blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Derivative.svg|섬네일|도함수의 [[유한차분]] 추정]]
'''수치 미분'''(Numerical differentiation) 알고리즘은 [[수치해석학]]에서 [[함수]] 값과 함수에 대한 기타 지식을 사용하여 수학적 함수 또는 함수 [[함수 (컴퓨터 과학)|서브루틴]]의 미분을 추정한다.

== 유한차분 ==
{{추가 정보|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.

<math display="block">\frac{f(x + h) - f(x - h)}{2h}.</math>

== 같이 보기 ==
* [[수치적분]]
* [[수치 분석 소프트웨어 목록]]

== 외부 링크 ==
* [http://mathworld.wolfram.com/NumericalDifferentiation.html Numerical Differentiation] from wolfram.com
* [http://numericalmethods.eng.usf.edu/topics/continuous_02dif.html Numerical Differentiation Resources: Textbook notes, PPT, Worksheets, Audiovisual YouTube Lectures] at [http://numericalmethods.eng.usf.edu/ Numerical Methods for STEM Undergraduate]

[[분류:수치해석학]]
[[분류:미분학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{럭비 선수 정보
|이름 = 허경희
|사진 = 
|사진 크기 = 
|사진 설명 = 
|전체 이름 = 
|로마자 표기 =
|출생일 = {{출생일과 나이|1990|01|01}}
|출생지 = [[대한민국]]
|사망일 = 
|사망지 = 
|키 = 173cm
|포지션 = 
|현 소속팀 =
|청소년 클럽 연도1 = 
|청소년 클럽1 = 
|국가대표팀 연도1 =
|국가대표팀1 = 
|지도자 연도1 = 
|지도자1 = 
|메달 틀 = 
}}
'''허경희'''(1990년 1월 1일 ~)는 대한민국의 방송인이자 전 럭비 선수다.<ref>http://m.tvdaily.co.kr/article.php?aid=17075178001700569019</ref>
== 학력 ==
* 서울체육고등학교
* 한국체육대학교
== 방송 ==
* [[도전! 수퍼모델 코리아]] 3 (2012)
* [[골 때리는 그녀들]] (2022)
* [[피지컬: 100 시즌 2 - 언더그라운드]] (2024) - Top100

== 경력 ==
* 제18회 자카르타-팔렘방 아시안게임 럭비 국가대표 (2018)
* 제17회 인천 아시안게임 럭비 국가대표 (2014)
== 각주 ==
{{토막글|사람}}

[[분류:대한민국의 방송인]]
[[분류:대한민국의 럭비 선수]]
[[분류:서울체육고등학교 동문]]
[[분류:한국체육대학교 동문]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''릿지 회귀'''(Ridge regression)는 독립 변수의 상관 관계가 높은 시나리오에서 다중 [[회귀 분석|회귀 모델]]의 [[계수]]를 추정하는 방법이다.<ref name=Hilt>{{서적 인용|last1=Hilt |first1=Donald E. |last2=Seegrist |first2=Donald W. |title=Ridge, a computer program for calculating ridge regression estimates |date=1977 |doi=10.5962/bhl.title.68934 |url=https://www.biodiversitylibrary.org/bibliography/68934 }}</ref> 계량경제학, 화학, 공학 등 다양한 분야에서 사용되었다.<ref name=Gruber /> [[안드레이 니콜라예비치 티호노프]]의 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.<ref>{{서적 인용|first=Peter |last=Kennedy |author-link=Peter Kennedy (economist) |title=A Guide to Econometrics |location=Cambridge |publisher=The MIT Press |edition=Fifth |year=2003 |isbn=0-262-61183-X |pages=205–206 |url=https://books.google.com/books?id=B8I5SP69e4kC&pg=PA205 }}</ref> 일반적으로 이 방법은 허용 가능한 편향의 대가로 매개변수 추정 문제에서 향상된 효율성을 제공한다([[편향-분산 트레이드오프]] 문서 참고).<ref>{{서적 인용|first=Marvin |last=Gruber |title=Improving Efficiency by Shrinkage: The James–Stein and Ridge Regression Estimators |location=Boca Raton |publisher=CRC Press |year=1998 |pages=7–15 |isbn=0-8247-0156-9 |url=https://books.google.com/books?id=wmA_R3ZFrXYC&pg=PA7 }}</ref>

