31대||민주당||3 57.73%||444,812표||1위||오리건 주지사 당선 |- |1978년 선거||오리건 주지사||32대||민주당||3 44.93%||409,411표||2위||낙선 |}
GloVe

**GloVe**(←Global Vector에서 기원)는 분산 단어 표현을 위한 모델이다. 이 모델은 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 알고리즘이다. 이는 단어 사이의 거리가 의미론적 유사성과 관련된 의미 있는 공간에 단어를 매핑함으로써 달성된다.language=en 학습은 코퍼스의 집계된 전역 단어-단어 동시 발생 통계에 대해 수행되며 결과 표현은 단어 벡터 공간의 흥미로운 선형 하위 구조를 보여준다. 이는 스탠퍼드 대학교*GloVe: Global Vectors for Word Representation* (pdf) "We use our insights to construct a new model for word representation which we call GloVe, for Global Vectors, because the global corpus statistics are captured directly by the model."에서 오픈 소스 프로젝트로 개발되었으며 2014년에 시작되었다. 단어 표현의 비지도 학습을 위한 로그 이중선형 회귀 모델로서 두 모델 계열의 기능, 즉 전역 행렬 인수분해 및 로컬 컨텍스트 창 방법을 결합한다.language=en
이광섭 (1961년)

서명 = **이광섭**(李光燮, 1961년 10월 12일 ~ )은 대한민국의 제7·8대 경상남도 함안군의원이었다.
# 학력
* 부산경상대학교 경영과 졸업
# 경력
* 함안군 농업경영인 부회장 * 함안군 한우협회 사무국장 * 함안군 축산연합회 사무국장 * 자유한국당 경남도당 부위원장 * 함안군 협의회 정책특보 * 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 의원 * 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원 * 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 산업건설위원회 위원 * 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원장 * 산인면 입곡리 숲안(구.임촌) 16년 마을 이장 * 산인면 이장단협의회 회장 * 산인면 소방대원 * 함안군 아동위원 * 산인면 체육회 수석 부회장 * 2018.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 의원 * 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 * 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 행정복지위원회 위원장 * 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 의장
# 역대 선거 결과
개인 초선, 민선 6기 재선, 민선 7기 민선 8기 선거기록 끝 위키데이터 속성 추적 분류:1961년 출생 분류:살아있는 사람 분류:부산경상대학교 동문 분류:자유한국당 당원 분류:함안군의원 분류:20세기 대한민국 사람 분류:21세기 대한민국 사람
데이터 전처리

**데이터 전처리**(Data preprocessing)는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 확대하는 것을 의미할 수 있으며language=en-US 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계인 경우가 많다. 데이터 수집 방법은 느슨하게 제어되는 경우가 많으며, 이로 인해 범위를 벗어난 값, 불가능한 데이터 조합, 값 누락 등의 문제가 발생한다. 사용되는 전처리 파이프라인은 다운스트림 분석에서 도출된 결론에 큰 영향을 미칠 수 있는 경우가 많다. 따라서 분석을 실행하기 전에 데이터의 표현과 품질이 필요하다.Pyle, D., 1999. *Data Preparation for Data Mining.* Morgan Kaufmann Publishers, Los Altos, California. 데이터 전처리는 기계 학습 프로젝트, 특히 계산생물학에서 가장 중요한 단계인 경우가 많다.doi-access=free 관련성이 없고 중복된 정보가 존재하거나 시끄럽고 신뢰할 수 없는 데이터의 비율이 높으면 훈련 단계에서 지식 발견이 더 어려울 수 있다. 데이터 준비 및 필터링 단계에는 상당한 처리 시간이 걸릴 수 있다. 데이터 전처리에 사용되는 방법의 예로는 정제, 인스턴스 선택, 정규화, 원-핫 인코딩, 데이터 변환, 특징 추출 및 특징 선택이 있다.
공분산 행렬

**공분산 행렬**(Covariance matrix)은 확률론 및 통계학에서 주어진 무작위 벡터의 각 요소 쌍 간의 공분산을 제공하는 정사각형 행렬이다. 직관적으로 공분산 행렬은 분산 개념을 여러 차원으로 일반화한다. 예를 들어, 2차원 공간에서 임의의 점 집합의 변화는 단일 숫자로 완전히 특성화될 수 없으며 x 및 y 방향의 변화에 필요한 모든 정보가 포함될 수도 없다. 2차원 변형을 완전히 특성화하려면 2×2 행렬이 필요하다. 모든 공분산 행렬은 대칭이고 양의 준정부호이며 주 대각선에는 분산(즉, 각 요소 자체와의 공분산)이 포함되어 있다. 랜덤 벡터 X의 공분산 행렬은 일반적으로 KXX, Σ 또는 S로 표시된다.
CIFAR

섬네일 **CIFAR**(Canadian Institute for Advanced Research)은 중요하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 전 세계 최고의 연구자들로 구성된 팀을 하나로 모으는 캐나다에 본사를 둔 글로벌 연구 조직이다. 1982년에 설립되었으며 개인, 재단, 기업의 지원을 받고 있으며 캐나다 정부와 앨버타주 및 퀘벡주에서도 자금을 지원하고 있다.
# 역사
이 단체가 발족된 이후로 20명의 노벨상 수상자가 CIFAR와 연결되었다. * 조지 애컬로프 * 시드니 올트먼 * 필립 워런 앤더슨 * 케네스 애로 * 윌러드 보일 * 월터 길버트 * 릴런드 H. 하트웰 * 대니얼 카너먼 * 브라이언 코빌카 * 로버트 B. 로플린 * 앤서니 레깃 * 아서 B. 맥도널드 * 로저 마이어슨 * 제임스 피블스 * 존 폴라니 * 리처드 J. 로버츠 * 폴 로머 * 마이클 스미스 (화학자) * 에릭 F. 위샤우스 * 데이비드 J. 와인랜드
순서형 데이터

**순서형 데이터**(Ordinal data)는 변수가 자연스럽고 순서가 지정된 범주를 가지며 범주 간의 거리를 알 수 없는 범주형, 통계적 데이터 유형이다.edition=32 이러한 데이터는 1946년 스탠리 스미스 스티븐스가 설명한 4가지 측정 수준 중 하나인 순서형 척도로 존재한다. 순서 척도는 순위를 갖는다는 점에서 명목 척도와 구별된다. 또한 기본 속성의 동일한 증분을 나타내는 범주 너비가 없다는 점에서 간격 척도 및 비율 척도와 다르다.bibcode=1946Sci...103..677S
# 관련 문헌
* isbn=978-0470082898 위키데이터 속성 추적 토막글 분류:통계 자료형 분류:비교 (수학)
동상로

주요교차도로 = 국도 제26호선 **동상로**(Dongsang-ro)는 전북특별자치도 완주군 소양면 화심교차로 에서 완주군 동상면 신월삼거리 을 잇는 전북특별자치도의 도로이다.
# 주요 경유지
; 전북특별자치도 * 완주군 (소양면 - 동상면)
# 노선
{| class="wikitable" |- ! 이름교차로와 나들목뿐만 아니라 인근 지역의 건물 및 시설 등도 포함 ! 접속 노선 ! colspan="2" | 소재지 ! 비고 |- ! 화심 교차로 | 국도 제26호선
(전진로) | rowspan="4" | 완주군 | 소양면 | |- ! 밤티교 | | rowspan="3" | 동상면 | |- ! 신월교 | | |- ! 신월삼거리 | 대아저수로 | |}
# 주요 시설및 건물
* 농협 고산농협 동상지점 (동상로 1404/신월리 541-3) * 동상보건지소 (동상로 1406/신월리 541-5) * 동상치안센터 (동상로 1407/신월리 546-2) * 동상면행정복지센터 (동상로 1414/신월리 544)
코바치 졸탄

**코바치 졸탄**(Kovács Zoltán)은 다음 사람을 가리킨다. * 코바치 졸탄(1930년~)은 헝가리의 체스 기사이다. * 코바치 졸탄(1957년~)은 헝가리의 정치인이다. * 코바치 졸탄(1962년~)은 헝가리의 아이스하키 선수, 지도자이다. * 코바치 졸탄(1964년~)은 헝가리의 사격 선수이다. * 코바치 졸탄(1969년~)은 헝가리의 정치인이다. * 코바치 졸탄(1973년~)은 헝가리의 축구 선수이다. * 코바치 졸탄(1975년~)은 헝가리의 수구 선수이다. * 코바치 졸탄(1977년~)은 헝가리의 역도 선수이다. * 코바치 졸탄(1986년~)은 헝가리의 배구 선수이다. * 코바치 졸탄(1986년~2013년)은 헝가리의 축구 선수이다. * 코바치 졸탄(1990년~)은 헝가리의 육상 선수이다. 동명이인
꼬르륵

**꼬르륵**은 의성어 중 하나로 인체 내 소화 도중에 공기를 밀어내어 나는 현상의 소리이다. 학문적인 용어로 'borborygmi'라 한다.
# 기타
의외로 애니메이션 작품 중 하나인 《포켓몬스터 AG》에서는 139화 《라이벌 대결! 윈디를 잡아라!》편에서 윈디 때문에 조용히 할 상황에 한지우가 꼬르륵 소리를 내자 봄이가 조용히 하라고 불평한 그러한 사례도 있다. (AG 139화에서 인물들이 자기들 앞에 윈디가 등장하기를 기다리고 있을 때 한지우가 갑작스레 내자 봄이가 조용히 하라고 불평하며 시키긴 했으나, 그러다 나중에 모두 함께 식사를 하게 되었고, 한편, 윈디는 물 건너가게 된 바로 그러한 장면이었다. 이 외에도 《포켓몬스터 AG》 같은 미디어 매체에 그러한 장면들이 등장할 수 있다.) 위키데이터 속성 추적 애니메이션 분류:의성어
배재성 (함안군의원)

