blueapple8259/wikipedia-ko huggingface dataset:
**록 어게인스트 레이시즘**은 1976년 영국 내 인종차별의 증가 및 극우 정당인 국민전선에 대한 지지가 증가하면서 등장한 정치 및 문화 운동이다. 1976년부터 1982년까지 RAR의 활동가들은 영국 각지에서 카니발과 투어, 지역 공연과 클럽 등을 조직했다. RAR은 음악에 관심이 있는 흑인과 백인 팬들을 사람들이 인종차별을 받아들이는 것을 막기 위해 한데 모이게 했다. RAR의 슬로건 중 하나인 "레게, 솔, 로큰롤, 재즈, 펑크, 펑크"에 반양되어 있듯 RAR에 참여하는 음악가들은 모든 팝 음악 장르에서 왔다. 에릭 클랩튼과 데이비드 보위와 같은 록 음악가들의 인종차별적 발언에 대한 반응도 반영되어 RAR이 설립됐다.

## 역사
본래 인종차별에 반대하는 메시지를 지닌 일회성 콘서트로 구상됐던 록 어게인스트 레이시즘은 1976년 레드 손더스, 로저 허들, 조 레포드, 피터 브루노 등이 설립했다. 허들은 1976년 8월 에릭 클랩튼이 버밍엄에서 열린 콘서트에서 전 보수당 장관 이넉 파월(반이민 연설로 유명)에 대한 지지 선언을 하기 전까지 단지 아이디어에 불과했다고 밝혔다.
클랩튼 외에도 다른 유명 음악가들도 선동적인 발언을 했는데, 데이비드 보위는 플레이보이, NME 및 스웨덴 출판물과의 인터뷰에서 파시즘의 지지 및 아돌프 히틀러에 대한 존경을 표했다. 보위는 "나는 영국이 파시스트 지도자로부터 이익을 얻을 수 있다고 생각한다. 어쨌든 파시즘은 민족주의다. 나는 파시즘을 매우 강하게 믿으며, 사람들은 연대 지도부 하에 항상 더 효율적으로 대응해 왔다", "아돌프 히틀러는 최초의 록스타 중 한 명이었다", "극우파가 나서서 모든 것을 쓸어버리고 모든 것을 정리해야 한다" 등을 발언했다.

음악가들은 RAR에서 연주할 뿐만 아니라 많은 사람들이 공연과 클럽을 조직하는데 참여했다. 예컨대 리즈에서는 갱 오브 포, 메콘스, 델타 5가 모두 지역의 RAR 그룹에 적극적으로 참여했으며, 버밍엄에서는 오페어스와 더 비트, 사우솔에서는 미스티 인 루츠와 더 러츠도 자주 모습을 보였다. RAR의 초기 지지자였던 톰 로빈슨은 그의 밴드와 함께 여러 차례 공연을 했으며, 가끔씩 RAR 센트럴 콜렉티브 모임에 참석했다. 작가, 그래픽 아티스트, 사진작가, 음악가, 팬 등으로 구성됐던 콜렉티브에서는 RAR의 전국 행사를 감독했다.
**AnimeJapan**(아니메재팬)은 2014년부터 매년 3월 하순에 행해지고 있는 종합 애니메이션 이벤트다.

주최는, 2014년과 2015년은 'AnimeJapan 실행 위원회'(이하 '실행 위원회'), 2016년 이후는 '일반사단법인 아니메재팬'.

캐치프레이즈는 '애니메이션의 모든 것이, 여기에 있다.'.

'패밀리 아니메 페스타'의 캐치프레이즈는 '모두가 좋아하는 애니메이션이 대집합!'.

2013년까지 매년 3월에 개최하고 있던 2개의 애니메이션 이벤트 도쿄 국제 애니메이션 페어와 아니메 콘텐츠 엑스포를 발전적으로 통합시킨 이벤트다.

본 이벤트의 5주년을 기념해 마스코트 캐릭터 'AJ 형제'가 탄생했다. 당초에 5주년 한정으로 사용한다고 발표되었지만, 그 이후에도 사용되고 있다.

