blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
{{다른 뜻|내용 기반 이미지 검색}}
'''이미지 검색'''(Image retrieval) 시스템은 대규모 디지털 이미지 [[데이터베이스]]에서 이미지를 탐색, 검색 및 검색하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템이다. 이미지 검색의 가장 전통적이고 일반적인 방법은 캡션, 키워드, 제목 또는 설명과 같은 [[메타데이터]]를 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 애플리케이션]]과 [[시맨틱 웹]]의 증가는 여러 웹 기반 이미지 주석 도구의 개발에 영감을 주었다.

최초의 마이크로컴퓨터 기반 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 1990년대 [[매사추세츠 공과대학교|MIT]]에서 바니레디 프라사드, 아마르 굽타, 후민 툰가, 스튜어트 매드닉에 의해 개발되었다.<ref>{{저널 인용
| volume = IE-34
| issue = 1
| pages = 83–8
| author1 = B E Prasad
| author2 = A Gupta
| author3 = H-M Toong
| author4 = S.E. Madnick
| title = A microcomputer-based image database management system
| doi=10.1109/TIE.1987.350929
| journal = IEEE Transactions on Industrial Electronics
|date=February 1987
| s2cid = 24543386
| url = http://dspace.mit.edu/bitstream/1721.1/48507/1/microcomputerbas00pras.pdf
}}</ref>

2008년 설문 조사 기사에 따르면 2007년 이후 진행 상황이 기록되어 있다.<ref>{{저널 인용
| volume = 40
| issue = 2
| pages = 1–60
| last = Datta
| first = Ritendra
|author2=Dhiraj Joshi |author3=Jia Li|author3-link=Jia Li |author4=James Z. Wang
 | title = Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age
| url=http://infolab.stanford.edu/~wangz/project/imsearch/review/JOUR/
| doi=10.1145/1348246.1348248
| journal = ACM Computing Surveys
|date=April 2008
| s2cid = 7060187
}}</ref>

2021년 기준 모든 이미지 검색 시스템은 3D 이미지가 아닌 2D 이미지용으로 설계되었다.

== 같이 보기 ==
* [[컴퓨터 비전]]
* [[이미지 편집]]
* [[디지털 화상 처리]]
* [[정보 검색]]
* [[순위 학습]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [http://www.image-net.org Image-Net.org]
* [https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vise/ VGG Image Search Engine(VISE)] : a free and open source software for visual search of a large number of images using an image as a search query.

[[분류:이미지 검색| ]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''확률적 경사 하강법'''(Stochastic gradient descent, '''SGD''')은 적절한 [[매끄러운 함수|평활성 특성]](예: [[미분 가능 함수|미분 가능]] 또는 [[하위 미분 가능 함수|하위 미분 가능]])을 사용하여 [[손실 함수|목적 함수]]를 최적화하기 위한 반복 방법이다. 이는 실제 기울기(전체 [[자료 집합]]에서 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 복잡도|계산 부담]]을 줄여 수렴률을 낮추는 대신 더 빠른 반복을 달성한다.<ref>{{서적 인용|first1=Léon |last1=Bottou |author-link=Léon Bottou |first2=Olivier |last2=Bousquet |chapter=The Tradeoffs of Large Scale Learning |title=Optimization for Machine Learning |editor-first=Suvrit |editor-last=Sra |editor2-first=Sebastian |editor2-last=Nowozin |editor3-first=Stephen J. |editor3-last=Wright |location=Cambridge |publisher=MIT Press |year=2012 |isbn=978-0-262-01646-9 |pages=351–368 |chapter-url=https://books.google.com/books?id=JPQx7s2L1A8C&pg=PA351 }}</ref>