서명 = **배재성**(裵在聖, 1950년 10월 26일 ~ )은 대한민국의 제4·5·8대 경상남도 함안군의원이었다. 출신은 경상남도 함안군 대산면이다.
# 학력
* 서촌국민학교 졸업 * 함안중학교 졸업 * 마산용마고등학교 졸업 * 마산대학교 사회복지학과 졸업 * 손웅정 소학교 중퇴
# 경력
* 육군 21사단 입대 * 월남십자성부대 파병 * 육군 27사단 전역 * 대산농업협동조합 15년 직원 근무 * 대산농업협동조합장 8년 역임 * ㈜유천산업 대표이사 * ㈜농협샘물 대표이사 * 수박하우스 10동 12년 직접 영농 * 2002.07 ~ 2006.06 제4대 경상남도 함안군의회 의원 * 2002.07 ~ 2004.07 제4대 경상남도 함안군의회 전반기 조례심사특별위원회 위원 * 2002.07 ~ 2004.07 제4대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 * 2004.07 ~ 2006.06 제4대 경상남도 함안군의회 후반기 조례심사특별위원회 위원 * 2004.07 ~ 2006.06 제4대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원 * 대산면민의날 추진위원장 * 민주평화통일정책자문회의 자문위원 * 2006.07 ~ 2007.02 제5대 경상남도 함안군의회 의원 * 2006.07 ~ 2007.02 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 조례심사특별위원회 위원 * 2006.07 ~ 2007.02 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 * 새롬재활요양병원 부회장 * 월남전참전자회 함안군 지회장 * 2018.06.27 더불어민주당 입당 * 2018.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 의원 * 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 * 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 산업건설위원회 위원 * 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 * 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원 * 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 행정복지위원회 위원 * 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원 * 2024.04 ~ 제8대 경상남도 함안군의회 의원 * 2024.04 ~ 2024.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 * 2024.04 ~ 2024.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 산업건설위원회 위원 * 2024.07 ~ 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 부위원장 * 2024.07 ~ 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 행정복지위원회 위원
# 수상
* 내무부 장관 표창 * 농수산부 장관 표창 * 경상남도지사 표창 * 농업중앙회장 표창
# 역대 선거 결과
개인 초선, 민선 3기 재선, 민선 7기 3선, 민선 7기 민선 8기 4선, 민선 8기 선거기록 끝 위키데이터 속성 추적 분류:1950년 출생 분류:살아있는 사람 분류:함안군 출신 분류:서촌초등학교 (경남) 동문 분류:함안중학교 동문 분류:마산용마고등학교 동문 분류:마산대학교 동문 분류:더불어민주당 당원 분류:함안군의원 분류:20세기 대한민국 사람 분류:21세기 대한민국 사람
원피스 21기

에피소드 목록 = 《원피스》 애니메이션의 에피소드 목록 일본 애니메이션 《원피스》 21기 **'에그헤드 편**' (エッグヘッド)은 오다 에이치로의 원작 만화 105권 이후 (분량 미정)의 내용을 바탕으로 도에이 애니메이션이 제작하고 나가미네 타츠야, 이토 사토시, 고야마 사토시가 감독한 시즌이다. 2024년 1월 7일부터 일본 후지 TV에서 처음 방송되었으며, 회차는 미정이다. 에그헤드 편에서는 밀짚모자 해적단이 미래풍 섬 에그헤드에 도착해 닥터 베가펑크를 만나고, 머지않아 전세계를 충격에 빠뜨리는 사건으로 이어지는 내용을 다루고 있다. 대한민국에서는 2024년 1월 12일 대원방송 (애니박스)에서 자막판 동시방송으로, 1월 25일부터 더빙판으로 처음 방영되기 시작하였다.출판사=애니박스 에그헤드 편에서 사용된 주제가는 2024년 4월 현재까지 오프닝곡 1곡, 엔딩곡 1곡으로 총 2곡이다. 오프닝곡은 기타다니 히로시의 〈어스!〉 (あーーっす!), 엔딩곡은 오오츠키 마키의 〈Dear sunrise〉가 1089화부터 사용되었다. 대한민국의 대원방송은 번안곡 없이 원곡을 그대로 송출하고 있다.
# 회차 정보
요약 =
오볼렌스키가

날짜=2024-08-20 Obolensky 가족의 왕자 무기 **오볼렌스키가**(Obolenskiy)는 루리크 왕조의 러시아 귀족 가문의 이름이다. 귀족 가문은 러시아 혁명이 진행되는 1917년에 대부분 러시아를 탈출했다. 그들의 이름은 모스크바 근처의 상오카에 있는 오볼렌스크(Obolensk) 마을에서 유래되었다고 한다. 오볼렌 스키의 문장은 키예프 와 체르니고프의 문장으로 구성되어 있다.
# 주목할만한 가문 인원
* Ivan (d.1523), 별명 Repnin 가문의 조상 * 알렉세이 오볼렌스키 (1819~1884), 러시아 포병 장군 * 미하일 알렉산드로비치 오볼렌스키(1821~1886) * 이반 미하일로비치 오볼렌스키 (1853~1910), 핀란드 총독 * 알렉산더 디미트리예비치 오볼렌스키(1847~1917) * 알렉세이 드미트리예비치 오볼렌스키(1855년 11월 24일/1855년 12월 6일-1933년 9월 21일) - 러시아의 정치인, 에퀴리, 성회의 수석 검사(1905~1906), 베레지치 영지 소유자 러시아 혁명 이후 오볼렌스키 가문의 일부는 강제로 추방당했고 그들의 후손들은 "오볼렌스키"를 성으로 따랐다.현재의 군주 오볼렌스키는 1982년 프랑스에서 태어난 Arnaud Henry Salas-Perez이다. 그는 Chantal Salas-Perez 공작 부인과 Patrick Lev Obolensky의 아들이다. Arnaud는 유럽에서 가장 훌륭한 귀족 가운데 한 명으로, 2001년에 다시 회복된 오볼렌스키 왕자, 간디아 공작, 오수나 공작, 블루아 백작이다. 그는 프랑스, 일본 및 한국 사이를 거주한다. * Alexander Sergeevich Obolensky (b. 1916, d. 1940 in Suffolk )는 러시아 왕자였으며 계속해서 국제 럭비 연맹에서 영국을 대표했다. 그는 "날아다니는 왕자" 또는 간단히 "오보"로 널리 알려졌다. * Alexis (1915–1986), 사교계 명사이자 "현대 주사위 놀이의 아버지" * Alexis(1919-2006), 미국 국무부 수석 통역사(9개 언어), 주목할만한 US-USSR 조약 및 협정을 완료하는 데 중요한 역할을 함 * Arnaud Henry Salas Perez (b. 1982), Lev Obolensky와 Chantal Salas-Perez의 아들 * Dimitri (1882-1964), (1847-1917) 왕자의 아들, 혁명 이후 파리 에서 야간 경비원과 택시 운전사가 됨 * Dimitri(1918-2001), * Ivan (1925–2019), Sergei Platonovich "Serge" Obolensky와 Ava Alice Muriel Astor의 아들 * 레프 세르게예비치 오볼렌스키(1926~2010) * Nikolai Nicholas II 연대 경비대원; 러시아를 떠나 독일로 갔다. 알렉시스 니콜라예비치 오볼렌스키의 아버지 * Nicholas (1900–1979), 1937년 결혼 베라 마카로프, 제2차 세계 대전 당시 프랑스 레지스탕스의 여주인공. * Nikolai (b. 1956), 경영 저자, 교수, 국제 리더십 전문가) * Serge Obolensky (1890–1978), Sergei Platonovich "Serge" Obolensky ( Tsarskoye Selo 출생)는 러시아 왕자였다. Ava Alice Muriel Astor (1902-1956)( Astor 가족 의 John Jacob Astor IV (1864-1912)와 Ava(1868-1958)의 딸)의 첫 번째 남편이자 Platon Obolensky와 Marie의 아들이다. Hilton Hotels Corporation 이사회 부회장을 역임했다. 그의 첫 부인은 러시아 황제 알렉산드르 2세의 딸이었다. * 세르게이 블라디미로비치 오볼렌스키 (b. 1901, d. 1992, 바젤 ) * 블라디미르 안드레비치 오볼렌스키 (b. 1869, d. 1950) * Vladimir (b. 1932, d. 1991 바젤 ), (1901-1992)의 아들 * Sergey (1909-1992), 니콜라이 레오니도비치 오볼렌스키 의 아들 * 현재의 군주 Obolensky는 1982년 프랑스에서 태어난 Arnaud Henry Salas-Perez이다. 그는 Chantal Salas-Perez 공작 부인과 Patrick Lev Obolensky의 아들이다. Arnaud는 유럽에서 가장 훌륭한 귀족 가운데 한 명으로, 현재 Obolensky 왕자, 간디아 공작, 오수나 공작, 블루아 백작이다. 그는 프랑스, 일본 및 한국 사이를 거주한다. 위키데이터 속성 추적 분류:러시아의 귀족 가문
여강로

