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**데이비드 해럴드 블랙웰**(1919년 4월 24일 - 2010년 7월 8일)은 게임 이론, 확률 이론, 정보 이론 및 통계에 중요한 공헌을 한 미국의 통계학자이자 수학자이다. 2012년 오바마 대통령은 사후 블랙웰에게 국가 과학 메달을 수여했다.

블랙웰은 또한 교과서 작성의 선구자였다. 그는 최초의 베이즈 통계 교과서 중 하나인 1969년 ''기초 통계(Basic Statistics)를'' 집필했다. 은퇴할 때까지 그는 동적 계획법, 게임 이론 및 수리 통계학에 관한 90개 이상의 논문과 책을 출판했다.

## 어린 시절과 교육
데이비드 해럴드 블랙웰은 1919년 4월 24일 일리노이주 센트레일리아에서 전업 주부인 마벨 존슨 블랙웰과 일리노이주 중앙 철도 직원인 그로버 블랙웰 사이에서 태어났다.

블랙웰은 초등학교 수학을 공부하고 교사가 되려는 의도로 일리노이 대학교 어바나-샘페인에 입학했다. 그는 학생 시절 6년 동안 그를 수용했던 흑인 형제회인 Alpha Phi Alpha의 회원이었다. 그는 1938년에 3년 만에 수학 학사 학위를 받았고, 1년 후인 1939년에 석사 학위를 받았다. 그는 1941년 그의 박사 지도교수는 조지프 두브이었다. 당시 블랙웰은 박사 학위를 취득한 일곱 번째 아프리카계 미국인이었다. 미국에서 수학 박사 학위를 받았으며 일리노이 대학교 어바나-샘페인 캠퍼스에서 처음으로 학사 학위를 취득했다. 그의 박사 학위 논문은 마르코프 연쇄에 관한 것이었다.

## 경력 및 연구

### 박사후 과정 및 초기 경력
블랙웰은 흑인 학자들을 돕기 위한 기금인 로젠월드 펠로우십을 받은 후 1941년 프린스턴 고등연구소에서 1년간 박사후 연구원을 마쳤다.

IAS에서 박사후 연구원으로 근무하는 동안 블랙웰은 그의 인종 때문에 IAS가 역사적으로 연구 및 장학금 활동에서 협력해온 인근 프린스턴 대학에서 강의에 참석하거나 연구를 수행하는 것이 금지되었다.
다른 곳에서 영구적인 일자리를 찾기 위해 그는 1942년에 104개의 역사적으로 흑인 대학에 지원서를 썼고 총 3개의 제안을 받았다. 당시 그는 흑인 교수는 흑인 대학에서만 가르치는 일을 할 수 있을 것이라고 생각했다. 그의 논문 지도교수인 조지프 두브가 버클리 소재 캘리포니아 대학교에서 일할 수 있도록 적극적으로 추천한 그는 통계학자인 예지 네이만과 면담했다. 네이만은 그의 임명을 지지했고, 수학과장인 그리피스 에반스는 처음에 이에 동의했고 심지어 대학 총장인 로버트 스프로울에게 이것이 올바른 결정이라고 설득했지만 나중에는 그의 아내의 우려를 언급하며 머뭇거렸다. 에반스와 그의 아내는 부서 구성원을 저녁 식사에 초대하는 것이 관례였으며 "그녀의 집에는 어두운 옷을 두지 않을 것이다."

그는 1942년부터 1943년까지 배턴 루지에 있는 서던 대학교에서 자리를 제안받았고, 그 후 애틀랜타의 클라크 대학교에서 강사로 1년 동안 일했다.

### 하워드 대학교
블랙웰은 1944년에 하워드 대학교의 수학과에 합류했다. 그가 합류했을 때 그는 4명의 교수 중 한 명이었고 3년 안에 정교수와 학과장으로 임명되었다. 그는 1954년까지 하워드에 머물렀다.

1947년 하워드에 있는 동안 블랙웰은 나중에 라오-블랙웰 정리로 알려지게 된 기술의 개요를 설명하는 "Conditional Expectation and Unbiased Sequential Estimation"이라는 논문을 출판했다. 이 정리는 평균 제곱 오차를 잠재적으로 줄여 통계적 추정을 향상시키는 방법을 제공한다.

1948년부터 1950년까지 블랙웰은 RAND Corporation 에서 Meyer Abraham Girshick 및 결투 의 게임 이론을 탐구하는 다른 수학자들과 함께 여름을 보냈다. 1954년 Girshick과 블랙웰은 ''게임 이론과 통계적 결정을'' 출판했다.

### 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스
블랙웰은 1954년 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 객원 교수로 부임했고, 1955년 새로 창설된 통계학과의 정교수로 임용되었다. 그는 1957년에 통계학과장이 되었다.

블랙웰은 1967년 쿠라토프스키의 정리에 대한 게임이론적 증명을 통해 위상수학과 게임이론을 연결했다

블랙웰은 최초의 베이즈 통계학 교과서 중 하나인 1969년 ''기초 통계(Basic Statistics)를'' 집필했다. 이는 생물통계학자 도널드 베리가 쓴 1995년 교과서 ''통계: 베이지안 관점(Statistics: A Bayesian Perspective)에'' 영감을 주었다.

그는 남은 경력을 UC Berkeley에서 보냈으며 1988년에

## 개인의 삶과 죽음
블랙웰은 1944년 12월 27일에 Spelman College 를 1934년 졸업한 Annlizabeth Madison과 결혼했다 그들은 8명의 자녀를 두었는데, 아들 3명과 딸 5명이 있었다.

데이비드 블랙웰은 2010년 7월 8일 캘리포니아주 버클리에 있는 Alta Bates Summit Medical Center에서 뇌졸중 합병증으로 사망했다. 그는 91세였다.

## 명예와 상
블랙웰은 평생 동안 12개의 명예박사 학위를 받았다.

## 유산
미국 수학 협회의 MathFest는 전국 수학자 협회와 협력하여 매년 MAA-NAM 데이비드 블랙웰 강의를 선보인다. 블랙웰은 1994년에 취임 연설을 했다. 이후 강사들은 "개인적인 성취와 수학계에 대한 봉사 모두에서 블랙웰의 정신을 모범으로 보여주는" 연구원들이다.

블랙웰-타피아 상은 데이비드 블랙웰과 리차드 타피아를 기리기 위해 명명되었다.

캘리포니아 대학교 버클리는 데이비드 블랙웰의 이름을 딴 학부 기숙사를 만들었다. 2018년 가을에 기숙사를 열었다.