## 개최 경위
2010년 12월, 도쿄도 청소년 건전 육성 조례의 개정안이 가결되어, 이것을 받아 당시의 가도카와 쇼텐과 애니플렉스 등이 '표현의 자유를 침해할 우려가 있다'라며, 도쿄도 등이 주최하는 도쿄 국제 애니메이션 페어를 보이콧하여 '아니메 콘텐츠 엑스포'를 기획했다. 그 후, 동일본 대진재의 영향으로 쌍방 중지가 된 2011년을 제외하고, 2012년과 2013년은 2개의 이벤트가 분열 개최되고 있었다.

실행위원회는 재결집한 경위에 대해 "아니메 콘텐츠 엑스포와 도쿄 국제 애니메이션 페어에서 단일 이벤트를 할 수 있도록 이야기를 진행하고 있었다. 회장이나 일정에 대해 모색하고 개최할 수 있게 되었다"라고 설명하여, 이 이벤트에 도쿄도가 참여하지 않는 것에 대해서는 "도쿄 국제 애니메이션 페어는 민간으로 서서히 이행할 수 있도록 진행해 왔다. 부담금도 해마다 줄어들었다"고 설명했다. KADOKAWA의 전무 이노우에 신이치로는 "자주적으로 운영할 수 있다고 확인할 수 있었던 것이 크다"라고 했다. 실행위원장인 일본동화협회 이사장 누노카와 유지는 2개의 이벤트의 병립 및 합류에 대해 "부감적으로 보고 업계가 두 개로 깨진 것으로 보였다. 업계는 결속해야 한다고 일찍부터 움직이고 있었다"라고 설명했다.
**브로디 앨런 레탈릭**은 뉴질랜드의 럭비 유니언 선수로 포지션은 록이다. 현재 재팬 럭비 리그 원의 코벨코 고베 스틸러스 소속으로 뛰고 있다. 

2012년에 뉴질랜드 대표팀에 발탁되어 2015년 럭비 월드컵 우승에 기여하는 등 테스트 매치(국제 경기) 100회 이상 출전했다. 그는 국제 경기에서 샘 화이트록과의 조합으로 잘 알려져 있으며 2012년부터 2023년까지 50회 이상 동반으로 출전했다. 2014년에는 월드 럭비 올해의 선수상을 수상했으며 현재까지 최연소 수상자이기도 하다.
**자기 몸 긍정**(혹은 자기 몸 긍정주의)은 사이즈, 모양새, 피부톤, 성별, 신체 능력에 관계없이 모든 신체에 대한 긍정적인 시각을 촉진하는 사회 운동이다. 인간의 생리적인 외모보다는 인간 몸의 기능성과 건강에 대한 평가에 중점을 둔다. 비슷한 개념에 초점을 둔 **신체 중립성**과도 유사하다.

빅 사이즈 운동복의 판매의 증가와 남성의 레깅스 구매에 자기 몸 긍정이 영향을 미친 것으로 분석된다.

## 관점
자기 몸 긍정주의자들은 인종, 성별, 섹슈얼리티, 신체적 능력과 같은 신체 사이즈 역시 우리 몸이 권력이나 바람직한 사회계층에 자리하는 여러 방식 중 하나라고 생각한다. 개개인은 자신을 마음껏 사랑하는 동시에 자신의 신체적 특성을 인정하고 포용하도록 권장한다.

자기 몸 긍정은
**자마 자마**(Zama zamas)는 광산 혹은 폐광에서 금, 철광석, 석탄, 망간 등을 캐는 남아공의 불법 광부들을 일컫는 표현이다. 자마 자마라는 표현은 줄루어로 대략 '기회를 잡는다'는 뜻으로 그들은 초보적 장비와 폭발물을 사용한다. 자마 자마 대부분은 레소토, 모잠비크, 짐바브웨 같은 이웃국들 출신이다. 남아공 정부는 그들을 추방하고 있다.

## 배경
불법 광산은 남아공 하우텡주, 음푸말랑가주, 림포포주, 프리스테이트주에서 가장 성하다. 사회경제적 불평등 때문에 자마 자마가 증가하는 추세며 조직 범죄 및 돈세탁과 관련이 있다. 자마 자마들은 폭력적 수단과 착취적인 작업 환경에 의해 시달리고 있다.
**그라이프스발트 원자력 발전소**는 독일의 폐쇄된 원자력 발전소로, 동독 시기에 건설된 동독 최대의 원자력 발전소였다. 독일 메클렌부르크포어포메른주 그라이프스발트 인근의 루브민(Lubmin)에 위치해 있으며, 이에 따라서 루브민 원자력 발전소로 불리기도 했다. 가동 당시 원자로는 총 5기였으며, 1974년에 단계적으로 가동을 시작하여 1990년에 운전을 종료했다. 1995년에 폐쇄가 확정되어 해체 작업이 진행 중이다.