주요교차도로 = 국도 제1호선
국가지원지방도 제68호선
지방도 제718호선
지방도 제724호선 **여강로**(Yeogang-ro)는 전북특별자치도 익산시 여산면 에서 충청남도 논산시 강경읍를 잇는 도로이다
# 주요 경유지
; 전북특별자치도 * 익산시 (여산면 . 망성면) ; 충청남도 * 논산시 강경읍
# 노선
{| class="wikitable" |- ! 이름교차로와 나들목뿐만 아니라 인근 지역의 건물 및 시설 등도 포함 ! 접속 노선 ! colspan="2" | 소재지 ! 비고 |- ! (이름없음) | 가람로 | rowspan="9" | 익산시 | rowspan="5" | 여산면 | |- ! 여산교 | | |- ! (이름없음) | 국도 제1호선
(호남로) | |- ! 두여삼거리 | 북성길 | |- ! 진기삼거리 | 지방도 제724호선
(함낭로) | |- ! 무형 교차로 | 하나로 | rowspan="4" | 망성면 | |- ! 어량교 | | |- ! 신리삼거리 | 지방도 제718호선
(진북로) | |- ! 신적 교차로 | 국가지원지방도 제68호선
(동안로) | |- ! (이름없음) | 계백로 | 논산시 | 강경읍 | |- |}
# 주요 시설및 건물
* CU 익산여산점 (여강로 83/제남리 392-5) * HD현대오일뱅크 숲정이주유소 (여강로 325/두여리 442) * 망성초등학교 (여강로 903/장선리 136-1)
이븐 에체베스

단체전 **이븐 에체베스**(Eben Etzebeth, 1991년 10월 29일~)는 남아프리카 공화국의 럭비 유니언 선수로 포지션은 록이다. 현재 유나이티드 럭비 챔피언십의 샤크스 팀과 남아프리카 공화국 대표팀 소속으로 뛰고 있다. 2012년부터 남아프리카 공화국 대표팀 선수로 뛰면서 100경기 이상의 국제 경기에 출전했고 럭비 월드컵에서 2회 우승을 차지했다.
곽효환

웹사이트 = 공식 로마자 표기 = **곽효환**(郭孝桓, 1967년~)은 대한민국의 시인이다. 한국문학번역원 원장이며, 서울국제문학포럼 집행위원장 및 대산문화재단 상무, 대산문화재단 사무국장 등을 역임했다.access-date=2019-11-27
# 수상
* 2013년: 애지문학상website=Seoul Shinmun * 2015년: 편운문학상website=Asia Today * 2016년: 김건일문학상website=Cho Byung-hwa Literature Museum * 2016년: 유심문학상website=Buddhism Journal * 2019년: 김달진문학상website=EDaily
시 낭송

섬네일 **시 낭송**(詩朗誦)은 시를 크게 소리를 내어 읽는 것(낭송)을 말하며 이와 관련한 여러 대회가 존재하고 있다.올해 첫「詩人(시인)의 날」 11월1일 http://newslibrary.naver.com/viewer/index.nhn?articleId=1987102700329206016&editNo;=3&printCount;=1&publishDate;=1987-10-27&officeId;=00032&pageNo;=6&printNo;=12948&publishType;=00020오늘밤'92 시인만세 행사 http://newslibrary.naver.com/viewer/index.nhn?articleId=1992091600289109010&editNo;=5&printCount;=1&publishDate;=1992-09-16&officeId;=00028&pageNo;=9&printNo;=1339&publishType;=00010
세르게이 체르니시요프

**세르게이 체르니시요프**(Серге́й Чернышёв)는 다음 사람을 가리킨다. * 세르게이 체르니시요프(1881년~1963년)는 러시아의 건축가이다. * 세르게이 체르니시요프(1952년~)는 러시아의 철학자이다. * 세르게이 체르니시요프(1988년~)는 러시아의 럭비 유니언 선수이다. * 세르게이 체르니시요프(1990년~)는 아제르바이잔의 축구 선수이다. * 세르게이 체르니시요프(2000년~)는 러시아의 브레이크댄서이다. 동명이인
원성 (동음이의)

원성 **원성**의 다른 뜻은 다음과 같다.
# 용어
* 원성(怨聲)은 원망하는 소리이다. * 원성(原性)은 본디의 성질이다. * 원성(圓成)은 원만하게 이루어짐. 또는 그렇게 이룸이다.원성의 자세한 의미
# 지명
* 원성(院城)은 충청남도 천안시 동남구의 법정동이자 행정동 이름이다.
# 인명
* 원성(袁成, ? ~ ?)은 중국 후한 말의 정치인이다. * 원성(元聖)은 신라의 왕 원성왕의 시호이다. * 원성(元聖)은 고려 현종의 왕비 원성왕후의 시호이다.
신창재

확인날짜=2025-10-20 **신창재**(愼昌宰, 1953년 10월 31일~)는 대한민국의 의사이자 기업인이다. 교보생명 대표이사 회장 겸 이사회 의장을 맡고 있으며, 대산문화재단 이사장, 2024 강원 동계 청소년 올림픽 대회 조직위원장, 광주과학기술원(GIST) 이사, 서울대학교 이사 등을 역임했다.확인날짜=2025-10-20
# 배경과 형성
교보생명 창업주 신용호의 장남으로 서울에서 태어났다. 서울대학교 의과대학에서 의학사·석사·박사 학위를 취득했으며 산부인과 의사와 대학 교수로 경력을 시작했다.
# 경력
* 1980년대~1990년대 초 – 서울대학교 의과대학 – 교수(산부인과) * 1993년~ – 대산문화재단 – 이사(후에 이사장) * 1996년 11월 – 교보생명 – 부회장(이사회 부의장) * 1999년 11월 – 교보생명 – 대표이사 회장 겸 이사회 의장 취임 * 2000년 5월~현재 – 교보생명 – 대표이사 회장(각자대표 체제)확인날짜=2025-10-20 * 2000년대~ – 한국메세나협회 – 부회장 * 2020년 9월~2024년 – 2024 강원 동계 청소년 올림픽 – 조직위원장 * (연도 미상) – 광주과학기술원 – 이사 / 서울대학교 – 이사
# 연혁과 전환점
* 2000년: 회장 취임 이후 외환위기 이후의 비용 구조 조정과 보장성 보험 강화 전략을 추진했다. * 2010년대: 온라인 전업 생명보험사 ‘교보라이프플래닛’ 출범 지원 등 디지털 전환을 확대했다.확인날짜=2025-10-20 * 2018년~: 재무적투자자(FI)와의 비상장주식 풋옵션 분쟁이 장기화되며 지배구조 이슈로 부상했다.확인날짜=2025-10-20 * 2025년: EY한영 지정감사 수임과 가치평가 계약 충돌, 국제상업회의소(ICC) 간접강제금 국내 효력 판단 등으로 분쟁 국면이 재정비되었다.확인날짜=2025-10-20확인날짜=2025-10-20
# 조직·역할·운영
대표이사 회장으로서 이사회 의장을 겸하고 각자대표 체제하에 전략·거버넌스 현안을 총괄한다. 2020년대에는 지주회사 전환 및 그룹 거버넌스 정비가 핵심 의제로 제시되었다.
# 사업/활동
* 보장성 중심 포트폴리오 강화 및 온라인 전업 자회사 육성. * 데이터·AI 기반 언더라이팅과 고객경험 고도화 등 디지털 전환 추진.
# 성과·지표
* 레지옹 도뇌르 슈발리에(2017), 은관문화훈장(2018) 수훈. * 포브스는 그의 자산을 2024년 기준 약 10억 달러대로 집계한다.
# 비판과 논란
* **FI 풋옵션 분쟁** — 중재·소송이 병행되었고 2025년에는 지정감사·가치평가 계약 충돌과 간접강제금 국내 효력 판단이 이슈가 되었다.확인날짜=2025-10-20 * **자회사 신탁사업 관련 국감 증인 채택** — 경남 거제 주상복합 사업 추가 공사비 정산 갈등과 경기 용인 사업장 관리권 분쟁 등과 관련해, 2025년 국회 국토교통위원회 국정감사 증인으로 채택되었다.확인날짜=2025-10-20확인날짜=2025-10-20
전영애

웹사이트 = **전영애**(全英愛, 1951년~)는 대한민국의 문학자이자, 시인, 번역가이며, 서울대학교 명예교수이다. 2006년부터 2008년까지 한국괴테학회 회장을 역임했으며, 많은 독일문학 작품들을 한국어로 번역하는 데 공헌한 공로를 인정받아 2012년 한국문학번역원 원장에 임명되었다.“Prof. Dr. Young Ae Chon,” Freiburg Institute for Advanced Studies (FRIAS), accessed October 21, 2023, https://www.frias.uni-freiburg.de/de/das-institut/archiv-frias/school-of-lili/fellows/chon_lili 2011년에는 바이마르 괴테학회로부터 괴테 금메달을 받았다.Chang-young Kim, “Senior scholar dedicates life to studying Goethe,” *The Korea Times*, September 2, 2023, https://www.koreatimes.co.kr/www/culture/2023/10/135_358265.html.
제5전구군지역사령부

훈장 = **제5전구군지역사령부**(5th Theater Army Area Command)는 미국 육군의 지원 사령부 중 하나였다.
# 역사
1951년 7월 15일부터 1958년 6월 14일까지 있었던 COMZEUR, Base Section(기지영역)이 제5군수사령부로 재편성되었고, 제5군수사령부는 1958년 6월 15일부터까지 1960년 3월 1일까지 존재하였다.확인날짜=2020-11-22 1962년, 남유럽 태스크포스의 군수사령부로서 재소집되었다. 1964년 5월 5일부터 7일까지 캘리포니아주와 애리조나주, 네바다주의 인접 경계 사이에 설정되어 있던 label=캘리포니아-애리조나 기동지역에서 3일간의 사막 타격 연습(Exercise Desert Strike)에서 JTF 모하비(Joint Task Force Mojave)에 동원되었다. 이 연습은 제2차 세계 대전 이후로 가장 큰 FTX였다.p=3 1980년 12월 29일, 제5지원사령부로 재편성되었다. 1989년 8월 13일, 제5전구군지역사령부로 재편성되었다. 남유럽 태스크포스와 본부를 병합하였다. 1993년 8월, 제5전구군지역사령부는 해산하였다.
# 전투 서열
섬네일 * 남유럽 태스크포스, 1989년
# 기록