''David Blackwell and the Deadliest Duel이라는'' 제목의 그의 삶에 대한 교육 서적이 2019년에 출판되었다.

블랙웰은 1983년 "Mathematical People"이라는 프로젝트에 대한 인터뷰에서 자신의 가치와 작업에 대해 다음과 같이 진술했다.2024년 3월, 엔비디아는 데이비드 해럴드 블랙웰의 이름을 딴 최신 GPU AI 플랫폼 블랙웰을 출시했다.
**BLEU**(bilingual evaluation understudy)는 하나의 자연어에서 다른 자연어로 기계 번역된 텍스트의 품질을 평가하는 알고리즘이다. 품질은 기계의 출력과 인간의 출력 사이의 대응으로 간주된다. "기계 번역이 전문적인 인간 번역에 가까울수록 품질이 더 좋다." 이것이 BLEU의 핵심 아이디어이다. 2001년 IBM에서 발명된 BLEU는 품질에 대한 인간의 판단과 높은 상관관계가 있다고 주장하는 최초의 지표 중 하나였으며 가장 널리 사용되는 자동화되고 저렴한 지표 중 하나로 남아 있다.

점수는 번역된 개별 세그먼트(일반적으로 문장)에 대해 양질의 참조 번역 세트와 비교하여 계산된다. 그런 다음 해당 점수를 전체 말뭉치에 대한 평균으로 계산하여 번역의 전반적인 품질을 추정한다. 명료성이나 문법적 정확성은 고려되지 않는다.

BLEU의 출력은 항상 0과 1 사이의 숫자이다. 이 값은 후보 텍스트가 참조 텍스트와 얼마나 유사한지를 나타내며, 1에 가까울수록 더 유사한 텍스트를 나타낸다. 1점을 획득한 인간 번역은 거의 없다. 이는 후보가 참조 번역 중 하나와 동일하다는 것을 의미하기 때문이다. 이러한 이유로 1점을 획득할 필요는 없다. 일치할 기회가 더 많기 때문에 참조 번역을 추가하면 BLEU 점수가 높아진다.
**가능성의 평등**(Equalized odds) 분류자는 이 정의를 충족한다:


예를 들어 A는 편견이 없는 성별, 인종 또는 기타 특성일 수 있고, Y는 개인이 학위 취득 자격이 있는지 여부, 출력 R은 학위 학습자에게 제공할지 여부에 대한 학교의 결정이 될 수 있다. 이러한 맥락에서 Y의 "기본 비율"이 그룹 간에 다른 경우 균등 확률 조건을 충족하려면 유사한 시험 점수를 가진 백인에 비해 아프리카계 미국인의 더 높은 대학 등록률이 필요할 수 있다.

이 개념은 원래 이진 값 Y에 대해 정의되었다. 2017년 우드워스(Woodworth) 등은 여러 클래스에 대해 개념을 더욱 일반화했다.
**바이마르 고전주의**는 18세기 후반 독일어권의 문예운동이자 문화운동이다. 바이마르 고전주의자들은 낭만주의, 고전주의, 계몽주의의 사상을 종합한 새로운 인본주의를 확립하고자 했다. 운동의 지도자격인 괴테 등이 바이마르에 살았기 때문에 바이마르 고전주의라고 한다.

바이마르 고전주의 운동은 1772년부터 1805년까지 33년간 지속되었으며, 중요한 참여자로는 요한 볼프강 폰 괴테, 요한 고트프리트 헤르더, 프리드리히 실러, 크리스토프 마르틴 빌란트 등이 있다.
**n-그램**(n-gram)은 특정 순서로 인접한 n개의 기호 시퀀스이다. 기호는 n개의 인접 문자(구두점 및 공백 포함), 음절 또는 언어 데이터 세트에서 발견되는 드물게 전체 단어일 수 있다. 또는 음성 녹음 데이터 세트에서 추출된 인접 음소 또는 게놈에서 추출된 인접 염기쌍이다. 이는 텍스트 말뭉치 또는 음성 말뭉치에서 수집된다. 라틴어 숫자 접두사가 사용되는 경우 크기 1의 n-그램을 "유니그램"이라고 하고 크기 2를 "바이그램"(또는 덜 일반적으로 "디그램")이라고 한다. 라틴어 대신 영어 추가로 기수를 사용하면 "4그램", "5그램" 등으로 불린다. 마찬가지로 "모노머", "이량체", "삼량체", "사량체", "펜타머"와 같은 그리스 숫자 접두사를 사용한다. 영어 기수인 "one-mer", "two-mer", "3-mer" 등은 k-mer라고 불리는 알려진 크기의 폴리머 또는 올리고머에 대해 계산 생물학에서 사용된다. 항목이 단어인 경우 n-그램을 싱글스(shingles)라고 부를 수도 있다.

자연어 처리(NLP)의 맥락에서 n-그램을 사용하면 단어 가방 모형이 단어 순서와 같은 정보를 포착할 수 있는데, 이는 전통적인 단어 가방 조건에서는 가능치 않다.
**빔 탐색**(Beam search)은 컴퓨터 과학에서 제한된 집합에서 가장 유망한 노드를 확장하여 그래프를 탐색하는 경험적 검색 알고리즘이다. 빔 탐색은 메모리 요구 사항을 줄이는 최상 우선 탐색을 최적화한 것이다. 최상 우선 탐색은 선택한 휴리스틱에 따라 모든 부분 솔루션(상태)의 순서를 지정하는 그래프 검색이다. 그러나 빔 탐색에서는 미리 정해진 개수의 최적 부분해만 후보로 유지된다. 따라서 탐욕 알고리즘이다. 무제한의 후보 집합으로 구현된 빔 탐색은 퇴각 알고리즘이 된다.

"빔 탐색"이라는 용어는 1977년 카네기 멜런 대학교의 라즈 레디가 만들어냈다.
**헤이스택**(Haystack)은 개인 정보 관리 및 시맨틱 웹과 관련된 여러 애플리케이션을 연구하고 개발하기 위한 매사추세츠 공과대학교의 프로젝트이다. 이러한 애플리케이션 중 가장 주목할만한 애플리케이션은 연구 개인 정보 관리자(PIM)이자 시맨틱 데스크톱 기술을 기반으로 한 최초의 애플리케이션 중 하나인 헤이스택 클라이언트이다. 헤이스택 클라이언트는 BSD 허가서에 따라 오픈 소스 소프트웨어로 게시된다.

