blueapple8259/wikipedia_qa huggingface dataset:
user: 머큐리 세븐에 대해 설명해 주세요.

gpt: **머큐리 세븐**은 머큐리 계획의 우주선 비행을 위해 선발된 7명의 우주비행사 그룹이다. **오리지널 세븐**, **제1기 우주비행사**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.
user: 다나베 마코토의 생애를 알려줘.

gpt: 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」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.
user: 야마하나 사다오가 누구야?

gpt: **야마하나 사다오**는 8선 중의원 의원을 역임한 일본의 정치인이다.

user: 가족 관계에 대해서도 설명해 줘.

gpt: 아버지는 9선 중의원 의원을 지낸 야마하나 히데오인데 사회당 소속으로 국회대책위원장과 부위원장을 지냈다. 장남은 4선 중의원 의원을 지낸 야마하나 이쿠오로 민주당, 민진당, 입헌민주당 등에서 활동했다.
user: 마르그리트 "페기" 구겐하임이 뭐야?

gpt: **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.
user: 이천리층의 이천리층의 사진을 알려주세요.

gpt: 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 해안에 드러난 이천리층은 서쪽으로 경사한다.

## 동백리 수산과학연구소 해안
부경대학교 수산과학연구소 남동쪽 해안에는 이천리층의 노두가 대규모로 드러나 있으며 이곳은 지질명소가 아니지만 주변에는 무료 주차장, 공중화장실, 카페와 같은 편의시설들이 다수 있다.

## 신평소공원
신평소공원은 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.
user: AutoML란 무엇인가요?

gpt: **AutoML**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.
user: 교락이 뭐야?

gpt: **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.
user: AI 겨울이란 무엇인가?

gpt: **AI 겨울**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 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.
user: 데이터 비닝이란 무엇인가?

gpt: **데이터 비닝**은 사소한 관측 오차의 영향을 줄이는 데 사용되는 데이터 전처리 기술이다. 특정 작은 간격에 속하는 원래 데이터 값은 해당 간격을 나타내는 값)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. 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.
user: 다중 작업 학습이 무엇인가?

gpt: **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 카루아나는 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.
user: 제약된 최적화에 대해 설명해 줘.

gpt: **제약된 최적화**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 제약조건일 수 있다.

user: 제약조건 만족 문제와의 관계는?

gpt: 제약 최적화 문제는 고전적인 제약 충족 문제 모델을 크게 일반화한 것이다. COP는 최적화할 목적 함수를 포함하는 CSP이다. 최적화 부분을 처리하기 위해 많은 알고리즘이 사용된다.
user: 특징 선택에 대해 설명해 주세요.

gpt: **특징 선택**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 샘플이 상대적으로 적은 도메인에서 자주 사용된다.
user: Gensim가 뭐야?

gpt: **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.

user: 주요 특징에 대해서도 설명해 줘.

gpt: Gensim에는 fastText

Gensim의 새로운 온라인 알고리즘 중 일부는 Gensim의 창시자인 라딤 예흐렉의 2011년 박사 학위 논문인 자연어 처리에서 의미론적 분석의 확장성에도 게재되었다.
user: DBSCAN에 대해 설명해 주세요.

gpt: **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 점을 그룹화하여 저밀도 지역에 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 어워드를 수상했다.

인기 있는 후속 HDBSCAN*은 2013년에 리카르도 J. G. 캄펠로, 다비드 물라비, 외르그 산더에 의해 처음 출판된 후 2015년에 아서 지멕에 의해 확장되었다.
user: 적대적 기계 학습이란 무엇인가?

gpt: **적대적 기계 학습**은 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 그러한 공격에 대한 방어에 대한 연구이다.

대부분의 기계 학습 기술은 교육 및 테스트 데이터가 동일한 통계 분포에서 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
user: 로버트 윌리엄 스트라우브의 초기 생애를 알려주세요.

gpt: 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.
user: GloVe에 대해 설명해 주세요.

gpt: **GloVe**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. 학습은 코퍼스의 집계된 전역 단어-단어 동시 발생 통계에 대해 수행되며 결과 표현은 단어 벡터 공간의 흥미로운 선형 하위 구조를 보여준다. 이는 스탠퍼드 대학교
user: 데이터 전처리에 대해 설명해 주세요.

gpt: **데이터 전처리**는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 확대하는 것을 의미할 수 있으며 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. 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.
user: 공분산 행렬이 무엇인가?

gpt: **공분산 행렬**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 분산이 포함되어 있다.