## 소속
* COMZEUR, 1958년 6월 15일 * 남유럽 태스크포스(SETAF), 1962년 * 제18(XVIII)공수군단, 1964년: 사막타격연습
## 계보
* 1958년 6월 15일, 5th Logistical Command *: 5군수사령부 * 1980년 12월 29일, 5th Support Command *: 제5지원사령부 * 1989년 8월 13일, 5th Theater Army Area Command *: 제5전구군지역사령부
# 참고
참고 자료 시작 * 1964 * 확인날짜=2023-06-10 참고 자료 끝 위키데이터 속성 추적 기본정렬:5지원사령부, 미국 분류:1958년 설립된 단체 분류:1960년 해체된 단체 분류:1962년 설립된 단체 분류:1993년 해체된 단체 분류:미국 육군의 지원사령부
샘 화이트록

단체전 **새뮤얼 로런스 화이트록**(Samuel Lawrence Whitelock, 1988년 10월 12일~)은 뉴질랜드의 럭비 유니언 선수로 포지션은 록이다. 현재 프랑스 톱 14의 섹시옹 팔루아즈 팀 소속으로 뛰고 있다. 2010년에 뉴질랜드 대표팀에 발탁되어 역대 최연소이자 가장 빨리 테스트 매치(국제 경기) 100회 출전 기록을 달성한 선수이다. 그는 2023년에 국가대표에서 은퇴할 때까지 148경기 출전하였으며 이는 역대 럭비 유니언 테스트 매치 출전 순위 2위에 해당하는 기록이다. 또한 국제 경기에서 브로디 레탈릭과의 조합으로 잘 알려져 있으며 2012년부터 2023년까지 50회 이상 동반으로 출전했다. 그는 2011년과 2015년 럭비 월드컵 우승의 핵심이었으며 월드컵 2회 우승을 달성한 43명의 선수 중 한 명이다. 형인 조지와 애덤, 동생인 루크도 프로 럭비 선수이다.
젤랄 아티크

그레코로만형 -67kg **젤랄 아티크**(Celal Atik, 1918년~1979년 4월 27일)는 튀르키예의 레슬링 선수, 지도자로 1948년 하계 올림픽에서 남자 자유형 라이트급 금메달을 획득했다. 현역 은퇴 후에는 1955년부터 1979년까지 튀르키예 레슬링 대표팀 코치를 맡았으며 국제 레슬링 연맹 초청으로 전임 지도자를 역임하여 레슬링 선수와 지도자를 양성했다.
하미트 카플란

자유형 +97kg **하미트 카플란**(Hamit Kaplan, 1934년 9월 20일~1976년 1월 5일)은 튀르키예의 레슬링 선수이다. 1956년 하계 올림픽에서 자유형 헤비급 금메달을 획득했으며 1960년 올림픽에서 은메달, 1964년 올림픽에서 동메달을 획득했다. 은퇴 후에는 사업가로 일했으나 1976년에 교통 사고로 사망했다. 2011년에 국제 레슬링 연맹 명예의 전당에 헌액되었다.
썸머레인

전구성원 = **썸머레인**은 노스 자카르타에서 결성된 인도네시아의 4인조 밴드다.http://theviewers.co.kr/View.aspx?No=1408447
# 방송
* 아시안탑밴드 (2020)
# 음반
* This World Will Carry On Without You (2017) * Frenemy (2019) * Color Blind (2019) * Better Off This Way (2019) * Let It Go (2022) * Heaven's Hell (2023) * Sebelum Selamanya (feat. Chintya Gabriella) (2023) * Hope, Fear & Everything in-Between (2023)
일반화 가법 모델

**일반화 가법 모델**(generalized additive model, **GAM**)은 통계학에서 선형 반응 변수가 일부 예측 변수의 알려지지 않은 매끄러운 함수에 선형적으로 의존하고 이러한 매끄러운 함수에 대한 추론에 관심이 집중되는 일반화 선형 모형이다. GAM은 원래 트레버 헤이스티, 로버트 팁시라니isbn=978-0-412-34390-2가 일반화 선형 모델의 속성을 추가 모델과 혼합하기 위해 개발했다. 이는 나이브 베이즈 생성 모델의 차별적 일반화로 해석될 수 있다.pages=49–53 이 모델은 일변량 응답 변수 Y를 일부 예측 변수 xi와 연관시킨다. 다음과 같은 구조를 통해 Y의 예상 값을 예측 변수에 연결하는 연결 함수 g(예: 항등 또는 로그 함수)와 함께 Y(예: 정규, 이항 또는 포아송 분포)에 대해 지수족 분포가 지정된다. : g(\operatorname{E}(Y))=\beta_0 + f_1(x_1) + f_2(x_2)+ \cdots + f_m(x_m).\,\\! 함수 fi는 지정된 매개변수 형식(예: 다항식 또는 변수의 불이익이 없는 회귀 스플라인)을 갖는 함수이거나 비모수적 또는 반모수적으로 간단히 '매끄러운 함수'를 비모수적 수단으로 추정할 수 있다. 따라서 일반적인 GAM은 f1(x1)에 대해 지역 가중 평균과 같은 산점도 평활화 함수를 사용한 다음 f2(x2)에 대해 요인 모델을 사용할 수 있다. 반응과 예측 변수 사이의 실제 관계에 대한 완화된 가정을 통해 비모수적 적합을 허용하는 이러한 유연성은 순수 모수적 모델보다 데이터에 더 나은 적합성을 제공하지만 틀림없이 해석 가능성이 일부 손실된다.
점별 상호정보량

**점별 상호정보량**(Pointwise mutual information, **PMI**)pages=22–29은 통계학, 확률론, 정보 이론에서 상관의 척도이다. 두 사건이 함께 발생할 확률을 사건이 독립적인 경우의 확률과 비교한다.Dan Jurafsky and James H. Martin: Speech and Language Processing (3rd ed. draft), December 29, 2021, chapter 6 PMI(특히 긍정 점별 상호정보량 변형)는 "NLP에서 가장 중요한 개념 중 하나"로 설명되었으며, 여기서 "두 단어 사이의 연관성을 평가하는 가장 좋은 방법은 얼마나 더 많은지 묻는 것"이라는 직관을 이끌어낸다. 두 단어는 우리가 선험적으로 두 단어가 우연히 나타날 것이라고 기대했던 것보다 말뭉치에서 동시에 발생한다." 이 개념은 1961년 로버트 파노(Robert Fano)가 "상호정보"(mutual information)라는 이름으로 선보였지만 오늘날 이 용어는 대신 무작위 변수 간의 관련 의존성을 측정하는 데 사용된다. 두 이산 무작위 변수의 상호정보(MI)는 평균을 나타낸다. 이는 가능한 모든 이벤트의 PMI이다.
체비쇼프 거리

체스판의 두 공간 사이의 이산 체비쇼프 거리는 킹이 두 공간 사이를 이동하는 데 필요한 최소 이동 횟수를 제공한다. 이는 킹이 대각선으로 이동할 수 있기 때문에 행이나 열과 평행한 더 작은 거리를 커버하는 점프가 더 큰 거리를 커버하는 점프에 효과적으로 흡수되기 때문이다. 위는 정사각형 f6에서 각 정사각형의 체비쇼프 거리이다. **체비쇼프 거리**(Chebyshev distance) 또는 **체비셰프 거리**year = 2000는 수학에서 두 점 사이의 거리가 좌표 차원에 따른 차이 중 가장 큰 실제 좌표 공간에서 정의된 지표이다.year = 2002 파프누티 체비쇼프의 이름을 따서 명명되었다. **체스판 거리**(chessboard distance)라고도 알려져 있는데, 체스 게임에서 킹이 체스판의 한 사각형에서 다른 사각형으로 이동하는 데 필요한 최소 이동 횟수는 사각형의 변 길이가 있는 경우 사각형 중심 사이의 체비쇼프 거리와 동일하기 때문이다. 하나는 보드 가장자리에 축이 정렬된 2차원 공간 좌표로 표시된다.year = 2004 예를 들어, f6과 e2 사이의 체비쇼프 거리는 4와 같다.
해밀턴 몬테카를로

**해밀턴 몬테카를로**(Hamiltonian Monte Carlo, **HMC**) 알고리즘(원래 명칭: **하이브리드 몬테카를로**, hybrid Monte Carlo)은 직접 샘플링이 어려운 목표 확률 분포에 따라 분포되어 수렴되는 무작위 샘플 시퀀스를 얻기 위한 마르코프 체인 몬테카를로 방법이다. 이 시퀀스는 목표 분포(예상 값)에 대한 적분을 추정하는 데 사용할 수 있다. 해밀턴 몬테 카를로는 상태 공간의 새로운 지점으로의 이동을 제안하기 위해 시간 가역 및 부피 보존 수치 적분기(일반적으로 도약 적분기)를 사용하여 해밀턴 동역학 진화를 시뮬레이션하는 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘의 인스턴스에 해당한다. 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘에서 가우스 무작위 행보(Gaussian Random Walk) 제안 분포를 사용하는 것과 비교하여 해밀턴 몬테카를로는 시뮬레이션된 해밀턴의 대략적인 에너지 보존 특성으로 인해 높은 수용 확률을 유지하는 먼 상태로의 이동을 제안하여 연속 샘플링된 상태 간의 상관 관계를 줄인다. 증상 적분기(symplectic integrator)를 사용할 때 동적이다. 상관 관계가 감소한다는 것은 주어진 몬테 카를로 오류에 대한 목표 확률 분포와 관련하여 적분을 근사화하는 데 필요한 마르코프 체인 샘플이 더 적다는 것을 의미한다. 이 알고리즘은 원래 격자 양자 색역학 계산을 위해 1987년 사이먼 듀에인, 앤소니 케네디, 브라이언 펜들턴, 던컨 로웨스에 의해 제안되었다.bibcode=1987PhLB..195..216D 1996년에 래드포드 M. 닐은 이 방법이 더 광범위한 종류의 통계 문제, 특히 인공 신경망에 사용될 수 있는 방법을 보여주었다.doi=10.1007/978-1-4612-0745-0_3 그러나 베이즈 네트워크의 기울기를 제공해야 하는 부담으로 인해 통계 및 기타 정량적 분야에서 알고리즘의 광범위한 채택이 지연되었으며, 2010년대 중반 스탠(Stan) 개발자가 자동 미분과 결합하여 HMC를 구현했다.s2cid=18351694
포아송 회귀