챈들러 PIM과 유사하게 헤이스택 시스템은 다양한 유형의 비정형 정보 처리를 통합한다. 이 정보는 구성 가능한 사람이 읽을 수 있는 방식으로 사용자에게 제공되는 RDF의 공통 표현을 가지고 있다.
통계학 및 이미지 처리에서 데이터 세트의 **평활화** 또는 **스무딩**(smoothing)은 노이즈나 기타 미세한 구조/빠른 현상을 배제하면서 데이터의 중요한 패턴을 포착하려고 시도하는 근사 함수를 만드는 것이다. 평활화에서는 신호의 데이터 포인트가 수정되어 인접한 포인트보다 높은 개별 포인트(아마도 노이즈로 인해)가 줄어들고 인접한 포인트보다 낮은 포인트가 늘어나 더 부드러운 신호가 생성된다. 평활화는 데이터 분석에 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 방식으로 사용될 수 있다. (1) 평활화 가정이 합리적인 한 데이터에서 더 많은 정보를 추출할 수 있고 (2) 유연한 분석을 제공할 수 있으며 견고하다. 평활화에는 다양한 알고리즘이 사용된다.

평활화는 다음과 같은 방식으로 관련되고 부분적으로 겹치는 곡선 피팅 개념과 구별될 수 있다.
**톱 p 샘플링**(Top-p sampling) 또는 **핵 샘플링**(nucleus sampling)은 아리 홀츠먼(Ari Holtzman)이 2019년에 제안한 자기회귀 언어 모델 디코딩을 위한 기술이다. 톱 p 샘플링은 임계값 p를 설정한 다음 누적 확률이 p보다 작은 가장 가능성이 높은 토큰 집합으로 샘플링을 제한하여 이를 방지한다.

톱 k 샘플링은 누적 확률에 관계없이 k-최고 확률 토큰에서 샘플을 취한다는 점을 제외하면 유사하다. 톱 p 샘플링의 장점은 출력 분포의 모양과 특정 작업 및 데이터 세트에 따라 달라질 수 있는 k의 최적 값을 선택하는 어려운 문제를 피할 수 있다는 것이다.

톱 p 샘플링 기술은 ChatGPT와 같은 널리 사용되는 대규모 언어 모델 애플리케이션에 사용되며 허깅 페이스 및 코히어(Cohere)와 같은 언어 모델링 프레임워크에서 구현된다.
**spaCy**( spay-SEE)는 파이썬 및 사이썬 프로그래밍 언어로 작성된 고급 자연어 처리용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 이 라이브러리는 MIT 허가서에 따라 게시되며 주요 개발자는 소프트웨어 회사 익스플로전(Explosion)의 창립자인 매튜 호니발(Matthew Honnibal)과 이네스 몬타니(Ines Montani)이다.

교육 및 연구에 널리 사용되는 NLTK와 달리 spaCy는 생산용 소프트웨어 제공에 중점을 둔다.
**퍼플렉시티**(Perplexity)는 정보 이론에서 이산 확률 분포에서 표본 값의 불확실성을 측정한 것이다. 복잡성이 클수록 관찰자가 분포에서 도출될 값을 추측할 가능성이 줄어든다. 퍼플렉시티는 원래 프레데릭 젤리네크, 로버트 르로이 머서, 라릿 R. 발, 제임스 K. 베이커가 음성 인식의 맥락에서 1977년에 선보였다.

## 확률 분포의 퍼플렉시티
이산 확률 분포 p의 퍼플렉시티 PP는 정보 이론, 기계 학습 및 통계 모델링에서 널리 사용되는 개념이다. 이는 다음과 같이 정의된다.

여기서 H(p)는 분포의 엔트로피(비트 단위)이고 x는 이벤트에 대한 범위이다. 로그의 밑이 2일 필요는 없다. 엔트로피와 지수가 동일한 밑을 사용하는 경우 난산도는 밑과 독립적이다. 일부 상황에서는 이 측정값을 (order-1 true) 다양성이라고도 한다.
**표제어 추출**(Lemmatization)은 언어학에서 단어의 변형 형태를 그룹화하여 단어의 기본형 또는 사전 형태로 식별되는 단일 항목으로 분석할 수 있도록 하는 프로세스이다.

전산언어학에서 표제어 추출은 단어의 의도된 의미를 기반으로 단어의 기본정리를 결정하는 알고리즘 프로세스이다. 어간 추출과 달리 표제어 추출은 문장에서 의도된 품사와 단어의 의미를 올바르게 식별하는 것뿐 아니라 해당 문장을 둘러싼 더 큰 맥락(예: 인접 문장 또는 전체 문서) 내에서도 이를 정확하게 식별하는 데 달려 있다. 결과적으로 효율적인 표제어 알고리즘을 개발하는 것은 공개된 연구 영역이다.

## 알고리즘
표제어 추출을 수행하는 간단한 방법은 간단한 사전 조회를 이용하는 것이다. 이는 간단한 활용형에 잘 작동하지만, 긴 합성어를 사용하는 언어와 같은 다른 경우에는 규칙 기반 시스템이 필요하다. 이러한 규칙은 직접 작성하거나 주석이 달린 말뭉치에서 자동으로 학습할 수 있다.
**빨간내복야코**는 샌드박스 네트워크 소속의 대한민국 애니메이션이다. 병맛 노래나 애니메이션을 만든다.

## 등장인물

### 야코
본작의 주인공. 빨간 내복을 입는다.

### 하몽
야코의 고등학생 때부터 친구인 인물. 민트초코를 싫어한다.

### 츄리
무표정이 특징이다.

### 양양
게임을 좋아한다.

### 햄C
본작의 사회자이다.

### 원바
먹는 것을 좋아한다.

### 스포키
스포일러나 과학을 좋아한다.

### 사동
야코의 사촌동생이다.

### 네모
가수가 되는게 꿈이다.

## 모티브
애니메이터인 호짱과 연준을 제외하면 다 동물을 모티브로 했다.
〈**너는 허니듀**〉는 일본의 여성 아이돌 그룹 히나타자카46의 노래. 2024년 5월 8일에 히나타자카46의 열한 번째 싱글로 소니 레코드에서 발매되었다. 노래의 센터 포지션은 쇼겐지 요코가 맡았다.

## 발매 배경
Blu-ray가 들어있는 Type-A · B · C · D, CD뿐인 통상판의 다섯 형태로 발매.

## 선발 멤버

### 너는 허니듀
(센터: 쇼겐지 요코)
**『항봉무녀 ~항문을 기르는 순결한 자매~(肛奉巫女 ~純潔ノ肛育姉妹~)』**는 2007년 2월 16일에 아일(アイル)이 발매한 Windows 98, Windows Me, Windows 2000, Windows XP, Windows Vista용 에로게다. 매체는 DVD-ROM으로, BGM은 합계 10곡이다. 미소녀 게임 어워드 2007 「페티계 작품상(フェチ系作品賞)」수상 작품이다.