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.<ref>{{저널 인용|last1=Hoerl |first1=Arthur E. |last2=Kennard |first2=Robert W. |title=Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems |journal=Technometrics |date=1970 |volume=12 |issue=1 |pages=55–67 |doi=10.2307/1267351 |jstor=1267351 }}</ref><ref>{{저널 인용|last1=Hoerl |first1=Arthur E. |last2=Kennard |first2=Robert W. |title=Ridge Regression: Applications to Nonorthogonal Problems |journal=Technometrics |date=1970 |volume=12 |issue=1 |pages=69–82 |doi=10.2307/1267352 |jstor=1267352 }}</ref><ref name=Hilt /> 이는 릿지해석 분야에 대한 10년 간의 연구 결과였다.<ref name=Beck>{{서적 인용|last1=Beck |first1=James Vere |last2=Arnold |first2=Kenneth J. |title=Parameter Estimation in Engineering and Science |date=1977 |publisher=James Beck |isbn=978-0-471-06118-2 |page=287 |url=https://books.google.com/books?id=_qAYgYN87UQC&pg=PA287 }}</ref>

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.<ref name=Jolliffe>{{서적 인용|last1=Jolliffe |first1=I. T. |title=Principal Component Analysis |date=2006 |publisher=Springer Science & Business Media |isbn=978-0-387-22440-4 |page=178 |url=https://books.google.com/books?id=6ZUMBwAAQBAJ&pg=PA178 }}</ref><ref name=Gruber>{{서적 인용|last1=Gruber |first1=Marvin |title=Improving Efficiency by Shrinkage: The James--Stein and Ridge Regression Estimators |date=1998 |publisher=CRC Press |isbn=978-0-8247-0156-7 |page=2 |url=https://books.google.com/books?id=wmA_R3ZFrXYC&pg=PA2 }}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[라쏘]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:선형대수학]]
[[분류:추정법]]
[[분류:회귀분석]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''개방형 협업'''(Open collaboration)은 "기여자와 비기여자 모두에게 제공되는 [[가치 (경제)|경제적 가치]]가 있는 제품(또는 서비스)을 만들기 위해 상호 작용하는 목표 지향적이지만 느슨하게 조정된 참가자에 의존하는 혁신 또는 생산 시스템"이다.<ref name="Sheen S. Levine">Sheen S. Levine; Michael J. Prietula (2014). [https://www.researchgate.net/publication/263545221_Open_Collaboration_for_Innovation_Principles_and_Performance Open Collaboration for Innovation: Principles and Performance]</ref> 이는 [[오픈 소스 소프트웨어]]에서 눈에 띄게 관찰되지만 [[인터넷 포럼]], [[메일링 리스트]] 및 [[온라인 커뮤니티]]와 같은 다른 많은 경우에서도 찾을 수 있다. 개방형 협업은 [[비트코인]], [[TED]]x, [[위키백과]] 등 다양한 벤처를 강조하는 운영 원칙이다.<ref name="kurzweilai.net">{{웹 인용|url=http://www.kurzweilai.net/open-collaboration-leading-to-novel-organizations |title=Open collaboration leading to novel organizations - American'Girl Rachel And Sons The Crimson White Brothers}}</ref>