**포아송 회귀**(Poisson regression)는 통계학에서 개수 데이터 및 분할표를 모델링하는 데 사용되는 회귀 분석의 일반화 선형 모델 형태이다.url=https://doi.org/10.2307/2347125 포아송 회귀 분석에서는 응답 변수 Y가 포아송 분포를 갖고 기댓값의 로그가 알 수 없는 매개변수의 선형 조합으로 모델링될 수 있다고 가정한다. 포아송 회귀 모델은 특히 분할표를 모델링하는 데 사용되는 경우 로그 선형 모델이라고도 한다. **음이항 회귀**(Negative binomial regression)는 분산이 포아송 모델의 평균과 동일하다는 매우 제한적인 가정을 완화하기 때문에 포아송 회귀의 널리 사용되는 일반화이다. 전통적인 음이항 회귀 모델은 포아송-감마 혼합 분포를 기반으로 한다. 이 모델은 감마 분포를 사용하여 포아송 이질성을 모델링하기 때문에 널리 사용된다. 포아송 회귀 모델은 로그를 (정규) 연결 함수로 사용하고 포아송 분포 함수를 반응의 가정된 확률 분포로 사용하는 일반화 선형 모델이다.
지식공학

**지식공학**(Knowledge engineering, KE)은 지식 기반 시스템의 구축, 유지 및 사용과 관련된 모든 기술적, 과학적, 사회적 측면을 의미한다.
# 배경

## 전문가 시스템
전문가 시스템의 첫 번째 사례 중 하나는 의료 진단을 수행하는 애플리케이션인 MYCIN이었다. MYCIN 예에서 도메인 전문가는 의사였으며 대표되는 지식은 진단 전문 지식이었다. 전문가 시스템은 복잡한 인간 의사 결정을 이해하려는 시도로 인공 지능 실험실에서 처음 개발되었다. 이러한 초기 프로토타입의 긍정적인 결과를 바탕으로 이 기술은 1980년대에 미국 비즈니스 커뮤니티(나중에 전 세계)에 채택되었다. 에드워드 파이겐바움(Edward Feigenbaum)이 주도한 스탠포드 휴리스틱 프로그래밍 프로젝트는 최초의 전문가 시스템을 정의하고 개발한 선두주자 중 하나였다.
예측 모델링

**예측 모델링**(Predictive modelling)은 통계를 사용하여 결과를 예측한다. 예측하려는 사건은 대부분 미래에 발생하지만, 예측 모델링은 발생 시기와 상관없이 모든 유형의 알려지지 않은 사건에 적용될 수 있다. 예를 들어 예측 모델은 범죄가 발생한 후 범죄를 탐지하고 용의자를 식별하는 데 자주 사용된다. 많은 경우, 모델은 설정된 양의 입력 데이터를 바탕으로 결과의 확률을 추측하기 위해 탐지 이론을 기반으로 선택된다. 예를 들어 이메일이 스팸일 가능성을 결정하는 경우이다. 모델은 데이터 세트가 다른 세트에 속할 확률을 결정하기 위해 하나 이상의 분류자를 사용할 수 있다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 "햄"(스팸이 아닌)인지 확인하는 데 모델을 사용할 수 있다. 정의적 경계에 따라 예측 모델링은 학문적 또는 연구 개발 맥락에서 더 일반적으로 언급되는 기계 학습 분야와 동의어이거나 크게 중복된다. 상업적으로 배포되는 경우 예측 모델링을 종종 예측 분석이라고 한다. 예측 모델링은 인과 모델링/분석과 대조되는 경우가 많다. 전자의 경우 관심 결과에 대한 지표 또는 프록시를 사용하는 데 전적으로 만족할 수 있다. 후자에서는 진정한 원인과 결과 관계를 결정하려고 한다. 이러한 구별은 연구 방법 및 통계 분야에서 급증하는 문헌과 "상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다"는 공통된 진술을 낳았다.
예측

**예측**(豫測, prediction, 라틴어로 '이전'을 뜻하는 præ-, '뭔가 말한 것'을 의미하는 격언) 또는 **예보**(豫報, forecast)는 미래의 사건 (확률론)이나 미래의 데이터에 대한 진술이다. 예측은 항상 그런 것은 아니지만 예측가의 경험이나 지식을 바탕으로 이루어지는 경우가 많다. "예측"과 "추정"의 정확한 차이에 대한 보편적인 합의는 없다. 다른 저자와 분야는 다른 의미를 부여한다. 미래의 사건은 필연적으로 불확실하므로 미래에 대한 정확한 정보를 보장하는 것은 불가능하다. 예측은 가능한 개발에 대한 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다.
# 예언
예언 고대부터 현재까지 예언과 같은 초상적이거나 초자연적인 수단을 사용하거나 징조를 관찰함으로써 예측이 종종 이루어졌다. 물 점술, 점성술, 수비학, 운세, 꿈의 해석 및 기타 여러 형태의 점술을 포함한 방법이 수천 년 동안 미래를 예측하기 위해 사용되어 왔다. 이러한 예측 수단은 과학 실험에 의해 입증되지 않았다. 문학에서 환상과 예언은 미래 사건의 가능한 시간표를 제시하는 데 사용되는 문학적 장치이다. 이는 개인이 보는 것을 말하는 비전으로 구별될 수 있다. 따라서 신약성경의 요한계시록에서는 이와 관련하여 문학적 장치로 환상을 사용한다. 또한 개인이 설교나 기타 공개 포럼에서 언급한 경우에도 예언 또는 예언 문헌이다. 점복은 신비로운 표준화된 과정이나 의식을 통해 질문이나 상황에 대한 통찰력을 얻으려는 시도이다. 그것은 마법의 필수적인 부분이며 수천 년 동안 다양한 형태로 사용되었다. 점술가들은 표징, 사건, 전조를 읽거나 초자연적 존재와의 접촉을 통해 의뢰인이 어떻게 진행해야 하는지에 대한 해석을 확인한다. 초자연적 존재와의 접촉을 통해 기독교인과 유대인은 타락한 천사나 악마로 보지만 가장 흔히 천사나 신으로 묘사된다.
이항 회귀

**이항 회귀**(Binomial regression)는 통계학에서 반응(Y)이 이항 분포를 갖는 회귀 분석 기술이다. 이는 일련의 n개의 독립적인 베르누이 시행의 성공 횟수이며 각 시행은 성공 확률 p를 갖는다. 이항 회귀에서 성공 확률은 설명 변수와 관련이 있다. 일반 회귀의 해당 개념은 관찰되지 않은 응답의 평균값을 설명 변수와 연관시키는 것이다. 이항 회귀는 이항 회귀와 밀접한 관련이 있다. 이항 회귀는 n=1인 이항 회귀 또는 그룹화되지 않은 이진 데이터에 대한 회귀로 간주될 수 있는 반면, 이항 회귀는 그룹화된 이진 데이터에 대한 회귀로 간주될 수 있다. 이항 회귀 모델은 이산 선택 모델의 한 유형인 이항 선택 모델과 본질적으로 동일하다. 주요 차이점은 이론적 동기에 있다. 기계 학습에서 이항 회귀는 확률 분류의 특수한 사례로 간주되므로 이진 분류의 일반화이다.
LeNet

기계 학습 **LeNet**은 얀 르쿤 등이 제안한 합성곱 신경망 구조이다. 일반적으로 LeNet은 LeNet-5를 지칭하며 간단한 합성곱 신경망이다. 합성곱 신경망은 인공 뉴런이 커버리지 범위 내에서 주변 세포의 일부에 반응하고 대규모 영상 처리에서 좋은 성능을 발휘할 수 있는 일종의 순방향 신경망이다.
# 구조
섬네일 LeNet은 초기 컨볼루션 신경망의 대표주자로서 컨볼루션 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층 등 컨볼루션 신경망의 기본 단위를 보유하고 있어 향후 컨볼루션 신경망 개발의 기반을 마련한다. 그림과 같이 (32*32 픽셀의 입력 이미지 데이터) LeNet-5는 7개의 레이어로 구성된다. 입력 외에도 다른 모든 레이어는 매개변수를 훈련시킬 수 있다. 그림에서 Cx는 컨볼루션 레이어, Sx는 서브 샘플링 레이어, Fx는 전체 연결 레이어, x는 레이어 인덱스를 나타낸다. 레이어 C1은 5x5 크기의 6개의 컨볼루션 커널로 구성된 컨볼루션 레이어로, 특징 매핑의 크기는 28x28로 입력 이미지의 정보가 컨볼루션 커널의 경계를 벗어나는 것을 방지할 수 있다. 레이어 S2는 14x14 크기의 특징 그래프 6개를 출력하는 서브샘플링/풀링 레이어이다. 각 특징 맵의 각 셀은 C1의 해당 특징 맵에 있는 2x2 이웃에 연결된다. 레이어 C3은 16개의 5-5 컨볼루션 커널이 있는 컨볼루션 레이어이다. 처음 6개의 C3 기능 맵의 입력은 S2에 있는 3개의 기능 맵의 각 연속 하위 집합이고, 다음 6개의 기능 맵의 입력은 4개의 연속적인 하위 집합의 입력에서 나오며, 다음 3개의 기능 맵의 입력은 S2에서 나온다. 마지막으로 마지막 기능 그래프에 대한 입력은 S2의 모든 기능 그래프에서 나온다. 레이어 S4는 크기가 2x2이고 출력이 16개의 5x5 기능 그래프인 S2와 유사하다. 레이어 C5는 5x5 크기의 컨볼루션 커널 120개를 포함하는 컨볼루션 레이어이다. 각 셀은 S4의 16개 특성 그래프 모두에서 5*5 이웃에 연결된다. 여기서 S4의 특성 그래프 크기도 5x5이므로 C5의 출력 크기는 1*1이다. 따라서 S4와 C5는 완전히 연결된다. C5는 완전 연결 레이어 대신 컨벌루션 레이어로 표시된다. 왜냐하면 LeNet-5 입력이 더 커지고 구조가 변경되지 않으면 출력 크기가 1x1보다 커지기 때문이다. 즉 완전 연결 레이어가 아니다. F6 레이어는 C5에 완전히 연결되어 84개의 특성 그래프가 출력된다. 위키데이터 속성 추적 분류:인공신경망
아이숍믹스업