## 스토리
이 작품의 무대가 되는 마을에서는 과거 낙오 무사 집단에 의한 습격으로부터 지켜낸 숲신을 위해 이후 매년 개최하고 있는 항봉제에서 항봉무당을 봉납하는 것이 관습으로 정착되어 있었다. 그리고 올해도 개최되는 항봉제를 앞두고 숲신의 심부름꾼으로 16년 전에 봉납된 제284대 항봉무당 구우가 마을로 돌아와 항봉무당을 육성하는 임무를 맡은 주인공에게 숲신의 말씀을 고했다. 숲신의 말씀은 이번에는 주인공이 원하는 대로 항봉무당을 교육해 보라는 것이었다.그래서 주인공은 항봉제를 향해 직접 고른 훈련을 항봉무당에게 베풀어 나간다.
**머큐리 세븐**(Mercury Seven)은 머큐리 계획의 우주선 비행을 위해 선발된 7명의 우주비행사 그룹이다. **오리지널 세븐**(Original Seven), **제1기 우주비행사**(Astronaut Group 1)라고도 불린다. 1959년 4월 9일 NASA에서 공식적으로 발표된 7명의 미국 우주비행사는 스콧 카펜터, 고든 쿠퍼, 존 글렌, 거스 그리섬, 월리 시라, 앨런 셰퍼드, 디크 슬레이턴이다. 머큐리 세븐은 미국에서 새로운 직업을 창출했으며, 이후 수십 년간 미국 우주비행사의 이미지를 확립했다.

머큐리 세븐은 결국 모두 우주 비행에 참여했다. 이들은 1961년 5월부터 1963년 5월까지 머큐리 계획의 6차례 유인 우주 비행을 조종했으며, 머큐리, 제미니 계획, 아폴로 계획, 우주왕복선 계획 등 20세기 NASA의 모든 유인 우주 비행 계획에 참여했다.

셰퍼드는 1961년 미국인 최초로 우주에 진출했으며, 1971년 아폴로 14호를 타고 달 위를 걸었다. 그리섬은 1965년 최초의 유인 제미니 임무인 제미니 3호에 탑승했지만 1967년 아폴로 1호의 화재로 사망했다. 나머지 승무원들은 모두 은퇴 후에도 생존했다. 시라는 그리섬을 대신해 1968년 최초의 유인 아폴로 7호 임무를 수행했다. 심방세동으로 비행을 중단했던 슬레이턴은 결국 1975년 아폴로-소유스 시험 계획에 탑승했다. 1962년 미국인 최초로 궤도에 오른 글렌은 1998년 디스커버리 우주왕복선을 타고 77세의 나이로 당시 우주 비행을 한 최고령자가 되었다. 2016년 95세의 나이로 세상을 떠난 그는 머큐리 세븐의 마지막 생존 멤버였다.
소련-일본 전쟁
**내몽골군** 또는 **몽고군**은 몽강연합자치정부의 군대로, 일본 제국의 괴뢰군이었던 중국 위군 중 하나이다, 1936년 설립된 이래 일본 제국 육군과 함께 중일 전쟁에서 싸웠으며, 대부분의 군대는 몽골인으로 구성되었지만 일부 부대에는 한족도 포함되어 있었다. 1945년 8월 19일 몽강연합자치정부가 해산하면서 내몽골군도 해산하게 되었다.

## 역사

### 초기 활동
일본의 음모가 데므치그돈로브 태자 치하의 몽골 군정부의 형성으로 이어진 후, 내몽골군 초기에 다양한 기치 수장들의 개인 부대들로 구성되었다. 그들 중에는 덕왕 태자의 개인 경호 병력 약 900명이 있었는데, 그들은 그의 환심을 사기 위해 그들을 왕자에게 준 "젊은 원수" 장쉐량(張學良)의 무기들로 무장했다. 그 군대는 가장 큰 몽골 군대는 아니었지만 일본 고문들의 도움을 받아 가장 효율적이었다. 또 다른 신병들은 그 지역에 기반을 둔 산적 무리들이었다. 그래서 원래 군대는 한족 도적과 만주국군 출신의 비정규군과 함께 몽골 부족민들을 포함하게 되었는데,

이 이국적인 군대는 1936년 내몽골의 쑤이위안 지방을 침공할 준비를 하는 동안 분열과 잘못된 규율로 인해 큰 피해를 입었다. 내몽골군 중 대다수는 또한 제대로 무장하지 못했고, 그들 중 절반 정도만 소총을 가지고 있었다. 내몽골군의 무기는 일본군에게 패배한 장쉐량의 군대로부터 받아왔는데, 이 군대는 가까운 일본의 꼭두각시 국가인 만주국의 손에 들어갔다. 준비 중에는 내몽골 군대를 위한 공군이 있었지만, 이 공군은 순전히 일본의 것이었다. 이 비행기들은 그들의 항공기에 몽골 휘장을 전혀 적용하는 것조차 신경 쓰지 않았으며, 원래의 일본 항공기 휘장을 적용한 채 일본군 비행사들이 조종했다. 총 28대의 비행기를 가지고 있었고, 내몽골의 수도인 장자커우에서 북쪽으로 약 65킬로미터(40마일) 떨어진 마을에 기반을 두고 있었다. 내몽골군은 중국국민당의 방어를 완화하기 위해 이 지역을 폭격했다.

수이위안 침공은 마침내 1936년 10월에 내몽골 부대들, 왕잉 휘하의 한족 협력자들, 대한의군, 그리고 그들 사이에 포함된 다수의 일본인 "고문들"로 시작되었다. 이 모든 작전은 일본의 참모들에 의해 감독되었다. 내몽골군과 국민혁명군 사이의 첫 접촉은 홍고르라는 마을에서 11월 14일에 일어났다. 그들은 그 후 며칠 동안 국민당의 수비수들에 대해 여러 차례 공격을 시작했지만 그때마다 상당한 사상자와 함께 격퇴되었다. 몽골인들은 용기가 부족하지 않았지만 이런 종류의 전투에 대해 훈련을 받지 못했다. 11월 16일 눈보라가 몰아치는 동안 시작된 마지막 공격도 마찬가지로 중국의 기관총에 의해 반격을 당했다. 국민당의 기습적인 반격은 11월 17일 내몽골군과 그 동맹국들이 후퇴하고 일본으로부터 약간의 훈련을 받았던 베일링미아오의 그들의 본부에서 다시 뭉치도록 하는 결과를 낳았다. 국민당의 장군 푸쭈이는 그 후 세 대의 트럭을 사용하여 도시에 대한 공격을 이끌었다. 보고에 따르면 방어군은 내몽골군의 7사단으로 구성되어 있었고 300명의 사망자, 600명의 부상자, 300명의 포로를 잃었다. 그들은 또한 국민당에 의해 빼앗긴 상당한 양의 장비를 남겼다.
## 역사

### 헤트만 헌법
1710년 헌법으로, 헤트만국의 헤트만이었던 필리프 오를리크 헤트만에 의해 작성된 헌법이다. 미국 헌법이 1787년에 작성 작업에 들어갔고, 프랑스와 폴란드가 1791년에 헌법을 작성했다는 역사적 사실에 비춰볼 때 헌법 자체의 등장은 다른 나라보다 빨랐다.