== 역사 ==
개방형 협업은 피어 프로덕션 및 [[대량 협업]]의 기본 원칙이다. 처음에는 오픈 소스 소프트웨어에서 관찰되었으며 [[리처드 스톨먼]]의 [[GNU 선언문]]에 의해 대중화되었다. 그 이후로 인터넷 포럼<ref name="Lakhani, Karim R. 2003">Lakhani, Karim R., & von Hippel, Eric (2003). How Open Source Software Works: Free User to User Assistance. ''Research Policy'', 32, 923–943 {{doi|10.2139/ssrn.290305}}</ref>, 메일링 리스트<ref name="Jarvenpaa, S. L. 2008">Jarvenpaa, S. L., & Majchrzak, Ann (2008). [https://www.researchgate.net/publication/220521057_Knowledge_Collaboration_Among_Professionals_Protecting_National_Security_Role_of_Transactive_Memories_in_Ego-Centered_Knowledge_Networks Knowledge Collaboration Among Professionals Protecting National Security: Role of Transactive Memories in Ego-Centered Knowledge Networks]. ''Organization Science'', 19(2), 260-276 {{doi|10.1287/orsc.1070.0315}}</ref>, 인터넷 커뮤니티<ref name="Faraj, S. 2011">Faraj, S., Jarvenpaa, S. L., & Majchrzak, Ann (2011). [http://www.adaptivecycle.nl/images/Knowledge_Collaboration_in_Online_Communities.pdf Knowledge Collaboration in Online Communities] {{웨이백|url=http://www.adaptivecycle.nl/images/Knowledge_Collaboration_in_Online_Communities.pdf |date=20211006214955 }}. ''Organization Science'', 22(5), 1224-1239, {{doi|10.1287/orsc.1100.0614}}</ref> 및 많은 사례와 같은 다른 많은 사례에서도 찾을 수 있다. [[크리에이티브 커먼즈]]와 같은 [[자유 저작물|오픈 콘텐츠]]. 또한 [[크라우드소싱]], 협력적 소비, [[개방형 혁신]](오픈 이노베이션)의 몇 가지 사례를 들 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[일반인 기반 공동 생산방식]]
* [[오픈 소스 모델]]
* [[오픈 놀리지]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:협동]]
[[분류:크라우드소싱]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{인물 정보
|이름 = 황찬섭
|출생일 = 1997년 1월 11일
|출생지 = 대한민국 경상남도 의령군
|학력 = 능인고등학교 졸업<br>경남대학교 체육교육과 졸업
|소속 = 정읍시청 단풍미인씨름단 (2020-)<br>연수구청 씨름단 (2019)
|수상 = 창녕장사씨름대회 태백급 3위 (2019)<br>증평인삼배전국장사씨름대회 태백급 1위 (2019)<br>제98회 전국체육대회 씨름 대학부 경장급 75kg 금메달 (2017)
|웹사이트 = https://m.instagram.com/chan_seob2
}}
'''황찬섭'''(1997년 1월 11일 ~)은 대한민국의 씨름 선수다.<ref>https://n.news.naver.com/article/609/0000556253?sid=106</ref>
== 방송 ==
* [[태백에서 금강까지 - 씨름의 희열]] (2019)
* [[피지컬: 100 시즌 2 - 언더그라운드]] (2024) - Top100
== 각주 ==
{{토막글|사람}}
[[분류:대한민국의 씨름 선수]]
[[분류:능인고등학교 동문]]
[[분류:경남대학교 동문]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''구조적 위험 최소화'''(Structural risk minimization, SRM)는 [[기계 학습]]에서 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.

== 같이 보기 ==
* [[서포트 벡터 머신]]
* [[모형 선택]]
* [[정칙화]]

{{토막글|컴퓨터 과학}}

[[분류:기계 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{음악 그룹 정보
|이름 = 태권크리
|원어이름 = TAEKWONCRE
|국가 = 대한민국
|장르 = 국악, 크로스오버, 랩/힙합
|활동시기 = 2023년 ~
|소속사 = 
|웹사이트 = https://m.youtube.com/channel/UCiTmQfN5_VoQvnLbuE_Gz4Q
|구성원 = 이강민 (리더)<br>박이슬<br>노성율<br>김서경<br>이찬민<br>킥찬<br>김도훈<br>민사범님<br>이지윤<br>김원진<br>최사범님<br>미우<br>이준성<br>케지민<br>유준영<br>주한띠<br>장준희<br>윤경수
|전구성원 = 
}}
'''태권크리'''는 대한민국의 음악 그룹이다. 2023년 EP 앨범 [Taekwondo (태권도)]로 데뷔했다.<ref>https://n.news.naver.com/article/016/0002271302?sid=106</ref>
== 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)
== 각주 ==
{{각주}}
{{토막글|음악 그룹}}

[[분류:대한민국의 음악 그룹]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Virtual-crashtest.png|섬네일|가상의 [[충돌 테스트용 인형]]]]
'''가상 인간'''(virtual human) 또는 '''디지털 인간'''(digital human, 디지털 휴먼)은 [[소프트웨어]]적인 [[등장인물|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 엔진]]과 [[웨타 FX]] 인수를 통한 [[유니티 (게임 엔진)]]와 같은 게임 엔진은 [[물리 기반 렌더링]]을 사용하여 디지털 인간과 실시간 상호 작용을 가능하게 했다.

{{애니메이션}}

[[분류:컴퓨터 애니메이션]]
[[분류:3차원 컴퓨터 그래픽스]]
[[분류:애니메이션 등장인물]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''다중 클래스 분류'''(Multiclass classification) 또는 '''다중 분류'''는 [[기계 학습]] 및 [[통계적 분류]]에서 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 분류]]와는 구별한다.

== 같이 보기 ==
* [[퍼셉트론]]
* [[다중 작업 학습]]

{{토막글}}

[[분류:분류 알고리즘]]
[[분류:통계적 분류]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''다중 레이블 분류'''(multi-label classification) 또는 '''다중 출력 분류'''(multi-output classification)는 [[기계 학습]]에서 여러 개의 비독점 레이블이 각 인스턴스에 할당될 수 있는 [[통계적 분류|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.