확률적 근사의 기본 아이디어는 1950년대 로빈스-몬로(Robbins-Monro) 알고리즘으로 거슬러 올라간다. 오늘날 확률적 경사 하강법은 기계 학습에서 중요한 최적화 방법이 되었다.<ref name="Bottou 1998">{{서적 인용
  |last=Bottou
  |first=Léon
  |author-link=Léon Bottou
  |contribution=Online Algorithms and Stochastic Approximations
  |year=1998
  |title=Online Learning and Neural Networks
  |publisher=Cambridge University Press
  |url=https://archive.org/details/onlinelearningin0000unse
  |isbn=978-0-521-65263-6
  |url-access=registration
  }}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[선형 분류]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [http://codingplayground.blogspot.it/2013/05/stocastic-gradient-descent.html Using stochastic gradient descent in C++, Boost, Ublas for linear regression]
* [http://studyofai.com/machine-learning-algorithms/ Machine Learning Algorithms]
* {{웹 인용|work=3Blue1Brown |title=Gradient Descent, How Neural Networks Learn |date=October 16, 2017 |url=https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi&index=2  |archive-url=https://ghostarchive.org/varchive/youtube/20211222/IHZwWFHWa-w |archive-date=2021-12-22 |url-status=live|via=[[YouTube]] }}{{cbignore}}
* {{저널 인용|url=https://distill.pub/2017/momentum/ |title=Why Momentum Really Works |last=Goh |journal=[[Distill (journal)|Distill]] |date=April 4, 2017 |volume=2 |issue=4 |doi=10.23915/distill.00006 |doi-access=free }} Interactive paper explaining momentum.

[[분류:계산통계학]]
[[분류:기계 학습 알고리즘]]
[[분류:볼록 최적화]]
'''SGD'''는 아래 항목을 함의한다.
* [[싱가포르 달러]]의 ISO 4217 코드 SGD
* [[사르고다]](Sargodha): 파키스탄의 도시
* [[확률적 경사 하강법]](Stochastic gradient descent)
* [[뒤나모 드레스덴]](SG Dynamo Dresden)
* [[스마트 그리드]](Smart Grid Device) 디바이스
* [[수리가오논어]]의 ISO 639-3 코드 sgd
* [[지속가능 개발 목표]](Sustainable Development Goals)

{{동음이의}}
{{위키데이터 속성 추적}}
{| class="wikitable" border="1" align="right"
|-
! [[십진법]] !! [[이진법]] !! [[일진법]] !! 원-핫
|-
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|-
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|}
'''원-핫'''(One-hot)은 [[디지털 회로]] 및 [[기계 학습]]에서 값의 합법적인 조합이 단일 하이(1) [[비트 (단위)|비트]]와 다른 모든 비트가 로우(0)인 비트 그룹이다.<ref>{{서적 인용|last=Harris|first=David and Harris, Sarah|title=Digital design and computer architecture|publisher=Morgan Kaufmann|location=San Francisco, Calif.|isbn=978-0-12-394424-5|edition=2nd|page=129|date=7 August 2012}}</ref> 하나의 '0'을 제외하고 모든 비트가 '1'인 유사한 구현을 '''원-콜드'''(one-cold)라고 부른다.<ref>{{저널 인용|title=Event Extraction Based on Deep Learning in Food Hazard Arabic Texts|arxiv=2008.05014|last1=Harrag |first1=Fouzi |last2=Gueliani |first2=Selmene |year=2020 }}</ref> [[통계학]]에서 [[가변수]]는 [[이분변인|범주형 데이터]]를 표현하는 유사한 기술을 나타낸다.

== 같이 보기 ==
* [[복호화]]
* [[그레이 부호]]
* [[크로네커 델타]]
* [[일진법]]
* [[XOR 게이트]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:디지털 전자공학]]
[[분류:1]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''오버슈팅 모델'''(Overshooting model) 또는 '''환율 오버슈트 가설'''(exchange rate overshoot hypothesis)은 경제학자 [[뤼디거 돈부쉬]]가 처음 개발한 것으로, 높은 수준의 [[환율]] [[변동성]]에 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 [[정보 비대칭|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 [[외환시장]]은 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.