## 역사

### 착공
동독의 70 MWe급 시험용 원자로인 라인스베르크 원자력 발전소의 상업적 가동이 시작되기 전이었던 1965년 7월 14일에 동독과 소련은 2000 MWe급 원자력 발전소 건설 및 소련에서의 원자로 부품 공급 계약을 체결했다.에 수출했고, 그린피스에서 이에 대해서 항의했다.

독일 통일 이후 폐로 작업이 시작되었다. 1995년 6월 30일에 해체 계획이 승인되었고 이 날부터 원자력 발전소가 공식적으로 폐쇄되었다. 당시 해체 비용은 약 30억에서 50억 유로로 예상되었다.

2012년 4월에는 발전소 운영사 측에서 비용을 절감하기 위하여 대부분 시설은 즉시 해체하고, 건물은 향후 50년간 유지하면서 방사성 동위원소의 붕괴가 진행된 후에 철거한다는 계획을 발표했다. 이에 대해서 해체 작업을 불필요하게 지연시킨다는 비판이 있었다.{{웹 인용
 2015년에는 50년간 유지할 예정이었던 건물도 2028년까지 철거하는 것으로 계획을 변경했다.

발전소 가동 당시 고용 인원 수는 약 10,000명이었으나, 가동 중단 이후에는 발전소 해체 및 방사성 폐기물 관리에 필요한 인력 약 1,000명만 고용하고 있다. 발전소 건설 당시 그라이프스발트 동부에 건설되었던 노동자 사택도 대부분 철거되었다.

### 후속 계획
발전소 해체 이후 덴마크의 외르스테드에서 석탄 화력 발전소 건설 계획을 발표했으나, 주민 반대로 인하여 취소되고 소규모 가스 화력 발전소로 변경되었다.

## 발전 설비
총 8기의 원자로가 계획되었으나, 실제로 가동된 것은 5호기까지였다.

발전소에서 생산된 전력은 볼미르슈테트 변전소와 베를린 근교 아렌스펠데 변전소로 각각 380 kV 선로를 통해서 송전되었다. 볼미르슈테트 변전소까지의 송전선로의 길이는 287.8 km로 독일에서 가장 긴 송전선로였다. 발전소 냉각수는 페네슈트롬 해협에 위치해 있는 슈판도어하겐 만(Spandowerhagener Wiek)에서 취수되었고, 시간당 약 20,000~40,000 m³의 온배수가 그라이프스발트 보덴으로 배수되었다. 따라서 별도의 냉각탑이 건설되지 않았고, 온배수의 폐열 중 일부는 그라이프스발트 지역 난방에 사용되었다.

## 사고
1975년 12월 7일 한 전기 기술자가 전력 회로를 연결하는 과정을 교습하려고 했다. 이 과정에서 그라이프스발트 1호기의 1호 예비 변압기의 저압 회로를 단락시켰고, 고압 전류로 인하여 전선에서 화재가 발생했다. 주 케이블 덕트에서 발생한 화재로 인하여 전력 공급망과 주 냉각기 펌프 6기 중 5기의 제어 회로가 파괴되었다. 나머지 1기는 다른 원자로의 회로에 연결되어 있었고, 1호기의 비상 냉각 기능을 수행할 수 있었다. 발전소 소방대에서 화재를 진압했고, 화재 발생 직후 대응 조치가 올바르게 취해져서 나머지 냉각기 펌프의 전력 공급은 빠르게 복구되었다.