섬네일 **아이숍믹스업**(IShopMixup)의 두 구성체인 **아이숍**(iShop)과 **믹스업**(Mixup)은 프로모토라 뮤지컬(Promotora Musical, S.A. de C.V.)을 형성하는 두 개의 소매점 체인이다. 아이숍은 전자제품을 판매하고 믹스업은 멕시코 전역의 매장에서 음악을 판매하며, 그 중 일부는 공동 매장이다. 아이숍은 애플 제품을 전문적으로 취급하는 공식 애플 프리미엄 리셀러이다. 이 기업들은 함께 그루포 산본스의 일부이고, 이는 억만장자 카를로스 슬림이 통제하는 그루포 카르소의 일부이다. 믹스업은 1989년에 설립되었다. 아이숍 믹스업은 카를로스 슬림(Carlos Slim)의 아들이자 그루포 산본스(Grupo Sanborns)의 대표인 패트릭 슬림 도밋(Patricio Slim Domit)이 이끌고 있으며 약 2,000명의 직원을 두고 있다. 포브스(Forbes)는 이 회사를 2022년 멕시코 최고의 고용 기업 중 199위로 평가했다.
신경 스타일 전이

caption3 = 가나가와 해변의 높은 파도 아래 **신경 스타일 전이**(neural style transfer, NST) 또는 **스타일 전이**(style transfer)는 다른 이미지의 모양이나 시각적 스타일을 채택하기 위해 디지털 이미지 또는 비디오를 조작하는 소프트웨어 알고리즘 클래스를 나타낸다. NST 알고리즘은 이미지 변환을 위해 심층 신경망을 사용하는 것이 특징이다. NST의 일반적인 용도는 유명한 그림의 모습을 사용자가 제공한 사진으로 전송하는 등 사진에서 인공 예술 작품을 만드는 것이다. 딥아트 및 프리즈마를 포함하여 몇몇 주목할만한 모바일 앱은 이러한 목적으로 NST 기술을 사용한다. 이 방법은 전 세계 예술가와 디자이너가 기존 스타일을 기반으로 새로운 예술 작품을 개발하는 데 사용되었다. 위키데이터 속성 추적 분류:알고리즘 분류:딥 러닝
WGAN

**WGAN**(560 AM)은 포틀랜드에 운영이 허가된 민영 라디오 방송국이다. 이 방송국은 사가 커뮤니케이션스(Saga Communications)가 소유하고 있으며 뉴스/토크 라디오 형식을 방송한다. 이 방송국은 자칭 "Newsradio WGAN AM 560 및 FM 98.5"라고 부른다. 스튜디오와 사무실은 메인 주 사우스 포틀랜드의 웨스턴 애비뉴(Western Avenue)에 있다. 이 방송국은 또한 250와트 FM 변환기인 98.5 **W253DA**를 통해서도 들린다.Radio-Locator.com/W253DA 이를 통해 FM 라디오를 선호하는 청취자는 포틀랜드와 인근 교외 지역에서 WGAN을 들을 수 있다. 또한, WGAN은 공동 소유한 93.1 WMGX의 HD2 채널에서도 들을 수 있다. AM 560은 24시간 내내 5,000와트의 전력으로 남부 메인주 대부분과 메인 해안을 따라 록랜드까지 방송한다. 송신기는 포틀랜드의 워렌 애비뉴에서 떨어진 메인 턴파이크(Maine Turnpike) 근처에 있다.Radio-Locator.com/WGAN WGAN은 메인주의 비상 경보 시스템을 위한 주요 진입점인 방송국이다.
카살레몬페라토

카살레 몬페라토의 모습 **카살레몬페라토**(Casale Monferrato)는 이탈리아 북서부 피에몬테주 알레산드리아도에 있는 도시이다.
# 종교
* 카살레 몬페라토 대성당 (Duomo di Casale Monferrato; Cattedrale di Sant'Evasio)
# 스포츠
* FBC 카살레 : 1909년에 창단된 카살레 몬페라토를 연고로 하는 축구팀 * 주니어 카살레 (A.S. Junior Pallacanestro Casale) :1956년에 창단된 카살레 몬페라토를 연고로 하는 농구팀
# 교통
* 카살레 몬페라토 공항 (Aeroporto di Casale Monferrato) : 1930년 왕립공군 (Regia Aeronautica)이 사용하기 위해 개장하였으며, 현재는 항공교육용으로 이용중이다. * 카살레 몬페라토 역 (Stazione di Casale Monferrato) : 종착역이며, 1857년에 개통하였다.
StyleGAN

젊은 여성의 초상화처럼 보이는 StyleGAN에 의해 생성된 이미지이다. 이 이미지는 인물 사진 분석을 기반으로 인공지능이 생성한 이미지이다. **StyleGAN**은 엔비디아 연구진이 2018년 12월에 도입한 생성적 적대 신경망(GAN)으로, 2019년 2월에 소스를 공개했다. StyleGAN은 엔비디아의 CUDA 소프트웨어, GPU 및 구글의 텐서플로 또는 메타 AI의 PyTorch에 의존한다. 이는 이후 StyleGAN 버전에서 공식 구현 라이브러리로 텐서플로를 대체한다. StyleGAN2라고 불리는 StyleGAN의 두 번째 버전은 2020년 2월 5일에 게시되었다. 특징적인 아티팩트 중 일부를 제거하고 이미지 품질을 향상시킨다. 엔비디아는 2021년 6월 23일에 "별칭 없는" 버전으로 설명되는 StyleGAN3을 출시했으며 2021년 10월 12일에 소스를 제공했다.
무게 함수

**무게 함수**(Weight function)는 일부 요소에 더 많은 "가중치"를 부여하거나 동일한 집합의 다른 요소보다 결과에 영향을 주기 위해 합계, 적분 또는 평균을 수행할 때 사용되는 수학적 장치이다. 무게 함수를 적용한 결과는 **가중합**(weighted sum) 또는 가중 평균이다. 무게 함수는 통계 및 분석에서 자주 사용되며 측정값의 개념과 밀접한 관련이 있다. 무게 함수는 이산 설정과 연속 설정 모두에 사용될 수 있다. 이것들은 "가중 미적분학"Jane Grossman, Michael Grossman, Robert Katz. *The First Systems of Weighted Differential and Integral Calculus*, , 1980. 및 "메타 미적분학"이라고 불리는 미적분학 시스템을 구성하는 데 사용될 수 있다.Jane Grossman.*Meta-Calculus: Differential and Integral*, , 1981.
제로샷 학습

**제로샷 학습**(Zero-shot learning, 제로샷 러닝, **ZSL**)은 테스트 시 학습자가 훈련 중에 관찰되지 않은 클래스의 샘플을 관찰하고 해당 샘플이 속한 클래스를 예측해야 하는 딥 러닝의 문제 설정이다. 제로샷 방법은 일반적으로 객체의 관찰 가능한 구별 속성을 인코딩하는 일종의 보조 정보를 통해 관찰된 클래스와 관찰되지 않은 클래스를 연결함으로써 작동한다.eprint=1707.00600 예를 들어 분류할 동물의 이미지 세트와 동물의 모습에 대한 보조 텍스트 설명이 주어지면 말을 인식하도록 훈련되었지만 얼룩말이 주어지지 않은 인공 지능 모델은 여전히 얼룩말을 인식할 수 있다. 얼룩말이 줄무늬 말처럼 보인다는 것도 알고 있을 때 말이다. 이 문제는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 기계 인식 분야에서 널리 연구되고 있다.arxiv=1703.04394
수치 미분

도함수의 유한차분 추정 **수치 미분**(Numerical differentiation) 알고리즘은 수치해석학에서 함수 값과 함수에 대한 기타 지식을 사용하여 수학적 함수 또는 함수 서브루틴의 미분을 추정한다.
# 유한차분
유한차분 가장 간단한 방법은 유한 차분 근사를 사용하는 것이다. 간단한 2점 추정은 점 (x, f(x)) 및 (x h, f(x h))를 통과하는 가까운 할선의 기울기를 계산하는 것이다. 작은 숫자 h를 선택하면 h는 x의 작은 변화를 나타내며 양수 또는 음수일 수 있다. 이 선의 기울기는 다음과 같다. \frac{f(x + h) - f(x - h)}{2h}.
허경희