== 같이 보기 ==
* [[환율]]

== 출처 ==
* {{저널 인용| author= Rudiger Dornbusch | title= Expectations and Exchange Rate Dynamics | journal=Journal of Political Economy | year=1976 | volume=84 | issue=6 | pages=1161–1176 | doi= 10.1086/260506 | s2cid= 53576013 }}
* [http://www.imf.org/external/np/speeches/2001/112901.htm "Dornbusch's Overshooting Model After Twenty-Five Years"], 2001 analysis by Kenneth Rogoff, [[International Monetary Fund]].
* Romer, David. ''Advanced Macroeconomics.'' Third Edition. pp.&nbsp;234–236.

{{경제학}}

[[분류:경제 모형]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''가우시안 과정'''(Gaussian process)은 [[확률론]] 및 [[통계학]]에서 [[확률 과정]](시간 또는 공간으로 색인된 무작위 변수의 모음)이므로 이러한 무작위 변수의 모든 유한 컬렉션은 [[다변량 정규분포]]를 갖는다. 가우시안 과정의 분포는 모든 (무한히 많은) 무작위 변수의 [[결합분포]]이므로 연속 도메인을 갖는 함수에 대한 분포이다. (예: 시간이나 공간)

가우시안 과정의 개념은 가우스 분포([[정규 분포]]) 개념을 기반으로 하기 때문에 [[카를 프리드리히 가우스]]의 이름을 따서 명명되었다. 가우시안 과정은 다변량 정규 분포의 무한 차원 일반화로 볼 수 있다.

가우시안 과정은 정규 분포에서 상속된 속성의 이점을 활용하여 [[통계 모델]]링에 유용한다. 예를 들어, [[확률 과정|랜덤 프로세스]]가 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.

== 같이 보기 ==
* [[스튜던트 t 분포]]

== 외부 링크 ==
=== Literature ===
* [https://gaussianprocess.org The Gaussian Processes Web Site, including the text of Rasmussen and Williams' Gaussian Processes for Machine Learning]
* {{ArXiv 인용|eprint=1505.02965 |last1=Ebden |first1=Mark |title=Gaussian Processes: A Quick Introduction |year=2015 |class=math.ST }}
* [http://publications.nr.no/917_Rapport.pdf A Review of Gaussian Random Fields and Correlation Functions]
=== Software ===
* [http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/ GPML: A comprehensive Matlab toolbox for GP regression and classification]
* [http://sourceforge.net/projects/kriging STK: a Small (Matlab/Octave) Toolbox for Kriging and GP modeling]
* [http://www.uqlab.com/ Kriging module in UQLab framework (Matlab)]
* [http://codes.arizona.edu/toolbox/ CODES Toolbox: implementations of Kriging, variational kriging and multi-fidelity models (Matlab)]{{깨진 링크|url=http://codes.arizona.edu/toolbox/ }}
* [http://au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38880: Matlab/Octave function for stationary Gaussian fields]
* [https://github.com/Yelp/MOE Yelp MOE – A black box optimization engine using Gaussian process learning]
* [http://www.sumo.intec.ugent.be/ooDACE ooDACE] {{웨이백|url=http://www.sumo.intec.ugent.be/ooDACE |date=20200809021046 }} – A flexible object-oriented Kriging Matlab toolbox.
* [https://github.com/SheffieldML/GPy GPy – A Gaussian processes framework in Python]
* [https://github.com/GeoStat-Framework/GSTools GSTools - A geostatistical toolbox, including Gaussian process regression, written in Python]
* [http://www.tmpl.fi/gp/ Interactive Gaussian process regression demo]
* [https://github.com/ChristophJud/GPR Basic Gaussian process library written in C++11]
* [http://scikit-learn.org scikit-learn] – A machine learning library for Python which includes Gaussian process regression and classification
* [https://github.com/modsim/KriKit] - The Kriging toolKit (KriKit) is developed at the Institute of Bio- and Geosciences 1 (IBG-1) of Forschungszentrum Jülich (FZJ)
=== Video tutorials ===
* [http://videolectures.net/gpip06_mackay_gpb Gaussian Process Basics by David MacKay]
* [http://videolectures.net/epsrcws08_rasmussen_lgp Learning with Gaussian Processes by Carl Edward Rasmussen]
* [http://videolectures.net/mlss07_rasmussen_bigp Bayesian inference and Gaussian processes by Carl Edward Rasmussen]
{{전거 통제}}