이 사고가 발생한 후 발전소 내 추가 방화 조치가 계획되었고, 안전에 중요한 시설은 공간상의 분리가 진행되었다. 각각 냉각기의 전력 공급 회로는 수 주간의 공사를 거쳐서 분리되었다. 그러나 방화 조치는 1975년 사고 이후 약 11년이 지난 후에야 시작되었고, 1977년에는 수처리 시설에서 또 화재가 발생했다. 1975년 당시 사고는 1989년이 되어서야 TV 방송과 슈피겔(1990년 2월 1일 발행분)을 통해서 공개되었다. 사고 자체는 소련을 통해서 사고 몇 시간 후에 IAEA에 보고되었다. INES 기준이 이 사고에 적용되었다면 3단계로 분류될 수 있었다. 1990년 이후 VVER-440 원자로 시뮬레이터의 표준 사고 시나리오에 이 사고가 포함되었다..
**딜루션**(dilution)과 **드롭아웃**(dropout→DropConnect라고도 함)은 훈련용 데이터에 대한 복잡한 공동 적응을 방지하여 인공 신경망의 과적합을 줄이기 위한 정규화 기술이다. 이는 신경망을 사용하여 모델 평균을 수행하는 효율적인 방법이다. 딜루션은 가중치가 얇아지는 것을 의미하고, 드롭아웃은 신경망 훈련 과정에서 단위(숨겨지거나 표시되는 단위 모두)를 무작위로 "제거"하거나 생략하는 것을 의미한다. 둘 다 동일한 유형의 정규화를 트리거한다.

## 구글의 특허
모델을 개선하기 위해 신경망의 뉴런 사이의 연결을 무작위로 제거하는 사례가 있었지만 이 기술은 제프리 힌턴 등에 의해 드롭아웃이라는 이름으로 처음 소개되었다. 구글은 현재 드롭아웃 기술에 대한 특허를 보유하고 있다.
**인사이드-아웃사이드-비기닝**(inside–outside–beginning), **IOB 포맷** 또는 **BIO 포맷**은 전산언어학(예: 개체명 인식)의 청크 작업에서 토큰에 태그를 지정하기 위한 일반적인 태그 지정 형식이다. 태그 앞의 I- 접두사는 태그가 청크 내부에 있음을 나타낸다. O 태그는 토큰이 어떤 청크에도 속하지 않음을 나타낸다. 태그 앞의 B- 접두사는 태그가 O 태그 없이 다른 청크 바로 뒤에 오는 청크의 시작임을 나타낸다. 이 경우에만 사용된다. 청크가 O 태그 뒤에 오면 청크의 첫 번째 토큰은 I- 접두사를 사용한다.

널리 사용되는 또 다른 유사한 형식은 IOB2 형식이다. 이는 B-태그가 모든 청크의 시작 부분에 사용된다는 점을 제외하면 IOB 형식과 동일하다.

엔터티 태그 지정에 대한 읽기 쉬운 소개는 밥 카펜터(Bob Carpenter)의 블로그 게시물 "Coding Chunkers as Taggers"에 나와 있다.

IOB 형식의 예:

is O
going O
to O
Los I-LOC
Angeles I-LOC
in O
California I-LOC}}

"Alex", "Los" 및 "California"는 해당 청크의 첫 번째 토큰이지만 "I-" 접두사가 있음에 주의한다.

불용어를 필터링한 후의 동일한 예:

going O
Los I-LOC
Angeles I-LOC
California B-LOC}}

"California"는 이제 다른 LOC 청크 바로 뒤에 "B-" 접두사가 붙는다.

IOB2 형식의 동일한 예(불용어 필터링의 영향을 받지 않는 태그 포함):

Alex B-PER
is O
going O
to O
Los B-LOC
Angeles I-LOC
in O
California B-LOC

관련 태그 지정 체계에는 때때로 "START/END: 태그 B, E, I, S 또는 O로 구성된다. 여기서 S는 단일 토큰을 포함하는 청크를 나타내는 데 사용된다. 길이가 2보다 크거나 같은 청크는 항상 B 태그이고 E 태그로 끝난다.

다른 태깅 체계에는 BIOES/BILOU가 포함된다. 여기서 'E'와 'L'은 마지막 또는 끝 문자가 이러한 시퀀스임을 나타내고 'S'는 단일 요소 또는 'U' 단위 요소를 나타낸다.

BIOES 형식의 예:

is O
going O
with O
Marty B-PER
A. I-PER
Rick E-PER
to O
Los B-LOC
Angeles E-LOC}}
**개념 학습**(concept learning), **범주 학습**, **개념 달성** 및 **개념 형성**은 브루너, 굿나우, 오스틴(1967)에 의해 "다양한 범주의 예시와 비예시를 구별하는 데 사용할 수 있는 속성을 검색하고 나열하는 것"으로 정의된다. 더 간단히 말하면, 개념은 각 사물, 사건 또는 아이디어가 일련의 공통 관련 특징을 가지고 있다는 이해를 바탕으로 사물, 사건 또는 아이디어를 분류하는 데 도움이 되는 정신적 범주이다. 따라서 개념 학습은 학습자가 개념 관련 기능을 포함하는 그룹 또는 범주를 개념 관련 기능을 포함하지 않는 그룹 또는 범주와 비교하고 대조하도록 요구하는 전략이다.