메달 틀 = **허경희**(1990년 1월 1일 ~)는 대한민국의 방송인이자 전 럭비 선수다.http://m.tvdaily.co.kr/article.php?aid=17075178001700569019
# 학력
* 서울체육고등학교 * 한국체육대학교
# 방송
* 도전! 수퍼모델 코리아 3 (2012) * 골 때리는 그녀들 (2022) fc구척장신 선수 한일전 선수 * 피지컬: 100 시즌 2 - 언더그라운드 (2024) - Top100 * 스포츠 토토 스포츠가 있는곳에 내가있다 여기 스포츠 이슈 한초임 진행 프로그램 세번 출연
# 경력
* 제18회 자카르타-팔렘방 아시안게임 럭비 국가대표 (2018) * 제17회 인천 아시안게임 럭비 국가대표 (2014)
# 수상 목록
* 2024년 SBS 연예대상 베스트 플레이어상 올해의 MVP
릿지 회귀

**릿지 회귀**(Ridge regression)는 독립 변수의 상관 관계가 높은 시나리오에서 다중 회귀 모델의 계수를 추정하는 방법이다.url=https://www.biodiversitylibrary.org/bibliography/68934 계량경제학, 화학, 공학 등 다양한 분야에서 사용되었다. 안드레이 티호노프의 이름을 딴 '티호노프 정규화'라고도 알려진 이 방법은 잘못 제기된 문제를 정규화하는 방법이다. 선형 회귀 분석에서 다중 공선성 문제를 완화하는 데 특히 유용한다. 이 문제는 매개변수 수가 많은 모델에서 흔히 발생한다.url=https://books.google.com/books?id=B8I5SP69e4kC&pg;=PA205 일반적으로 이 방법은 허용 가능한 편향의 대가로 매개변수 추정 문제에서 향상된 효율성을 제공한다(편향-분산 트레이드오프 문서 참고).url=https://books.google.com/books?id=wmA_R3ZFrXYC&pg;=PA7 이 이론은 1970년 호얼(Hoerl)과 케나드(Kennard)가 테크노메트릭스(Technometrics) 논문 "릿지 회귀: 비직교 문제의 편향 추정" 및 "릿지 회귀: 비직교 문제의 적용"에서 처음 소개했다.jstor=1267351jstor=1267352 이는 릿지해석 분야에 대한 10년 간의 연구 결과였다.url=https://books.google.com/books?id=_qAYgYN87UQC&pg;=PA287 릿지 회귀는 선형 회귀 모델에 일부 다중 공선형(상관 관계가 높은) 독립 변수가 있는 경우 릿지 회귀 추정기(RR)를 생성하여 최소 제곱 추정기의 부정확성에 대한 가능한 솔루션으로 개발되었다. 이는 분산과 평균 제곱 추정량이 이전에 파생된 최소 제곱 추정값보다 작은 경우가 많기 때문에 더 정확한 릿지 매개변수 추정값을 제공한다.url=https://books.google.com/books?id=6ZUMBwAAQBAJ&pg;=PA178url=https://books.google.com/books?id=wmA_R3ZFrXYC&pg;=PA2
개방형 협업

**개방형 협업**(Open collaboration)은 "기여자와 비기여자 모두에게 제공되는 경제적 가치가 있는 제품(또는 서비스)을 만들기 위해 상호 작용하는 목표 지향적이지만 느슨하게 조정된 참가자에 의존하는 혁신 또는 생산 시스템"이다.Sheen S. Levine; Michael J. Prietula (2014). Open Collaboration for Innovation: Principles and Performance 이는 오픈 소스 소프트웨어에서 눈에 띄게 관찰되지만 인터넷 포럼, 메일링 리스트 및 온라인 커뮤니티와 같은 다른 많은 경우에서도 찾을 수 있다. 개방형 협업은 비트코인, TEDx, 위키백과 등 다양한 벤처를 강조하는 운영 원칙이다.title=Open collaboration leading to novel organizations - American'Girl Rachel And Sons The Crimson White Brothers
# 역사
개방형 협업은 피어 프로덕션 및 대량 협업의 기본 원칙이다. 처음에는 오픈 소스 소프트웨어에서 관찰되었으며 리처드 스톨먼의 GNU 선언문에 의해 대중화되었다. 그 이후로 인터넷 포럼Lakhani, Karim R., & von Hippel, Eric (2003). How Open Source Software Works: Free User to User Assistance. *Research Policy*, 32, 923–943 10.2139/ssrn.290305, 메일링 리스트Jarvenpaa, S. L., & Majchrzak, Ann (2008). Knowledge Collaboration Among Professionals Protecting National Security: Role of Transactive Memories in Ego-Centered Knowledge Networks. *Organization Science*, 19(2), 260-276 10.1287/orsc.1070.0315, 인터넷 커뮤니티Faraj, S., Jarvenpaa, S. L., & Majchrzak, Ann (2011). Knowledge Collaboration in Online Communities url=https://web.archive.org/web/20211006214955/http://www.adaptivecycle.nl/images/Knowledge_Collaboration_in_Online_Communities.pdf. *Organization Science*, 22(5), 1224-1239, 10.1287/orsc.1100.0614 및 많은 사례와 같은 다른 많은 사례에서도 찾을 수 있다. 크리에이티브 커먼즈와 같은 오픈 콘텐츠. 또한 크라우드소싱, 협력적 소비, 개방형 혁신(오픈 이노베이션)의 몇 가지 사례를 들 수 있다.
황찬섭

웹사이트 = https://m.instagram.com/chan_seob2 **황찬섭**(1997년 1월 11일 ~)은 대한민국의 씨름 선수다.https://n.news.naver.com/article/609/0000556253?sid=106
# 방송
* 태백에서 금강까지 - 씨름의 희열 (2019) * 피지컬: 100 시즌 2 - 언더그라운드 (2024) - Top100
구조적 위험 최소화

**구조적 위험 최소화**(Structural risk minimization, SRM)는 기계 학습에서 사용되는 귀납적 원리이다. 일반적으로 기계 학습에서는 일반화된 모델을 유한 데이터 세트에서 선택해야 하며 결과적으로 과적합 문제가 발생한다. 즉, 모델이 훈련 세트의 특수성에 너무 강하게 맞춰지고 새 데이터에 제대로 일반화되지 않는다. SRM 원칙은 모델의 복잡성과 훈련 데이터 피팅 성공 사이의 균형을 유지하여 이 문제를 해결한다. 이 원칙은 블라디미르 바프니크, 알렉세이 키르보넨키스가 1974년에 쓴 책에서 처음으로 제시되었으며 VC 차원을 사용한다.
태권크리

전구성원 = **태권크리**는 대한민국의 음악 그룹이다. 2023년 EP 앨범 [Taekwondo (태권도)]로 데뷔했다.https://n.news.naver.com/article/016/0002271302?sid=106
# 음반
* Taekwondo(태권도) (2023) * T.K.D (2024)
# 경력
* 태권도진흥재단 홍보대사 (2023) * 제75주년 국군의날 홍보대사 (2023) * 천안 K컬처박람회 홍보대사 (2023) * 성남 세계태권도한마당 조직위원회 홍보대사 (2023) * 성남 국제오픈태권도대회 홍보대사 (2023) * 성남시태권도협회 홍보대사 (2023)
가상 인간

가상의 충돌 테스트용 인형 **가상 인간**(virtual human) 또는 **디지털 인간**(digital human, 디지털 휴먼)은 소프트웨어적인 가상의 인물 또는 인간이다. 가상 인간은 다양한 산업(항공우주, 자동차, 기계, 가구 등), 의류 산업, 통신(아바타), 의학 등의 시뮬레이션, 비디오 게임, 영화 제작, 인적 요소, 인체 공학 및 사용성 연구에서 도구 및 인공 동반자로 만들어졌다. 이러한 응용에는 도메인 종속 시뮬레이션 충실도가 필요하다. 의료 애플리케이션에는 특정 내부 장기의 정확한 시뮬레이션이 필요할 수 있다. 영화 산업은 최고의 미적 기준, 자연스러운 움직임 및 표정을 요구한다. 인체공학적 연구에서는 특정 인구 집단에 대한 충실한 신체 비율과 제약 조건이 있는 현실적인 이동이 필요하다. 메타휴먼을 통한 언리얼 엔진과 웨타 FX 인수를 통한 유니티 (게임 엔진)와 같은 게임 엔진은 물리 기반 렌더링을 사용하여 디지털 인간과 실시간 상호 작용을 가능하게 했다. 애니메이션 전거 통제 위키데이터 속성 추적 분류:컴퓨터 애니메이션 분류:3차원 컴퓨터 그래픽스 분류:애니메이션 등장인물
다중 클래스 분류

기계 학습 **다중 클래스 분류**(Multiclass classification) 또는 **다중 분류**는 기계 학습 및 통계적 분류에서 인스턴스를 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다(인스턴스를 두 클래스 중 하나로 분류하는 것을 이진 분류라고 함). 많은 분류 알고리즘(특히 다항 로지스틱 회귀)은 자연스럽게 두 개 이상의 클래스 사용을 허용하지만 일부는 본질적으로 이진 알고리즘이다. 그러나 이들은 다양한 전략을 통해 다항 분류자로 바뀔 수 있다. 다중 클래스 분류는 각 인스턴스에 대해 여러 레이블이 예측되는 다중 레이블 분류와는 구별한다.
다중 레이블 분류