== 같이 보기 ==
* [[다중 클래스 분류]]

{{토막글}}

[[분류:분류 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{음악 그룹 정보
|이름 = 프라임킹즈
|원어이름 = PRIMEKINGZ
|국가 = 대한민국
|장르 = 크럼프
|활동시기 = 2022년 ~
|소속사 = 그루블린
|웹사이트 = http://groovlin.com/ver21/artist_PrimeKingz.php
|구성원 = 트릭스 (리더)<br>넉스 (부리더)<br>도어<br>카운터<br>교영주니어
|전구성원 = 투페이스
}}
'''프라임킹즈'''는 대한민국의 스트리트 댄서 그룹이다.<ref>http://www.asiaa.co.kr/news/articleView.html?idxno=125384</ref>
== 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)
== 각주 ==
{{각주}}
{{토막글|음악}}
[[분류:대한민국의 댄스 음악 그룹]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''공정성'''(fairness, 페어니스)은 [[기계 학습]]에서 기계 학습 모델을 기반으로 하는 자동화된 의사 결정 프로세스에서 [[알고리즘 편향]]을 수정하려는 다양한 시도를 의미한다. 머신러닝 프로세스 이후 컴퓨터가 내리는 결정이 민감한 것으로 간주되는 [[독립변수와 종속변수|변수]]를 기반으로 한 경우 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 예를 들어 [[젠더]], 민족, [[성적 지향]] 또는 [[장애인|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.

== 같이 보기 ==
* [[알고리즘 편향]]
* [[기계 학습]]

[[분류:기계 학습]]
[[분류:정보 윤리]]
[[분류:컴퓨팅과 사회]]
[[분류:인공지능철학]]
[[분류:차별]]
[[분류:편향]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''이항 분류'''(Binary classification)는 분류 규칙에 따라 [[집합]]의 요소를 두 그룹(각각 클래스라고 함) 중 하나로 [[통계적 분류|분류]]하는 작업이다. 일반적인 이항 분류 문제는 다음과 같다.

* 환자에게 특정 질병이 있는지 여부를 확인하기 위한 [[의료 검사]]
* 사양이 충족되었는지 여부를 결정하는 업계 [[품질 관리]]
* [[정보 검색]]에서 페이지가 검색 결과 집합에 있어야 하는지 여부를 결정

이항 분류는 실제 상황에 적용되는 [[이산화|이분법]]이다. 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([[거짓 양성과 거짓 음성|위양성]])은 질병이 있을 때 이를 감지하지 못하는 것([[거짓 양성과 거짓 음성|위음성]])과 다르게 간주된다.

== 같이 보기 ==
* [[베이즈 추론]]
* [[혼동 행렬]]
* [[탐지 이론]]
* [[커널 메소드]]
* [[기저율 오류]]
* [[수신자 조작 특성]]
* [[정밀도와 재현율]]

{{통계학}}

[[분류:통계적 분류]]
[[분류:기계 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''장면 그래프''' 또는 '''씬 그래프'''(Scene graph)는 [[벡터 그래픽스|벡터 기반 그래픽]] 편집 응용 프로그램과 최신 컴퓨터 게임에서 일반적으로 사용되는 일반적인 [[자료 구조]]로, 그래픽 장면의 논리적이고 공간적인 표현을 배열한다. 그래프 또는 [[트리 구조]]의 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 [[행렬]]을 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.

== 같이 보기 ==
* [[그래프 (자료 구조)]]
* [[그래프 이론]]
* [[트리 구조]]

== 외부 링크 ==
* [https://web.archive.org/web/20070611104000/https://java3d.dev.java.net/ Java3D]
** [http://aviatrix3d.j3d.org Aviatrix3D]
** [https://web.archive.org/web/20070611104002/https://lg3d.dev.java.net/ LG3D]
* [https://github.com/cedricpinson/osgjs OpenSG]
* [[OpenGL Performer|IRISPerformer]]
* [http://www.openscenegraph.org OpenSceneGraph]
* [https://github.com/vsg-dev/VulkanSceneGraph VulkanSceneGraph]
* [http://www.visualizationlibrary.org/ Visualization Library]