개념 달성의 개념에는 다음 5가지 범주가 필요하다.

## 현대 심리학 이론

### 베이지안
개념 학습에 대한 수학적 접근 방식을 취하는 베이지안 이론은 인간의 마음이 해당 개념에 대해 본 예를 기반으로 특정 개념 정의에 대한 확률을 생성한다고 제안한다. 사전 확률에 대한 베이지안 개념은 지나치게 구체적이지 않으며, 가설의 가능도는 정의가 너무 광범위하지 않도록 보장한다.

예를 들어, 아이에게 부모가 세 마리의 말을 보여주고 이것을 "말"이라고 부른다고 가정해 보겠다. 아이는 이 단어가 어른의 뜻이 무엇인지 정확히 알아내야 한다. 그녀는 부자연스러운 개념인 "Clydedales를 제외한 모든 말"과 같은 이상하고 구체적인 예보다는 "말"이라는 단어를 이러한 유형의 동물 또는 모든 동물을 지칭하는 것으로 정의할 가능성이 훨씬 더 높다. 한편, 표시된 세 동물이 모두 매우 유사할 때 '모든 동물'을 의미하는 '말'이 나올 가능성은 낮다. "말"이라는 단어가 이 종의 모든 동물을 지칭한다는 가설은 합리적인 사전 확률과 주어진 예를 모두 갖고 있기 때문에 가능한 세 가지 정의 중 가장 가능성이 높다.

베이즈 정리는 데이터 분석에만 국한되지 않고 더 큰 관점을 취하는 데이터를 이해하고, 조작하고, 제어할 수 있는 강력한 도구를 제공하기 때문에 중요하다. 접근 방식은 주관적이며 사전 확률에 대한 평가가 필요하므로 매우 복잡하다. 그러나 베이지안이 축적된 증거와 베이즈 법칙의 적용이 충분하다는 것을 보여주면 작업은 관련된 입력의 주관성을 극복할 것이다. 베이지안 추론은 정직하게 수집된 모든 데이터에 사용될 수 있으며 과학적 초점6으로 인해 큰 이점을 갖는다.

베이지안 개념 학습 이론을 통합한 모델 중 하나는 존 R. 앤더슨(John R. Anderson)이 개발한 ACT-R 모델이다. ACT-R 모델은 인간 행동의 단계별 시뮬레이션을 생성하여 인간의 마음을 가능하게 하는 기본적인 인지 및 지각 작업을 정의하는 프로그래밍 언어이다. 이 이론은 인간이 수행하는 각 작업이 일련의 개별 작업으로 구성된다는 아이디어를 활용한다. 이 모델은 학습과 기억, 더 높은 수준의 인지, 자연어, 지각과 주의, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 교육, 컴퓨터가 생성하는 힘에 적용되었다.

존 R. 앤더슨 외에도 조슈아 테넨바움(Joshua Tenenbaum)은 개념 학습 분야에 기여해 왔다. 그는 베이지안 통계 및 확률 이론뿐만 아니라 기하학, 그래프 이론 및 선형 대수학을 통해 성인, 어린이 및 기계의 행동 테스트를 사용하여 인간 학습 및 추론의 계산 기반을 연구했다. 테넨바움은 컴퓨팅 측면에서 인간 학습을 더 잘 이해하기 위해 노력하고 있으며 인간 학습자의 역량에 더 가까운 컴퓨팅 시스템을 구축하려고 노력하고 있다.
**계층적 군집화**은 데이터 마이닝 및 통계학에서 클러스터 계층을 구축하려는 클러스터 분석 방법이다. 계층적 군집화 전략은 일반적으로 두 가지 범주로 나뉜다.