**다중 레이블 분류**(multi-label classification) 또는 **다중 출력 분류**(multi-output classification)는 기계 학습에서 여러 개의 비독점 레이블이 각 인스턴스에 할당될 수 있는 분류 문제의 변형이다. 다중 레이블 분류는 인스턴스를 여러(2개 이상) 클래스 중 하나로 정확하게 분류하는 단일 레이블 문제인 다중 클래스 분류를 일반화한 것이다. 다중 레이블 문제에서 레이블은 비배타적이며 인스턴스가 할당될 수 있는 클래스 수에 대한 제약이 없다. 공식적으로 다중 레이블 분류는 입력 x를 이진 벡터 y에 매핑하는 모델을 찾는 문제이다. 즉, y의 각 요소(레이블)에 대해 0 또는 1의 값을 할당한다.
프라임킹즈

전구성원 = 투페이스 **프라임킹즈**는 대한민국의 스트리트 댄서 그룹이다.http://www.asiaa.co.kr/news/articleView.html?idxno=125384
# 방송
* 스트릿 맨 파이터 (2022)
# 공연
* 스트릿 맨 파이터 [ON THE STAGE] 전국투어 (2022) * 세상에 단 하나뿐인 안무 전시 ＆ 쇼케이스 A.B.M. - 안양 (2023) * PRIMEKINGZ FANMEETING (2023) * 워터밤 서울 2023 (2023)
공정성

공정성 (윤리) **공정성**(fairness, 페어니스)은 기계 학습에서 기계 학습 모델을 기반으로 하는 자동화된 의사 결정 프로세스에서 알고리즘 편향을 수정하려는 다양한 시도를 의미한다. 머신러닝 프로세스 이후 컴퓨터가 내리는 결정이 민감한 것으로 간주되는 변수를 기반으로 한 경우 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 예를 들어 젠더, 민족, 성적 지향 또는 장애 등이 있다. 많은 윤리적 개념의 경우와 마찬가지로 공정성과 편견에 대한 정의는 항상 논란의 여지가 있다. 일반적으로 의사결정 과정이 사람들의 삶에 영향을 미칠 때 공정성과 편견이 관련이 있는 것으로 간주된다. 기계 학습에서 알고리즘 편향 문제는 잘 알려져 있고 잘 연구되어 있다. 결과는 다양한 요인에 의해 왜곡될 수 있으므로 특정 그룹이나 개인에 대해 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 소셜 미디어 사이트가 소비자에게 개인화된 뉴스를 전달하는 방식을 예로 들 수 있다.
심층 신뢰 신경망

기계 학습 **심층 신뢰 신경망**(Deep belief network, **DBN**)은 기계 학습에서 생성적 그래픽 모델이거나 심층 신경망 클래스로, 여러 레이어의 잠재 변수("숨겨진 단위")로 구성되며 레이어 간 연결은 있지만 각 레이어 내 유닛 간 연결은 없다.doi-access = free 지도 없이 일련의 사례에 대해 훈련을 받으면 DBN은 입력을 확률적으로 재구성하는 방법을 배울 수 있다. 그런 다음 레이어는 특징 탐지기 역할을 한다. 이 학습 단계 후에는 분류를 수행하기 위해 감독을 통해 DBN을 추가로 훈련할 수 있다. DBN은 제한된 볼츠만 머신(RBM) 또는 자동 인코더와 같은 단순하고 감독되지 않는 네트워크의 구성으로 볼 수 있으며, 여기서 각 하위 네트워크의 숨겨진 레이어는 다음 네트워크의 가시 레이어 역할을 한다.url=http://papers.nips.cc/paper/3048-greedy-layer-wise-training-of-deep-networks.pdf RBM은 "가시적" 입력 레이어와 숨겨진 레이어가 있고 레이어 내부가 아닌 레이어 간 연결이 있는 무향 생성 에너지 기반 모델이다. 이 구성은 레이어의 "가장 낮은" 쌍(가장 낮은 가시 레이어는 트레이닝 세트임)부터 시작하여 대조 발산이 각 하위 네트워크에 차례로 적용되는 빠른 레이어별 비지도 훈련 절차로 이어진다. DBN이 한 번에 한 계층씩s2cid = 2309950 탐욕스럽게 훈련될 수 있다는 관찰은 최초의 효과적인 딥러닝 알고리즘 중 하나로 이어졌다.citeseerx = 10.1.1.701.95506 전반적으로, 실제 응용 및 시나리오에서 DBN의 매력적인 구현 및 사용이 많이 있다(예: 뇌전도doi = 10.1109/jbhi.2017.2727218, 약물 발견s2cid=49418479s2cid=12077015doi-access = free).
이항 분류

**이항 분류**(Binary classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹(각각 클래스라고 함) 중 하나로 분류하는 작업이다. 일반적인 이항 분류 문제는 다음과 같다. * 환자에게 특정 질병이 있는지 여부를 확인하기 위한 의료 검사 * 사양이 충족되었는지 여부를 결정하는 업계 품질 관리 * 정보 검색에서 페이지가 검색 결과 집합에 있어야 하는지 여부를 결정 이항 분류는 실제 상황에 적용되는 이분법이다. 많은 실제 이항 분류 문제에서 두 그룹은 대칭이 아니며 전체 정확도보다는 다양한 오류 유형의 상대적 비율이 중요하다. 예를 들어, 의학 검사에서 질병이 없을 때 이를 감지하는 것(위양성)은 질병이 있을 때 이를 감지하지 못하는 것(위음성)과 다르게 간주된다.
장면 그래프

**장면 그래프** 또는 **씬 그래프**(Scene graph)는 벡터 기반 그래픽 편집 응용 프로그램과 최신 컴퓨터 게임에서 일반적으로 사용되는 일반적인 자료 구조로, 그래픽 장면의 논리적이고 공간적인 표현을 배열한다. 그래프 또는 트리 구조의 노드 모음이다. 트리 노드에는 많은 자식이 있을 수 있지만 부모는 하나만 있을 수 있으며 부모의 효과는 모든 자식 노드에 적용된다. 그룹에서 수행된 작업은 그 효과를 모든 구성원에게 자동으로 전파한다. 많은 프로그램에서 각 그룹 수준에서 기하학적 변환 행렬을 연결하고 이러한 행렬을 함께 연결하는 것은 이러한 작업을 처리하는 효율적이고 자연스러운 방법이다. 예를 들어 일반적인 기능은 관련된 모양과 개체를 단일 개체처럼 쉽게 조작할 수 있는 복합 개체로 그룹화하는 기능이다.
제한된 볼츠만 머신

기계 학습 **제한된 볼츠만 머신**(Restricted Boltzmann machine, **RBM**)은 입력 집합에 대한 확률 분포를 학습할 수 있는 생성 확률론적 인공 신경망이다. RBM은 1986년 폴 스몰렌스키에 의해 "Harmonium"이라는 이름으로 처음 제안되었으며title-link=연결주의, 제프리 힌턴과 공동 작업자가 2000년대 중반에 빠른 학습 알고리즘을 사용한 이후 두각을 나타냈다. RBM은 차원 축소, 분류, 협업 필터링, 기능 학습, 주제 모델링, 면역학, 심지어 다체 양자 역학에서도 응용 분야를 찾았다. 작업에 따라 지도 방식 또는 비지도 방식으로 교육을 받을 수 있다.
힌지 손실

**힌지 손실**(Hinge loss)은 기계 학습에서 분류기를 훈련하는 데 사용되는 손실 함수이다. 힌지 손실은 "최대 마진" 분류에 사용되며, 특히 SVM(서포트 벡터 머신)에 사용된다.citeseerx = 10.1.1.109.6786 의도한 출력이 t = ±1이면서 분류기 점수 y에 대해 예측 y의 힌지 손실은 다음과 같이 정의된다. :\ell(y) = \max(0, 1-t \cdot y) y는 예측된 클래스 레이블이 아니라 분류기 결정 함수의 "원시" 출력이어야 한다. 예를 들어 선형 SVM에서 y = w*x b이다. 여기서 (w,b)는 초평면의 매개변수이고 x는 입력 변수이다.
알리 케이타

국가대표팀 최신 업데이트 날짜 = **알리 케이타**(Aly Keita, 1986년 12월 8일 ~ )는 외스테르순드 FK에서 골키퍼로 활약하고 있는 기니의 프로 축구 선수이다. 스웨덴에서 태어난 그는 기니 국가대표팀에서 뛰고 있다.
# 구단 경력
케이타는 2007년 시리아스카 IF로 이적하기 전, 스킬예보 SK에서 선수 생활을 시작했다.accessdate=17 August 2016 2012 시즌 직전, 케이타는 시리아스카 IF를 떠나 베스테로스 SK로 자유 이적했다.
## 사건
2016년 8월 15일, 케이타는 옌셰핑스 셰드라 IF와의 경기에서 투구 침략자의 공격을 받았다. 1-1로 비길 뻔 했던 경기가 끝날 무렵, 한 침략자가 경기장으로 달려나와 케이타를 붙잡았다. 그는 나중에 대결 중에 신전에 부딪혔다고 보고했다. 이 사건 이후, 17세의 침략자는 체포되었고 경기는 중단되었다.publisher=BBC Sport 그 해 스웨덴 1부 리그에서 경기가 취소된 것은 이번이 두 번째이며, 첫 번째 경기는 IFK 예테보리와 4월 말뫼의 경기였다.publisher=ESPN
# 국가대표팀 경력
케이타는 스웨덴에서 기니 아버지와 노르웨이 어머니 사이에서 태어났다. 그는 2018년 4월에 기니 축구 국가대표팀을 대표하기로 선택했고publisher=, 2018년 10월에 국가대표팀에 소집되었다.publisher=BBC Sport 케이타는 2018년 10월 12일 르완다와의 2019년 아프리카 네이션스컵 예선 전에서 기니 국가대표팀으로 합류해 데뷔했다.website=www.cafonline.com