[[분류:컴퓨터 그래픽스 자료 구조]]
[[분류:그래프 자료 구조]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''제한된 볼츠만 머신'''(Restricted Boltzmann machine, '''RBM''')은 입력 집합에 대한 [[확률 분포]]를 학습할 수 있는 [[생성 모델|생성]] [[인공 신경망|확률론적]] [[신경망|인공 신경망]]이다.<ref>{{인용|title=Solvable Model of a Spin-Glass|number=35|year=1975|author1= Sherrington, David|author2=Kirkpatrick, Scott|journal=Physical Review Letters|volume=35|pages=1792–1796|doi=10.1103/PhysRevLett.35.1792|bibcode=1975PhRvL..35.1792S}}</ref>

RBM은 1986년 [[폴 스몰렌스키]]에 의해 "Harmonium"이라는 이름으로 처음 제안되었으며<ref>{{서적 인용|last=Smolensky |first=Paul |editor1-first=David E. |editor1-last=Rumelhart |editor2-first=James L.
|editor2-last=McLelland |title=Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations |publisher=MIT Press |year=1986 |pages=[https://archive.org/details/paralleldistribu00rume/page/194 194–281] |chapter=Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory |chapter-url=https://stanford.edu/~jlmcc/papers/PDP/Volume%201/Chap6_PDP86.pdf |isbn=0-262-68053-X |title-link=연결주의 }}</ref>, [[제프리 힌턴]]과 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 학습|지도]] 방식 또는 [[비지도 학습|비지도]] 방식으로 교육을 받을 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[오토인코더]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [[Python (programming language)|Python]] [https://github.com/AmazaspShumik/sklearn-bayes/blob/master/skbayes/decomposition_models/rbm.py implementation] of Bernoulli RBM and [https://github.com/AmazaspShumik/sklearn-bayes/blob/master/ipython_notebooks_tutorials/decomposition_models/rbm_demo.ipynb tutorial]
* [https://github.com/swirepe/SimpleRBM SimpleRBM] is a very small RBM code (24kB) useful for you to learn about how RBMs learn and work.
* [[Julia (programming language)|Julia]] implementation of Restricted Boltzmann machines: https://github.com/cossio/RestrictedBoltzmannMachines.jl

[[분류:확률 모형]]
[[분류:비지도 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''힌지 손실'''(Hinge loss)은 [[기계 학습]]에서 [[통계적 분류|분류기]]를 훈련하는 데 사용되는 [[손실 함수]]이다. 힌지 손실은 "최대 마진" 분류에 사용되며, 특히 SVM([[서포트 벡터 머신]])에 사용된다.<ref>{{저널 인용| last1 = Rosasco | first1 = L. | last2 = De Vito | first2 = E. D. | last3 = Caponnetto | first3 = A. | last4 = Piana | first4 = M. | last5 = Verri | first5 = A. | url = http://web.mit.edu/lrosasco/www/publications/loss.pdf| title = Are Loss Functions All the Same? | doi = 10.1162/089976604773135104 | journal = Neural Computation | volume = 16 | issue = 5 | pages = 1063–1076 | year = 2004 | pmid =  15070510| citeseerx = 10.1.1.109.6786 }}</ref>

의도한 출력이 t = ±1이면서 분류기 점수 y에 대해 예측 y의 힌지 손실은 다음과 같이 정의된다.
:<math>\ell(y) = \max(0, 1-t \cdot y)</math>

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.

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|수학}}

[[분류:손실 함수]]
[[분류:서포트 벡터 머신]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Jim Morrison's girlfriend Pam.jpg|섬네일|파멜라 커슨의 초상화]]
'''파멜라 수잔 커슨'''({{llang|en|Pamela Susan Courson}}, [[1946년]] [[12월 22일]] ~ [[1974년]] [[4월 25일]])은  [[도어즈]]의 멤버인 [[짐 모리슨]]의 여자친구였다. 커슨은 [[1971년]] 파리 아파트 욕조에서 모리슨의 시신을 발견했다고 말했다. 그녀는 그보다 3년 뒤인 1974년에 사망했다. 그녀는 이후에 법적으로 그의 일반 부인으로 인정되었다.