### 1919년 헌법
우크라이나 최초의 헌법은 1919년 우크라이나 헌법이나, 이 헌법은 사실상 소련 사회주의법의 하위 법률에 지나지 않았다.

### 1996년 헌법
우크라이나 소비에트 사회주의 공화국 최고 회의는 1991년 8월 24일 우크라이나의 독립을 선언했다. 같은 해 12월 소련은 공식적으로 해체되었다.

1991년 연방 탈퇴 이후의 우크라이나 헌법은 1996년 6월 28일에 제정한 헌법이다.

### 오렌지 혁명과 2004년 헌법 개정안
2006년 헌법이 개정된다. 2006년 이후 시행되는 총선부터 정당의 득표율만큼 의석수를 확보하는 정당명부 비례대표제를 도입하였다.

친 야누코비치계 인사들이 재판관으로 지명된 우크라이나 헌법재판소는 2010년 9월 오렌지 혁명으로 채택된 2004년의 헌법개정안을 무효로 판결하고 1996년의 헌법을 복원하였다.
**다나베 마코토**는 11선 중의원 의원을 역임한 일본의 정치인이다.

## 생애
군마현 마에바시시에서 태어났다. 구제 마에바시 중학교를 거쳐 구제 고등학교 진학을 희망했지만 집안 사정이 여의치 않아 학비가 무료인 체신관리연습소에 진학했다. 연습소를 졸업하고 마에바시체신국에 입직해 일을 했다. 1943년 징병되어 군인이 되었는데 기독교인이라는 이유로 잦은 구타를 당했다. 전후에 복원하여 마에바시체신국에 복직했다. 상사에게 굴하지 않고 자신의 의견을 피력하는 태도를 본 노동조합측에서 다나베를 영입해 곧 지도자가 되었고 전국체신노동조합 군마지구위원장과 군마지방노조평의회 의장을 역임했다.

1955년에는 군마현의회 의원 선거에 출마해 당선됐다. 현의원이 돼서 댐 건설 과정에서 비리를 추궁해 현지사 기타노 시게오의 재선을 막는 데 기여했다. 1960년 총선에 일본사회당 공천을 받고 출마해 당선돼 국회의원이 되었다.

중의원 사회노동위원회에 소속돼 충실한 사회복지 정책을 주장했다. 사회당 내에선 에다 사부로의 파벌에 속했고 나중엔 당내 우파의 중진이 되었다. 1977년 사회당 국회대책위원장에 취임했다. 이때 자유민주당 국회대책위원장은 가네마루 신이었는데 서로 긴밀한 사이를 유지하면서 국대 정치를 펼쳐나갔다. 이를 통해 사회당이나 시민운동가들의 요구를 자민당이 받아들일 수 있는 통로 역할을 수행했다. 훗날 가네마루가 도쿄 사가와큐빈 사건으로 실각했을 때 가네마루와 친밀했던 다나베도 돈을 받은 게 있지 않겠냐는 세간의 의심이 있었지만 다나베의 사생활은 매우 청렴했다고 한다.

1981년 1월 당내 우파 그룹인 수요회를 중심으로 정권구상연구회가 결성되자 여기에 참여했다. 11월 사회당 위원장 선거에 정권구상연구회장 무토 산지가 아스카타 이치오에게 패배하자 다나베는 국대위원장에서 물러났다. 1982년 7월 히라바야시 다케시가 사망하고 후임 서기장이 되었고 1983년 7월 이시바시 마사시가 신임 위원장이 된 뒤에도 서기장에 유임됐다. 1985년 12월 당대회에서 집행부가 다나베가 중심이 되어 작성한 신강령을 제안했다. 당내 영향력이 강했던 사회주의협회가 분란을 겪어 이에 제대로 대응하지 못하고 1986년 1월 정식으로 채택되면서 사회당은 서구식 사회민주주의 정당으로 변모하게 되었다.

1986년 7월 양원 동시 선거에서 사회당이 대패하자 이시바시는 위원장에서 물러났고 다나베도 연대 책임을 지고자 서기장을 사임했다. 1989년 위원장 도이 다카코가 다나베를 부위원장으로 지명했다. 2년 뒤 제12회 통일지방선거에서 사회당이 패배하자 도이는 위원장을 사임했고 다나베가 후임 위원장이 되었다. 이는 가와카미 조타로 이래 26년 만의 우파 출신 위원장이었다. 자민당 및 중도 정당에 폭넓은 인맥을 가졌던 다나베는 사회당을 정권을 담당할 능력이 있는 정당으로 탈피할 수 있는 인물로 기대를 받았다. 다나베도 이를 위해 당내에 그림자 내각을 두는 등 정권 교체를 위해 노력했다.

하지만 위원장 선거 당시 좌파 후보로 나선 우에다 데쓰와는 1만 표 정도밖에 차이가 나지 않을 정도로 다나베의 당내 기반은 약했다. 다나베도 이를 신경써서 좌파의 편의를 자주 봐줬기에 당내 운영은 좌파의 간섭을 자주 받았다.

1992년 「유엔 평화유지 활동 등에 대한 협력에 관한 법률」(PKO법)안에 대해 다나베는 자위대가 아닌 별도의 조직을 파견하는 대안에 호의적인 입장을 보였다. 하지만 자민당, 공명당, 민사당이 이 대안에 반대했으며 파견 자체에 반대하는 당내 좌파의 반발도 있어 결국 다나베는 PKO법안에 반대로 돌아섰다. 자공민 3당이 강행 통과를 시도하자 일본공산당과 함께 우보 전술을 써서 막고자 했으나 결국 PKO법안은 중의원을 통과했다.