일반적으로 병합과 분할은 탐욕적인 방식으로 결정된다. 계층적 군집화의 결과는 일반적으로 덴드로그램(dendrogram){{서적 인용|first=Frank |last=Nielsen | title=Introduction to HPC with MPI for Data Science | year=2016 | publisher=Springer |isbn=978-3-319-21903-5 |pages=195–211
**자기회귀 이동평균 모델**은 시계열의 통계 분석에서 두 개의 다항식(하나는 자기회귀(AR)에 대한 것이고 다른 하나는 이동평균(MA)에 대한 것)으로 (약한) 정상 확률론적 프로세스에 대한 간결한 설명을 제공한다. 일반 ARMA 모델은 1951년 피터 휘틀(Peter Whittle)의 논문, "시계열 분석의 가설 테스트"(ypothesis testing in time series analysis)에서 설명되었으며, 조지 E. P. 박스(George E. P. Box)와 그윌림 젠킨스(Gwilym Jenkins)의 1970년 저서에서 대중화되었다.

시계열 데이터 Xt가 주어지면 ARMA 모델은 이 계열의 미래 값을 이해하고 예측하기 위한 도구이다. AR 부분에는 자체 지연 값으로 변수를 회귀하는 작업이 포함된다. MA 부분에는 과거의 다양한 시점에 동시에 발생하는 오류 항의 선형 결합으로 오류 항을 모델링하는 작업이 포함된다. 모델은 일반적으로 ARMA 모델이라고 한다. 여기서 p는 AR 부분의 차수이고 q는 MA 부분의 차수이다.

ARMA 모델은 박스-젠킨스 방법을 사용하여 추정할 수 있다.
**선형 판별 분석**, **정규 판별 분석** 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 종속변수를 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.
**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 항목을 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.
**바이트 페어 인코딩**(byte pair encoding)

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.
**구매 전환율 최적화**는 사용자나 웹사이트 방문자가 원하는 행동을 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.
**점 확산 함수**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 버전이다. 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.
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.
**결정 분석** 또는 **의사결정 분석**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.
**내용 기반 이미지 검색**, **콘텐츠 기반 이미지 검색**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.
**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.{{저널 인용

2008년 설문 조사 기사에 따르면 2007년 이후 진행 상황이 기록되어 있다.{{저널 인용

2021년 기준 모든 이미지 검색 시스템은 3D 이미지가 아닌 2D 이미지용으로 설계되었다.
**확률적 경사 하강법**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.{{서적 인용
**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.
**기호주의 인공지능**(Symbolic artificial intelligence)은 인공지능에서 문제, 논리, 검색에 대한 높은 수준의 기호주의적(사람이 읽을 수 있는) 표현을 기반으로 하는 인공지능 연구의 모든 방법을 총칭하는 용어이다. 기호주의 AI는 논리형 프로그래밍, 생산 규칙, 시맨틱 네트워크, 프레임 (인공지능) 등의 도구를 사용하고 지식 기반 시스템(특히 전문가 시스템), 기호 수학, 자동 정리 증명자, 온톨로지, 시맨틱 웹, 자동화 계획 및 스케줄링 시스템 등의 애플리케이션을 개발했다. 기호주의 AI 패러다임은 검색, 기호주의 프로그래밍 언어, 에이전트, 다중 에이전트 시스템, 시맨틱 웹, 형식 지식 및 추론 시스템의 강점과 한계에 대한 중요한 아이디어를 이끌어 냈다.

기호주의 AI는 1950년대 중반부터 1990년대 중반까지 AI 연구의 지배적인 패러다임이었다. 1960년대와 1970년대 연구자들은 기호주의적 접근 방식이 결국 인공 일반 지능을 갖춘 기계를 만드는 데 성공할 것이라고 확신했고 이를 자신들 분야의 궁극적인 목표로 여겼다. 논리이론가 새뮤얼의 체커스 플레잉 프로그램(Checkers Playing Program)과 같은 초기 성공과 함께 초기 붐은 비현실적인 기대와 약속으로 이어졌고 자금이 고갈되면서 첫 번째 AI 겨울이 이어졌다. 두 번째 붐(1969~1986)은 전문가 시스템의 등장, 기업 전문 지식 확보에 대한 약속, 열정적인 기업 포용과 함께 발생했다. 그 호황과 일부 초기 성공(예: DEC의 XCON)은 나중에 다시 실망으로 이어졌다. 지식 습득의 어려움, 대규모 지식 기반 유지, 도메인 외부 문제 처리의 취약성 등의 문제가 발생했다. 또 다른 두 번째 AI 겨울(1988~2011)이 이어졌다. 그 후, AI 연구자들은 불확실성 처리 및 지식 획득과 관련된 근본적인 문제를 해결하는 데 중점을 두었다. 불확실성은 숨겨진 마르코프 모델, 베이지안 추론, 통계적 관계 학습과 같은 형식적 방법으로 해결되었다. 기호적 기계 학습은 버전 스페이스(Version Space), 밸리언트(Valiant)의 PAC 학습, 퀸란(Quinlan)의 ID3 결정 트리 학습, 사례기반학습, 관계 학습을 위한 귀납적 논리 프로그래밍 등의 기여를 통해 지식 획득 문제를 해결했다.