랜덤 벡터 X의 공분산 행렬은 일반적으로 KXX, Σ 또는 S로 표시된다.
user: CIFAR란 무엇인가?

gpt: **CIFAR**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.

user: 역사에 대해서도 설명해 주세요.

gpt: 이 단체가 발족된 이후로 20명의 노벨상 수상자가 CIFAR와 연결되었다.
user: 아프리카뿔매의 분포 및 서식지에 대해 설명해 주세요.

gpt: 아프리카뿔매는 사하라 이남 아프리카의 많은 지역에서 발견된다. 이 종의 분포 지역 중 가장 멀리 북쪽은 에리트레아 동부와 에티오피아의 인접 지역이며, 상당한 격차를 보인 후에 에티오피아 남부 전역에서 분포가 재개된다.
user: 오볼렌스키가의 주목할만한 가문 인원을 알려주세요.

gpt: 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.
user: 간디아 공작에 대해 설명해 줘.

gpt: **간디아 공작**는 1399년 아라곤의 마르틴이 처음 창설하고 아라곤의 알폰소와 푸아 에게 부여한 스페인 귀족 의 칭호이다.

그것은 1323년 아라곤의 제임스 2세가 창설한 간디아 의 영주권 에서 유래되었습니다. 나중에 직계 후손이 없어 직위는 바르셀로나 가문 에서 트라스타마라 가문 으로 넘어갔습니다.

이 타이틀은 1483년 아라곤의 페르난도 2세가 로드리고 보르지아 추기경 의 아들 피에르 루이지 보르지아 를 위한 호의로 다시 확립했습니다. 그 후 공작국은 피에르 루이지의 이복형인 조반니 보르지아 에게 넘어갔습니다. 그는 암살되었고 그의 어린 아들이 그 칭호를 물려받았습니다. 네 번째 공작은 종교적인 인물인 프란체스코 보르지아 였습니다. 대가족을 이루고 있던 아내가 죽은 후 그는 예수회 신자 가 되었습니다.스페인 귀족 가운데 가장 오래된 제목 중 하나. 오늘은 아르노 아르노 헨리 살라스 페레즈가 보유하고 있으며, 프린스 오볼렌스키도 겸하고 있습니다

user: 간디아 공작은?

gpt: 1483년 12월 20일, 아라곤의 페르난도 2세가 이 칭호를 다시 확립하고 스페인과 이탈리아의 보르지아 가문 에 부여되었습니다.
user: 제5전구군지역사령부의 역사에 대해 설명해 주세요.

gpt: 1951년 7월 15일부터 1958년 6월 14일까지 있었던 COMZEUR, Base Section이 제5군수사령부로 재편성되었고, 제5군수사령부는 1958년 6월 15일부터까지 1960년 3월 1일까지 존재하였다.

1962년, 남유럽 태스크포스의 군수사령부로서 재소집되었다.

1964년 5월 5일부터 7일까지 캘리포니아주와 애리조나주, 네바다주의 인접 경계 사이에 설정되어 있던 에서 3일간의 사막 타격 연습에서 JTF 모하비에 동원되었다. 이 연습은 제2차 세계 대전 이후로 가장 큰 FTX였다.

1980년 12월 29일, 제5지원사령부로 재편성되었다.

1989년 8월 13일, 제5전구군지역사령부로 재편성되었다. 남유럽 태스크포스와 본부를 병합하였다.

1993년 8월, 제5전구군지역사령부는 해산하였다.
user: 새뮤얼 로런스 화이트록이란 무엇인가요?

gpt: **새뮤얼 로런스 화이트록**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 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.
user: 일반화 가법 모델이 뭐야?

gpt: **일반화 가법 모델**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 팁시라니가 일반화 선형 모델의 속성을 추가 모델과 혼합하기 위해 개발했다. 이는 나이브 베이즈 생성 모델의 차별적 일반화로 해석될 수 있다.

이 모델은 일변량 응답 변수 Y를 일부 예측 변수 xi와 연관시킨다. 다음과 같은 구조를 통해 Y의 예상 값을 예측 변수에 연결하는 연결 함수 g와 함께 Y에 대해 지수족 분포가 지정된다.

함수 fi는 지정된 매개변수 형식을 갖는 함수이거나 비모수적 또는 반모수적으로 간단히 '매끄러운 함수'를 비모수적 수단으로 추정할 수 있다. 따라서 일반적인 GAM은 f1에 대해 지역 가중 평균과 같은 산점도 평활화 함수를 사용한 다음 f2에 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.
user: 점별 상호정보량에 대해 설명해 줘.

gpt: **점별 상호정보량**

PMI는 "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 파노가 "상호정보"라는 이름으로 선보였지만 오늘날 이 용어는 대신 무작위 변수 간의 관련 의존성을 측정하는 데 사용된다. 두 이산 무작위 변수의 상호정보는 평균을 나타낸다. 이는 가능한 모든 이벤트의 PMI이다.
user: 체비쇼프 거리란 무엇인가?

gpt: **체비쇼프 거리** 또는 **체비셰프 거리**는 수학에서 두 점 사이의 거리가 좌표 차원에 따른 차이 중 가장 큰 실제 좌표 공간에서 정의된 지표이다.