== 외부 링크 ==
{{위키공용분류}}
* {{Find a Grave|4355}}

{{전거 통제}}
{{기본정렬:커슨, 파멜라}}
{{토막글|미국 사람}}

[[분류:1946년 출생]]
[[분류:1974년 사망]]
[[분류:짐 모리슨]]
[[분류:헤로인 과다 복용에 의해 죽은 사람]]
[[분류:캘리포니아주 출신]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{공직자 정보
| 이름      = 우쓰화이
| 원래 이름 = 吳斯懷
| 그림      = Army (ROCA) Lieutenant General Wu Sz-huai 陸軍中將吳斯懷 (201012104083-2 陸軍副司令吳斯懷、航特部指揮官張怒潮等拜會王縣長).jpg
| 그림설명  = 육군 부사령관 우쓰화이
| 국가      = [[중화민국]]
| 직책      = 제10대 입법위원
| 임기      = 2020년 2월 1일 ~ 2024년 1월 31일
| 전임      = 
| 후임      =
| 출생일    = {{출생일과 나이|1951|12|15}}
| 출생지    = [[중화민국]] [[난터우현]]
| 정당      = [[중국국민당]]
}}
'''우쓰화이'''({{zh|t=吳斯懷|p=Wú Sīhuái}}, 1951년 12월 15일 ~ )는 타이완의 정치인이자 육군 중장이다. 2020년 지려대표의 입법위원으로 당선된다.

{{위키공용분류|Wu Sz-huai}}
{{전거 통제}}

[[분류:1951년 출생]]
[[분류:20세기 대만 사람]]
[[분류:21세기 대만 사람]]
[[분류:난터우현 출신]]
[[분류:대만의 군인]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:제10계 입법원 입법위원]]
[[분류:중국국민당 당원]]
[[분류:중화민국 육군군관학교 동문]]
[[분류:중화민국의 장군]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{배우 정보
| 이름 = 아야네 <br> 文音
| 그림 = Yokohama International Film Festival 2024 Ayane (53869136783).jpg
| 그림설명 = 2024년 요코하마 국제 영화제의 아야네
| 본명 =
| 출생일 = {{출생일과 나이|1988|3|17}}
| 국적 = {{JPN}}
| 활동기간 = 
| 레이블 = 
| 소속사 = [[프로덕션 오기]](자퇴)
| 소속 그룹 = 
}}
'''아야네'''({{llang|ja|文音}}, [[1988년]] [[3월 17일]] ~ )는 일본의 여배우로, 도쿄도 [[세타가야구]] 출신했다.

== 각주 ==
{{각주}}
{{전거 통제}}

{{토막글|배우}}

[[분류:20세기 일본의 여자]]
[[분류:21세기 일본의 여자]]
[[분류:1988년 출생]]
[[분류:도쿄도 구부 출신]]
[[분류:메이지 가쿠인 대학 동문]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:일본의 여자 배우]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{가수 정보
| 이름     = 량원인
| 원어이름 = 梁文音
| 그림     = 梁文音 (cropped).jpg
| 설명     = 2007년 모습
| 예명     = 
| 본명     = Leheane Palray
| 출생일   = {{출생일과 나이|1987|4|8}}
| 출생지   = [[타이완]] [[가오슝현]] [[마오린구|마오린향]] 완산촌
| 국적     = 
| 부모     = 
| 가족     = 
| 배우자   = 
| 장르     = [[팝 음악|팝]]
| 직업     = 
| 종교     = 
| 악기     = 
| 활동시기 = 2008년~
| 레이블   = 
| 소속사   = 
| 소속팀   = 
| 관련활동 = 
| 웹사이트 = 
}}

'''량원인'''({{zh|c=梁文音|p=Liáng Wényīn}}, {{lang-dru| Leheane Palray}} 리헤인 팔레이, [[1987년]] [[4월 8일]]~)은 [[대만]]의 [[가수]]이다.

== 외부 링크 ==
* [https://www.facebook.com/profile.php/?id=100044185821546 량원인] - [[페이스북]]

{{전거 통제}}
{{토막글|가수}}

[[분류:20세기 대만 사람]]
[[분류:21세기 여자 가수]]
[[분류:21세기 대만 사람]]
[[분류:1987년 출생]]
[[분류:대만의 개신교도]]
[[분류:대만의 여자 가수]]
[[분류:대만의 여자 영화 배우]]
[[분류:대만의 여자 텔레비전 배우]]
[[분류:대만의 팝 가수]]
[[분류:루카이족]]
[[분류:루카이족 사람]]
[[분류:살아있는 사람]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''엘리너 일린 슈만'''(혼전성 '''존슨'''(Johnson), {{llang|en|Eleanor Ileen Shuman}}, [[1910년]] [[8월 23일]] ~ [[1998년]] [[3월 7일]])은 [[미국]]의 전화 교환원이자 [[1912년]] [[4월 15일]] [[RMS 타이타닉]] 침몰 사고의 마지막 생존자 중 한 명이다.