지지 기반이 약했던 다나베는 절대 반대를 외치는 당내 좌파를 설득하는 게 불가능했다. 그런데 정작 좌파는 다나베가 가진 자민당 인맥에만 기대하며 사태를 수습하기 위한 노력을 전혀 하지 않았고 그 사이에 PKO법안이 성립되었던 것이다. 7월에 있었던 제16회 일본 참의원 의원 통상선거에서 사회당이 패배한 것도 PKO법에 반대하면서도 이 법에 찬성했던 공명당, 민사당과의 선거 협력은 계속 이어나가는 모순이 하나의 원인이었다.

참의원 선거에서 패배하자 당내에서는 다나베가 책임을 져야 한다는 목소리가 높아졌다. 그리고 사가와큐빈 사건의 여파로 가네마루가 실각하고 가네마루의 맹우로 알려진 다나베의 이미지에도 악영향을 미치자 결국 1993년 1월 서기장 야마하나 사다오를 후임 위원장으로 지명한 뒤 위원장을 사임했다.

1993년 55년 체제가 성립한 이후로 처음으로 자민당이 야당으로 밀려나고 호소카와 내각이 수립됐다. 일본노동조합총연합회장 야마기시 아키라는 다나베를 중의원 의장으로 추천했지만 신생당의 오자와 이치로 등의 지지를 받은 도이 다카코가 의장이 되었다. 그럼에도 불구하고 비자민·비공산 연립 정권의 유지를 위해 노력했고 그렇기에 자사사 연립 정권인 무라야마 내각이 출범했을 땐 내각과 거리를 뒀다. 1996년 9월 민주당 설립위원회에 참여했지만 그해에 있었던 총선에는 출마하지 않고 그대로 정계를 은퇴했다. 그리고 같은 해 훈1등 욱일대수장을 수훈했다. 1997년 6월 19일 사회당의 후신인 사회민주당을 탈당한 뒤 민주당에 입당했다. 2005년 2월 민주당 군마현 상임고문이 되었다.

다나베는 1990년 가네마루와 함께 조선민주주의인민공화국을 방문해 김일성을 만나 회담한 적이 있었다. 이후 북한과의 교류에 적극적인 모습을 보였는데 이후 납북 일본인 문제가 불거지자 북한이 자신을 속였다며 항의하고 북한과의 관계를 끊어 버렸다.

2015년 7월 2일 향년 93세로 사망했다.
**야마하나 사다오**는 8선 중의원 의원을 역임한 일본의 정치인이다.

## 생애
도쿄도 출신으로 와세다 중학교, 와세다 고등학교를 거쳐 주오 대학 법학부 법률학과를 졸업했다. 22살 때 사법시험에 합격했고 홋타 쓰토무, 요코야마 쇼지, 이치이 준지 등과 함께 사법연수 제13기를 수료했다. 1961년에 변호사 활동을 시작했고 일본노동조합총평의회 변호단에 가입했다.

1972년 총선에 일본사회당 공천을 받아 출마했다. 아버지의 지역구인 도쿄도 제7구에 출마했지만 6위로 낙선했다. 야마하나의 득표수는 14만 표를 넘었는데 이는 같은 선거에서 최소 득표로 당선한 오부치 게이조의 4배에 가까운 표였다. 4년 뒤인 1976년 총선에는 도쿄도 제11구로 지역구를 옮겨 출마했고 당선됐다. 1978년 위원장에 취임한 아스카타 이치오의 지명으로 중앙집행위원이 되었다. 1983년 서기장 바바 노보루 경질과 함께 당직 인사가 이루어졌는데 야마하나는 홍보국장이 되었다.

1986년 도이 다카코 집행부에서 부서기장이 되었고 1991년 다나베 마코토가 위원장이 되자 서기장으로 승격했다. 1993년 전 자유민주당 부총재 가네마루 신이 도쿄 사가와큐빈 사건에 휘말려 사실상 정계를 은퇴하자 국대 정치를 통해 가네마루와 긴밀한 사이를 맺었던 다나베도 사임해야 했다. 후임 위원장은 다나베의 지명을 받은 야마하나가 무투표로 당선됐다.

취임 후 「일본과 미국 간의 상호 협력 및 안전 보장 조약」이나 자위대의 취급 등 사회당의 기본 정책을 전환하는 데 의욕을 보였다. 하지만 미야자와 내각에 대한 불신임 결의안이 의회를 통과하자 미야자와 기이치는 즉시 중의원을 해산했고 이후 실시된 총선에서 사회당은 해산 전 139석에서 선거 후 70석으로 당세가 크게 줄었다. 자민당에 대한 반감이 심했던 유권자들이 사회당이 아니라 신생당, 일본신당, 신당 사키가케를 지지해서 일어난 대참패였다.

총선 후에 호소카와 내각이 수립되자 야마하나는 무임소 국무대신인 정치개혁담당상이 되었지만 총선 참패에 대한 책임을 지고 사회당 위원장에서 물러나야 했다. 물러나기 전에 현직 사회당 위원장으로는 처음으로 대한민국을 방문했다. 1994년 4월 호소카와 내각이 무너지자 각료에서 물러났다. 이후 하타 내각이 출범했지만 사회당은 오자와 이치로에 대한 반감으로 연립 정권에서 이탈했고 2개월 만에 자사사 연립 정권을 출범시켰다.

8월에는 사회당 우파와 중간파를 결집해 정책집단 신민주연합을 결성하고 초대 회장이 되었다. 이후 사회당의 틀을 뛰어넘어 민주·리버럴 세력을 결집하고자 신당 결성을 추진해 1995년 1월 6일 야마하나, 신진당의 가와바타 다쓰오, 민주개혁연합의 아와모리 다카시, 민주신당 클럽의 가이에다 반리 등 4명을 대표로 한 신당준비위원회를 발족시켰다. 17일에 하나야마를 포함한 중의원 의원 17명과 참의원 의원 7명이 모여 교섭단체 민주연합·민주신당 클럽을 만들고자 기존 교섭단체에 탈퇴를 신청했는데 그 날 한신·아와지 대진재가 일어났다. 신당 구상은 사실상 좌절됐고 신당준비위원회도 4월에 해산했다. 야마하나는 혼자서 5월에 사회당을 탈당했고 도이 류이치, 모토오카 쇼지 등과 함께 29일 민주 모임을 결성했다.

이 무렵 사회당 내에서도 민주·리버럴 신당 구상이 서기장 구보 와타루를 중심으로 진행되었는데 자민당의 부흥에 공헌했단 이유로 하토야마 구니오 등이 사회당 의원 일부의 민주당 합류를 거절하자 결국 남은 의원들끼리 1996년 1월 사회민주당으로 당명을 바꿨다.