**체스판 거리**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. 예를 들어, f6과 e2 사이의 체비쇼프 거리는 4와 같다.
user: 해밀턴 몬테카를로가 뭐야?

gpt: **해밀턴 몬테카를로** 알고리즘은 직접 샘플링이 어려운 목표 확률 분포에 따라 분포되어 수렴되는 무작위 샘플 시퀀스를 얻기 위한 마르코프 체인 몬테카를로 방법이다. 이 시퀀스는 목표 분포에 대한 적분을 추정하는 데 사용할 수 있다.

해밀턴 몬테 카를로는 상태 공간의 새로운 지점으로의 이동을 제안하기 위해 시간 가역 및 부피 보존 수치 적분기를 사용하여 해밀턴 동역학 진화를 시뮬레이션하는 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘의 인스턴스에 해당한다. 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘에서 가우스 무작위 행보 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 적분기를 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.
user: 포아송 회귀에 대해 설명해 주세요.

gpt: **포아송 회귀**는 통계학에서 개수 데이터 및 분할표를 모델링하는 데 사용되는 회귀 분석의 일반화 선형 모델 형태이다. 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**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  연결 함수로 사용하고 포아송 분포 함수를 반응의 가정된 확률 분포로 사용하는 일반화 선형 모델이다.
user: 지식공학이란 무엇인가?

gpt: **지식공학**은 지식 기반 시스템의 구축, 유지 및 사용과 관련된 모든 기술적, 과학적, 사회적 측면을 의미한다.

user: 배경에 대해서도 설명해 주세요.

gpt: ## 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 커뮤니티에 채택되었다. 에드워드 파이겐바움이 주도한 스탠포드 휴리스틱 프로그래밍 프로젝트는 최초의 전문가 시스템을 정의하고 개발한 선두주자 중 하나였다.
user: 예측 모델링에 대해 설명해 줘.

gpt: **예측 모델링**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"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.
user: 예측의 예언을 알려주세요.

gpt: 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.
user: 플래닝에 대해 설명해 줘.

gpt: **플래닝** 또는 **계획 세우기**는 원하는 목표를 달성하는 데 필요한 활동에 관해 생각하는 과정이다. 플래닝은 정신적 시간여행의 기본 능력인 선견지명에 기초한다. 일부 연구자들은 미리 생각하는 능력인 사전 사고의 진화를 인류의 진화의 원동력으로 간주한다. 플래닝은 지능적인 행동의 기본 속성이다. 여기에는 원하는 결과뿐만 아니라 해당 결과를 달성하는 데 필요한 단계를 시각화하기 위한 논리와 상상력의 사용도 포함된다.

플래닝의 중요한 측면은 예측과의 관계이다. 예측은 미래가 어떤 모습일지 예측하는 것을 목표로 하고, 플래닝은 미래가 어떤 모습일지 상상하는 것이다.

확립된 원칙에 따른 플래닝은 - 특히 20세기 초 이후 - 특히 경영 및 비즈니스와 같은 분야에서 많은 전문 직업의 핵심 부분을 형성한다. 사람들이 계획을 개발하고 나면 진행 상황, 효율성 및 효과를 측정하고 평가할 수 있다. 상황이 바뀌면 계획을 수정하거나 포기해야 할 수도 있다.

플래닝 개념의 인기를 고려하여 일부 지지자들은 계획할 수 없는 상황에 대한 플래닝을 옹호한다.
user: 이항 회귀란 무엇인가?

gpt: **이항 회귀**는 통계학에서 반응이 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.
user: LeNet의 구조에 대해 설명해 주세요.

gpt: 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  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.
user: 아이숍믹스업이란 무엇인가?

gpt: **아이숍믹스업**의 두 구성체인 **아이숍**과 **믹스업**은 프로모토라 뮤지컬을 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 슬림의 아들이자 그루포 산본스의 대표인 패트릭 슬림 도밋이 이끌고 있으며 약 2,000명의 직원을 두고 있다. 포브스는 이 회사를 2022년 멕시코 최고의 고용 기업 중 199위로 평가했다.
user: 신경 스타일 전이란 무엇인가?

gpt: **신경 스타일 전이** 또는 **스타일 전이**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.
user: WGAN란 무엇인가요?

gpt: **WGAN**은 포틀랜드에 운영이 허가된 민영 라디오 방송국이다. 이 방송국은 사가 커뮤니케이션스가 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 애비뉴에 있다.