== 외부 링크 ==
* [https://query.nytimes.com/gst/fullpage.html?res=9E05EFDF1030F932A25750C0A96E958260 Eleanor Shuman, Passenger on the Titanic, dies at 87]
* [http://www.encyclopedia-titanica.org/biography/909/ Encyclopedia Titanica biography]

{{전거 통제}}
{{토막글|미국 사람}}

[[분류:1910년 출생]]
[[분류:1998년 사망]]
[[분류:RMS 타이타닉 침몰 사고의 생존자]]
[[분류:20세기 미국의 여자]]
[[분류:20세기 미국 사람]]
[[분류:일리노이주 출신]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{럭비 선수 정보
| 이름 = 리치 매코
| 원어명 = Richie McCaw
| 사진 = Richie McCaw ONZ (cropped).jpg
| 사진 크기 = 220px
| 사진 설명 = 2016년 [[뉴질랜드 훈장]] 수여식 당시의 매코
| 본명 = Richard Hugh McCaw
| 로마자 표기 = 
| 출생일 = {{출생일과 나이|1980|12|31}}
| 출생지 = [[뉴질랜드]] [[오아마루]]
| 사망일 = 
| 사망지 =
| 키 = 187cm
| 포지션 = [[플랭커 (럭비 유니언)|플랭커]], [[넘버 8]]
| 현 소속팀 =
| 청소년 클럽 연도1 = 
| 청소년 클럽1 = 
| 연도1 = 2000-2009
| 클럽1 = [[캔터베리 (럭비 유니언)|캔터베리]]
| 연도2 = 2001-2015
| 클럽2 = [[크루세이더스 (럭비 유니언)|크루세이더스]]
| 국가대표팀 연도1 = 2000-2001
| 국가대표팀1 = [[뉴질랜드 U-21 럭비 유니언 국가대표팀|뉴질랜드 U-21]]
| 국가대표팀 연도2 = 2002-2015
| 국가대표팀2 = [[뉴질랜드 럭비 유니언 국가대표팀|뉴질랜드]]
| 지도자 연도1 = 
| 지도자1 = 
| 메달 틀 = {{메달 나라|{{국기나라|뉴질랜드}}의 선수}}
{{메달 스포츠|남자 [[럭비]]}}
{{메달 경기|[[럭비 월드컵|월드컵]]}}
{{금메달|[[2011년 럭비 월드컵|2011 뉴질랜드]]|단체전}}
{{금메달|[[2015년 럭비 월드컵|2015 잉글랜드]]|단체전}}
{{동메달|[[2003년 럭비 월드컵|2003 오스트레일리아]]|단체전}}
}}
'''리처드 휴 매코'''({{llang|en|Richard Hugh McCaw}} <small>[[뉴질랜드 훈장|ONZ]]</small>, [[1980년]] [[12월 31일]]~)는 [[뉴질랜드]]의 전직 [[럭비 유니언]] 선수로 현역 시절 포지션은 [[플랭커 (럭비 유니언)|플랭커]], [[넘버 8]]이다. 그는 [[뉴질랜드 럭비 유니언 국가대표팀]] 소속으로 148번의 [[테스트 매치]]에 출전했으며 이 중 110번의 경기에서 대표팀 주장을 맡았다. [[2011년 럭비 월드컵|2011년]]과 [[2015년 럭비 월드컵]]에서 우승을 차지했으며 [[월드 럭비 올해의 선수]]상을 3회 수상하여 [[댄 카터]]와 공동 최다 수상 기록을 세웠다.

== 외부 링크 ==
* {{위키공용분류-줄}}
* {{인스타그램|richiemccaw}}
* {{All Blacks|id=1006}}
{{전거 통제}}
{{기본정렬:매코, 리치}}
{{토막글|스포츠인}}