1995년 12월 하나야마는 가이에다를 대표로 하여 새 정당인 시민 리그를 창당했으며 1996년 9월 민주당에 합류했다. 야마하나는 민주당 부대표가 되었다. 10월 총선에서 소선거구제 도입으로 지역구에 변화가 생겨 도쿄도 제22구에 출마했지만 사민당 호사카 노부토와 혁신 계열 표를 나눠가지는 바람에 신진당의 이토 다쓰야가 당선됐다. 다만 야마하나는 비례대표 도쿄 블럭에서 부활 당선에 성공했다. 1998년 민주당 선거대책위원장이 되었다.

1999년 7월 14일 급성 심부전으로 사망했다. 공석이 된 비례대표 의석은 시부타니 오사무가, 야마하나의 지역구는 장남 야마하나 이쿠오가 다음 총선에서 물려받았다.

## 가족 관계
아버지는 9선 중의원 의원을 지낸 야마하나 히데오인데 사회당 소속으로 국회대책위원장과 부위원장을 지냈다. 장남은 4선 중의원 의원을 지낸 야마하나 이쿠오로 민주당, 민진당, 입헌민주당 등에서 활동했다.
**마르그리트 "페기" 구겐하임**은 미국의 미술 수집가, 방랑자, 사교계 명사였다. 부유한 뉴욕시 구겐하임가에서 태어난 그녀는 1912년 타이타닉호와 함께 침몰한 벤자민 구겐하임의 딸이자 솔로몬 R. 구겐하임 재단을 설립한 솔로몬 R. 구겐하임의 조카였다. 구겐하임은 1938년과 1946년 사이에 유럽과 미국에서 미술을 수집했다. 그녀는 이 컬렉션을 만들면서 전시했다. 1949년, 그녀는 베니스에 정착했고, 그곳에서 그녀는 살았고 그녀의 남은 생애 동안 그녀의 컬렉션을 전시했다. 페기 구겐하임 컬렉션은 이탈리아 베니스의 대운하에 있는 현대 미술관이고, 베니스에서 가장 많이 방문하는 명소들 중 하나이다.
**이천리층**은 대한민국 경상 분지 남동부 부산광역시 기장군 일광읍 지역에 분포하는 중생대 백악기의 퇴적암 지층이다. 부산광역시 기장군 일광읍 신평리 공룡발자국 화석산지에 드러난 이천리층에서 공룡 발자국과 뼈 화석이 발견되었다.

## 개요
경상 누층군 이천리층은 부산광역시 기장군 일광읍 이천리를 표식지로 하여 기장군 일광읍의 거의 전 지역과, 기장읍 신천리, 청강리-연화리, 금정구 청룡동의 계명산(599.9 m) 산정부, 부산진구 초읍동의 금정봉(399.9 m) 주변, 초읍동-부암동-연지동 경계 산악 지역에 분포한다. 일광 단층이 이천리층 분포지를 가로지른다.

## 암상
동래-월내 지질도폭(1978)에 의하면 이천리층은 흑색 또는 암회색의 셰일로 구성되어 있으며 암회색 세립사암이 극히 소량 함유되어 있다. 본 암석의 분포로 보아 본 지층은 화성 활동이 있기 전에 더 넓은 지역에 분포하고 있었던 본 지역의 기저암층으로 해석될 수도 있으나 이들이 안산암류의 관입으로 현재와 같은 잔류 분포를 가지게 된 것으로 설명하기는 어렵다. 본 지층은 일광읍에서 북동 30~45°의 주향과 북서 18~30°의 경사를 보이고, 냉정사 부근에서는 북서 4~32°의 주향과 남서 14~26°의 경사를 보이며 본 층의 분포 지역에 따라 커다란 변화가 있다.

### 신평소공원
이천리층의 표식지인 기장군 일광읍 신평리의 신평소공원(일광읍 신평리 11-1) 해안에는 이천리층이 잘 드러나 있다. 이곳의 이천리층은 대체로 북동 70°의 주향과 북서 30°내외의 경사를 가지며 해안을 따라 단속적으로 노출되어 있으며, 전반적으로 조립질과 세립질 우세 퇴적층이 수 미터 두께의 규모로 반복된다. 또한 방산충 화석을 함유한 처트역과 무척추동물의 생흔 화석이 산출되며, 특이 지질구조로 진동층에서도 보고된 바 있는 양방향 사엽층리, 지진 기원의 연질퇴적변형구조(SSDS: Soft-Sediment Deformation Structures)가 나타난다.

이천리층 사암은 미성숙한 조성과 조직을 나타내며 백악기 당시 유라시아 동쪽 연변부에서 일어난 고태평양판의 섭입에 의해 융기하여 발달한 화산호로부터 단시간에 퇴적물이 생성되어 운반된 것으로 보인다. 또한 사암 내 부수광물로 크롬 첨정석이 다수 관찰되었는데 이는 기원지에 초고철질암이 분포하였음을 의미한다.

## 지질시대

### 절대 연령
2014년 이천리층의 사암 내 저어콘 SHRIMP 연대측정을 통해 96 Ma가 보고되었으며 이천리층이 적어도 9600만년 전 이후에 퇴적되었음을 지시한다. 이는 이천리층이 경상 누층군 하양층군 진동층 내지 유천층군 다대포층에 층서적으로 대비될 수 있음을 지시한다. 

그러나 열변성에 의한 혼펠스화가 다대포층에는 없지만 경상 누층군 진동층에는 나타나고 이천리층 퇴적암에 혼펠스화가 상당히 진행된 점을 고려한다면 시층서적으로 이천리층이 진동층에 대비될 가능성도 있다.

### 화석
기장군 신평리의 신평소공원 해안에 분포한 이천리층은 대체로 북동 70°의 주향과 북서 30°의 경사를 가지며 해안을 따라 드러나 있다. 이곳의 이천리층에서는 진동층에서 보고된 것과 유사한 기원으로 해석되는 양방향성 사엽층리, 일본에서 기원된 것으로 해석되는 방산충 화석을 포함한 처트 역들과 연질퇴적변형구조, ''Skolithos'' 등과 같은 무척추동물의 생흔 화석, 조각류, 용각류, 수각류를 포함한 공룡발자국 화석과 새발자국 화석, 특이 형태의 척추동물 발자국 화석, 골편(骨片) 화석, 케이로레피드과(Cheirolepidaceae)에 속하는 ''Frenolopsis'' type으로 보이는 구과식물 화석이 확인된다. 국내에서 공룡발자국 화석 산출 퇴적층에 골편 화석이 함께 산출된 경우는 매우 드물다.