이 방송국은 또한 250와트 FM 변환기인 98.5 **W253DA**를 통해서도 들린다. WGAN은 메인주의 비상 경보 시스템을 위한 주요 진입점인 방송국이다.
user: StyleGAN가 무엇인가?

gpt: **StyleGAN**은 엔비디아 연구진이 2018년 12월에 도입한 생성적 적대 신경망으로, 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.
user: 무게 함수가 뭐야?

gpt: **무게 함수**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** 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"
user: 수치 미분의 유한차분을 알려줘.

gpt: 가장 간단한 방법은 유한 차분 근사를 사용하는 것이다.

간단한 2점 추정은 점 ) 및 )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.
user: 릿지 회귀에 대해 설명해 줘.

gpt: **릿지 회귀**는 독립 변수의 상관 관계가 높은 시나리오에서 다중 회귀 모델의 계수를 추정하는 방법이다. 안드레이 니콜라예비치 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.

이 이론은 1970년 호얼과 케나드가 테크노메트릭스 논문 "릿지 회귀: 비직교 문제의 편향 추정" 및 "릿지 회귀: 비직교 문제의 적용"에서 처음 소개했다.

릿지 회귀는 선형 회귀 모델에 일부 다중 공선형 독립 변수가 있는 경우 릿지 회귀 추정기를 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.
user: 개방형 협업의 역사에 대해 설명해 주세요.

gpt: 개방형 협업은 피어 프로덕션 및 대량 협업의 기본 원칙이다. 처음에는 오픈 소스 소프트웨어에서 관찰되었으며 리처드 스톨먼의 GNU 선언문에 의해 대중화되었다. 그 이후로 인터넷 포럼 및 많은 사례와 같은 다른 많은 사례에서도 찾을 수 있다. 크리에이티브 커먼즈와 같은 오픈 콘텐츠. 또한 크라우드소싱, 협력적 소비, 개방형 혁신의 몇 가지 사례를 들 수 있다.
user: 구조적 위험 최소화에 대해 설명해 줘.

gpt: **구조적 위험 최소화**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.
user: 가상 인간에 대해 설명해 주세요.

gpt: **가상 인간** 또는 **디지털 인간**은 소프트웨어적인 가상의 인물 또는 인간이다. 가상 인간은 다양한 산업, 의류 산업, 통신, 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 와 같은 게임 엔진은 물리 기반 렌더링을 사용하여 디지털 인간과 실시간 상호 작용을 가능하게 했다.
user: 다중 클래스 분류란 무엇인가?

gpt: **다중 클래스 분류** 또는 **다중 분류**는 기계 학습 및 통계적 분류에서 인스턴스를 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다.

많은 분류 알고리즘은 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.
user: 다중 레이블 분류란 무엇인가?

gpt: **다중 레이블 분류** 또는 **다중 출력 분류**는 기계 학습에서 여러 개의 비독점 레이블이 각 인스턴스에 할당될 수 있는 분류 문제의 변형이다. 다중 레이블 분류는 인스턴스를 여러 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 요소에 대해 0 또는 1의 값을 할당한다.
user: 공정성에 대해 설명해 줘.

gpt: **공정성**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.
user: 심층 신뢰 신경망이란 무엇인가?

gpt: **심층 신뢰 신경망**은 기계 학습에서 생성적 그래픽 모델이거나 심층 신경망 클래스로, 여러 레이어의 잠재 변수로 구성되며 레이어 간 연결은 있지만 각 레이어 내 유닛 간 연결은 없다.

지도 없이 일련의 사례에 대해 훈련을 받으면 DBN은 입력을 확률적으로 재구성하는 방법을 배울 수 있다.

DBN은 제한된 볼츠만 머신 또는 자동 인코더와 같은 단순하고 감독되지 않는 네트워크의 구성으로 볼 수 있으며, 여기서 각 하위 네트워크의 숨겨진 레이어는 다음 네트워크의 가시 레이어 역할을 한다. RBM은 "가시적" 입력 레이어와 숨겨진 레이어가 있고 레이어 내부가 아닌 레이어 간 연결이 있는 무향 생성 에너지 기반 모델이다. 이 구성은 레이어의 "가장 낮은" 쌍부터 시작하여 대조 발산이 각 하위 네트워크에 차례로 적용되는 빠른 레이어별 비지도 훈련 절차로 이어진다.

DBN이 한 번에 한 계층씩 탐욕스럽게 훈련될 수 있다는 관찰은 최초의 효과적인 딥러닝 알고리즘 중 하나로 이어졌다.).
user: 이항 분류가 무엇인가?

gpt: **이항 분류**는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹 중 하나로 분류하는 작업이다. 일반적인 이항 분류 문제는 다음과 같다.

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 것은 질병이 있을 때 이를 감지하지 못하는 것과 다르게 간주된다.