[[분류:1988년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:20세기 뉴질랜드 사람]]
[[분류:21세기 뉴질랜드 사람]]
[[분류:뉴질랜드의 남자 럭비 유니언 선수]]
[[분류:뉴질랜드 럭비 유니언 국가대표팀 선수]]
[[분류:2003년 럭비 월드컵 참가 선수]]
[[분류:2007년 럭비 월드컵 참가 선수]]
[[분류:2011년 럭비 월드컵 참가 선수]]
[[분류:2015년 럭비 월드컵 참가 선수]]
[[분류:헬리콥터 조종사]]
[[분류:오타고 지방 출신]]
[[분류:스코틀랜드계 뉴질랜드인]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{다른 뜻|치키티타스 (2013년 텔레노벨라)}}
{{텔레비전 방송 프로그램 정보
| 제목 색 = 
| 방송명 = 치키티타스
| 원제 = {{lang|es|Chiquititas}}
| 시청등급 = 
| 그림 = Logo de Chiquititas 1998-2001.png
| 그림 설명 = 
| 장르 = 텔레노벨라
| 방송 시간 = 
| 방송 분량 = 45분
| 방송 기간 = 1995년 8월 14일 ~ 2001년 8월 12일
| 방송 횟수 = 1,018
| 방송 시즌 = 7
| 방송 국가 = {{ARG}}
| 방송 채널 = [[텔레페]]
| 추가 편성 = 
| 기획 = 
| 제작 = 
| 총감독 = 
| 책임프로듀서 = 
| 감독 = 
| 프로듀서 = 
| 연출 = 
| 원작 = 
| 조연출 = 
| 각본 = 
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| 구성 = 
| 출연자 = 
| 음성 = 
| 자막 = 
| 데이터 방송 = 
| 고화질 방송여부 = 
| 여는 곡 = 
| 닫는 곡 = 
| 외부 링크 = 
| 외부 링크 이름 = 공식 웹사이트
| 비고 = 
}}
《'''치키티타스'''》({{llang|es|Chiquititas}})는 1995년부터 2001년까지 방영된 [[아르헨티나]]의 텔레노벨라이다.

== 외부 링크 ==

* {{IMDb 제목|0154063}}

{{토막글|아르헨티나|텔레비전}}

[[분류:1995년 드라마]]
[[분류:1990년대 아르헨티나의 텔레비전 프로그램]]
[[분류:2000년대 아르헨티나의 텔레비전 프로그램]]
[[분류:아르헨티나의 텔레노벨라]]
[[분류:스페인어 텔레노벨라]]
[[분류:텔레페의 텔레비전 프로그램]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{무용가 정보
|이름 = 장유진
|원어이름 = 
|그림 = 
|그림설명 = 
|출생일 = {{출생일과 나이|2007|9|20}}
|출생지 =  
|사망일 = 
|사망지 = 
|국적 = [[대한민국]]
|학력 = 
|경력 = 
* 2023년 ~  [[수원 kt 소닉붐]] 응원단 치어리더
* 2023년 ~ [[화성 IBK기업은행 알토스]] 응원단 치어리더
* 2023년 ~ [[청주 KB 스타즈]] 응원단 치어리더
* 2024년 ~ [[kt wiz]] 응원단 치어리더
|직업 = [[치어리더]]
|활동기간 = 2023년 ~
|소속사 = 
|춤 = [[치어리딩]]
|배우자 = 
|상훈 = 
|웹사이트 = 
}}
'''장유진'''([[2007년]] [[9월 20일]] ~ )은 [[대한민국]]의 [[치어리더]]이다.

== 학력 ==
* [[잠일고등학교]]

== 경력 ==
* 2023년 ~ 현재 [[수원 kt 소닉붐]], [[화성 IBK기업은행 알토스]], [[청주 KB 스타즈]]  응원단 치어리더
* 2024년 ~ 현재 [[kt wiz]] 응원단 치어리더

== 외부 링크 ==
* {{인스타그램|@u_Oxin07}}

{{전거 통제}}
[[분류:2001년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:서울특별시 출신]]
[[분류:백석대학교 동문]]
[[분류:대한민국의 치어리더]]
[[분류:21세기 대한민국 사람]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{텔레비전 방송 프로그램 정보
| 제목 색 = 
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| 그림 설명 = 
| 장르 = 텔레노벨라
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| 방송 기간 = 2013년 7월 15일 ~ 2015년 8월 14일
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| 방송 국가 = {{BRA}}
| 방송 채널 = [[SBT (방송국)|SBT]]
| 추가 편성 = 
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| 감독 = 
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| 각본 = 
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| 고화질 방송여부 = 
| 여는 곡 = 
| 닫는 곡 = 
| 외부 링크 = 
| 외부 링크 이름 = 공식 웹사이트
| 비고 = 
}}
《'''치키티타스'''》({{llang|pt|Chiquititas}})는 2013년부터 2015년까지 방영된 [[브라질]]의 텔레노벨라이다. 지난 1995년 [[치키티타스|동명]]의 아르헨티나 텔레노벨라를 원작으로 한 작품이다.

== 외부 링크 ==

* {{IMDb 제목|2734004}}

{{토막글|브라질|텔레비전}}

[[분류:2013년 드라마]]
[[분류:2010년대 브라질의 텔레비전 프로그램]]
[[분류:브라질의 텔레노벨라]]
[[분류:포르투갈어 텔레노벨라]]
[[분류:SBT의 텔레비전 프로그램]]