## 이천리층의 사진
기장군 일광읍 동백리와 신평리의 신평소공원 해안에는 아래 사진과 같이 이천리층의 노두가 잘 드러나 있으며 이천리층의 노두를 근접해서 관찰할 수 있다.

### 이천리 선바위유원지 해안
일광읍 이천리의 선바위유원지(지번 : 기장군 일광읍 이천리 산 1-1) 해안에 드러난 이천리층은 서쪽으로 경사한다.

### 동백리 수산과학연구소 해안
부경대학교 수산과학연구소(도로명주소 : 기장군 일광읍 일광로 474) 남동쪽 해안에는 이천리층의 노두가 대규모로 드러나 있으며 이곳은 지질명소가 아니지만 주변에는 무료 주차장(기장군 일광읍 문오성길 39 전면), 공중화장실(문오성길 74), 카페(문오성길 56 B동)와 같은 편의시설들이 다수 있다.

### 신평소공원
신평소공원(지번 : 기장군 일광읍 신평리 11-1 도로명주소 : 일광읍 일광로 582-23~582-44 일대)은 이천리층을 가장 잘 관찰할 수 있는 곳으로 이곳에서 공룡 화석이 발견되었다. 이곳에는 간이 무료주차장과 나무데크길, 배조형물전망대 같은 편의시설이 조성되어 있으며 주변에 카페, 펜션, 식당 등이 있다. 신평리 공룡발자국 화석산지에서는 북동쪽으로 약 4 km 떨어진 고리원자력발전소가 육안으로 관측된다.
**AutoML**(Automated machine learning)은 실제 문제에 기계 학습을 적용하는 작업을 자동화하는 프로세스이다.

AutoML에는 원시 데이터 세트부터 시작하여 배포 준비가 된 기계 학습 모델 구축까지 모든 단계가 포함될 수 있다. AutoML은 머신러닝 적용에 대한 점점 커지는 과제에 대한 인공지능 기반 솔루션으로 제안되었다. AutoML의 높은 수준의 자동화는 비전문가가 기계 학습 전문가가 될 필요 없이 기계 학습 모델 및 기술을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 기계 학습을 엔드투엔드에 적용하는 프로세스를 자동화하면 더 간단한 솔루션을 생성하고 해당 솔루션을 더 빠르게 생성하며 종종 수동으로 설계한 모델보다 성능이 뛰어난 모델을 생성할 수 있는 이점도 제공된다.

AutoML에 사용되는 일반적인 기술에는 초매개변수 최적화, 메타 학습, 신경 아키텍처 검색이 포함된다.
**교락**, **교란변수**, **교란요인**, **외부 결정변수** 또는 **잠복변수**는 인과 추론에서 독립변수와 종속변수 모두에 영향을 주어 허위 상관을 유발하는 변수이다. 교락은 인과관계 개념이므로 상관관계나 연관성의 관점에서 설명할 수 없다. 교란변수의 존재는 상관관계가 인과관계를 의미하지 않는 이유를 정량적으로 설명하는 중요한 요소이다. 일부 표기법은 시스템 요소 간의 인과 관계에서 교란 요인의 존재, 존재 가능성 또는 존재하지 않음을 식별하기 위해 명시적으로 설계되었다.

교락은 내부 타당성에 대한 위협이다.
**AI 겨울**(AI winter)은 인공지능의 역사에서 인공지능 연구에 대한 자금과 관심이 감소하는 기간이다. 이 분야는 실망과 비판, 자금 삭감, 수년 또는 수십 년 후에 새로운 관심이 뒤따르는 여러 번의 하이프 사이클을 경험했다.

이 용어는 1984년 AAAI(당시 "미국 인공지능 협회"로 불림) 연례 회의에서 공개 토론 주제로 처음 등장했다. 1970년대의 "겨울"을 경험한 두 명의 주요 AI 연구자인 로저 섕크와 마빈 민스키는 1980년대에 AI에 대한 열정이 걷잡을 수 없을 정도로 치솟았으며 그에 따른 실망감이 확실히 뒤따를 것이라고 비즈니스 커뮤니티에 경고했다. 그들은 AI 커뮤니티의 비관론으로 시작하여 언론의 비관론, 자금의 심각한 삭감, 진지한 연구가 끝나는 "핵겨울"과 유사한 연쇄 반응을 설명했다. 3년 후 수십억 달러 규모의 AI 산업이 붕괴되기 시작했다.

대략 1974~1980년과 1987~2000년에 두 번의 주요 겨울이 있었고 다음을 포함하여 몇 가지 작은 에피소드가 있었다.
**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**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.

널리 인용된 1997년 논문에서 리치 카루아나(Rich Caruana)는 다음과 같은 특징을 제시했다.

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.

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.
**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**(Feature selection)은 모델 구성에 사용할 관련 특징의 하위 집합을 선택하는 프로세스이다. 스타일로메트리와 DNA 마이크로어레이 분석은 특징 선택이 사용되는 두 가지 경우이다. 특징 추출과는 구별되어야 한다.

특징 선택 기술은 다음과 같은 여러 가지 이유로 사용된다.

특징 선택 기술을 사용할 때의 핵심 전제는 데이터에 중복되거나 관련성이 없는 일부 특징이 포함되어 있으므로 정보 손실을 많이 발생시키지 않고 제거할 수 있다는 것이다. 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**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 fastText

Gensim의 새로운 온라인 알고리즘 중 일부는 Gensim의 창시자인 라딤 예흐렉(Radim Řehůřek)의 2011년 박사 학위 논문인 자연어 처리에서 의미론적 분석의 확장성에도 게재되었다.
**DBSCAN**은 마틴 에스터, 한스-피터 크리겔, 외르크 산더, 샤오웨이 쑤가 1996년에 제안한 데이터 클러스터링 알고리즘이다. 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.

2014년에 이 알고리즘은 선도적인 데이터 마이닝 컨퍼런스인 ACM SIGKDD에서 테스트 오브 타임 어워드(이론과 실제에서 상당한 관심을 받은 알고리즘에 수여되는 상)를 수상했다.

인기 있는 후속 HDBSCAN*은 2013년에 리카르도 J. G. 캄펠로, 다비드 물라비, 외르그 산더에 의해 처음 출판된 후 2015년에 아서 지멕에 의해 확장되었다.
**적대적 기계 학습**(Adversarial machine learning)은 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 그러한 공격에 대한 방어에 대한 연구이다.

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 공격, 데이터 중독 공격