하위 기호 접근 방식인 신경망은 초기부터 추구되어 2012년에 강력하게 다시 등장했다. 초기 예로는 프랑크 로젠블랫의 퍼셉트론 학습 작업, 루멜하트, 힌튼, 윌리엄스의 역전파 작업, 레쿤(LeCun) 등의 컨볼루션 신경망 작업이 있다. "빅 데이터가 일반화될 때까지 AI 커뮤니티의 일반적인 합의는 소위 신경망 접근 방식이 절망적이라는 것이었다. 시스템은 그렇게 작동하지 않았다. 음, 다른 방법과 비교하면... 2012년에 힌튼과 함께 일하는 연구진을 포함한 많은 사람들이 GPU의 성능을 사용하여 신경망의 성능을 엄청나게 높이는 방법을 고안하면서 혁명이 일어났다." 향후 몇 년 동안 딥 러닝은 비전, 음성 인식, 음성 합성, 이미지 생성 및 기계 번역 처리 분야에서 눈부신 성공을 거두었다. 그러나 2020년부터 편견, 설명, 이해성 및 견고성에 대한 본질적인 어려움이 딥 러닝 접근 방식에서 더욱 분명해졌다. 점점 더 많은 수의 AI 연구자들이 기호 네트워크 접근 방식과 신경망 접근 방식
**데이터 드레징**(data dredging), **데이터 스누핑**(data snooping) 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.{{저널 인용
**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.
**그래프 신경망**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, 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.
**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 그의 아내인 영부인 엘리너 루스벨트가 시어도어의 조카딸이었던 그의 5번째 사촌 프랭클린 D. 루스벨트의 대통령직으로 세계적인 정치적 명성을 얻게 되었다. 루스벨트 가족은 같은 성으로 두 명의 미국 대통령을 배출한 네 가족 중 하나이다. 다른 가족들은 애덤스, 부시, 해리슨 가족이다.
**연관 규칙 학습**(Association rule learning) 또는 **연관 규칙 마이닝**은 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 스와미 {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.
**뒤주**는 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
**마할라노비스 거리**(Mahalanobis distance)는 1936년 P. C. 마할라노비스(P. C. Mahalanobis)가 도입한 점 P와 분포 D 사이의 거리를 측정한 것이다.

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.
**이동평균 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.
**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

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.
**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
**이미지 복원**(image restoration)은 손상되거나 노이즈가 있는 이미지를 가져와 깨끗한 원본 이미지를 추정하는 작업이다. 손상은 모션 블러, 노이즈, 카메라 초점 오류 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 영상복원은 영상을 흐리게 하는 과정을 역전시키는 방식으로 이루어지며, 점소스를 영상화하여 점광원 영상을 사용하는데, 이를 점 확산 함수라고 하여 흐려짐 과정에서 손실된 영상정보를 복원한다.

이미지 복원은 관찰자가 이미지를 더 즐겁게 만드는 이미지의 특징을 강조하도록 설계되었지만 반드시 과학적 관점에서 현실적인 데이터를 생성할 필요는 없다는 점에서 이미지 향상과는 다르다. 이미징 패키지에서 제공하는 이미지 향상 기술(예: 가장 가까운 이웃 절차에 의한 대비 스트레칭 또는 흐림 제거)은 이미지를 생성한 프로세스의 선험적 모델을 사용하지 않는다.

이미지 향상을 사용하면 일부 해상도를 희생하여 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있지만 이는 많은 응용 프로그램에서 허용되지 않는다. 형광현미경에서는 z방향의 분해능은 그대로 나쁘다. 개체를 복구하려면 더욱 발전된 이미지 처리 기술을 적용해야 한다.