[[분류:확률 과정]]
[[분류:정규 분포]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:UPGMA Dendrogram Hierarchical.svg|섬네일|노드 높이에 따른 계층적 군집화(UPGMA)의 덴드로그램(박테리아 5S rRNA 서열 데이터에서 조정됨<ref name="Swofford1996">{{서적 인용|title=Molecular Systematics, 2nd edition|last1=Swofford|first1=David L.|last2=Olsen|first2=Gary J.|last3=Waddell|first3=Peter J.|last4=Hillis|first4=David M. | name-list-style = vanc |year=1996|isbn=9780878932825|editor-last1=Hillis|editor-first1=David M.|editor-last2=Moritz|editor-first2=Craig|editor-last3=Mable|editor-first3=Barbara K.|publisher=Sinauer|location=Sunderland, MA|pages=407–514|chapter=Phylogenetic inference}}</ref>).]]
'''덴드로그램'''(Dendrogram)은 [[나무 그래프|나무]]를 나타내는 [[다이어그램]]이다. 이 도식적 표현은 다양한 상황에서 자주 사용된다.
* [[계층적 군집화]]에서는 해당 분석에 의해 생성된 클러스터의 배열을 보여준다.<ref>{{서적 인용|last= Everitt |first= Brian |date= 1998 |title= Dictionary of Statistics |location= Cambridge, UK |publisher= Cambridge University Press |page= [https://archive.org/details/cambridgediction00ever_0/page/96 96] |isbn= 0-521-59346-8 |url-access= registration |url= https://archive.org/details/cambridgediction00ever_0/page/96 }}</ref>
* [[계산생물학]]에서는 때로는 히트맵의 가장자리에 유전자나 샘플의 클러스터링을 보여준다.<ref name="Wilkinson2009">{{저널 인용|last1=Wilkinson|first1=Leland|last2=Friendly|first2=Michael|title=The History of the Cluster Heat Map|journal=The American Statistician|date=May 2009|volume=63|issue=2|pages=179–184|doi=10.1198/tas.2009.0033|s2cid=122792460|citeseerx=10.1.1.165.7924}}</ref>
* [[계통학]]에서는 다양한 생물학적 분류군 간의 진화적 관계를 보여준다. 이 경우 덴드로그램을 [[계통수]]라고도 한다.<ref>{{백과사전 인용|url=https://www.britannica.com/science/phylogenetic-tree|title=Phylogenetic tree (biology)|encyclopedia=Encyclopedia Britannica|access-date=2018-10-22|language=en}}</ref>

'덴드로그램'이라는 이름은 "나무"를 의미하는 두 개의 고대 그리스 단어 δένδρον(déndron)와 "그림, 수학적 수치"를 의미하는 γράμμα(grámma)에서 유래되었다.<ref>{{서적 인용|title=Abrégé du dictionnaire grec français |last=Bailly |first=Anatole |date=1981-01-01 |publisher=Hachette |isbn=2010035283 |location=Paris |oclc=461974285 }}</ref><ref>{{웹 인용|url=http://www.tabularium.be/bailly/ |title=Greek-french dictionary online |last=Bailly |first=Anatole |website=www.tabularium.be |access-date=October 20, 2018}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[클래도그램]]
* [[분류 체계]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 출처 ==
{{참고 자료 시작}}
* {{저널 인용| last = Galili | first = T. | year = 2015 | title = dendextend: an R package for visualizing, adjusting and comparing trees of hierarchical clustering | doi = 10.1093/bioinformatics/btv428 | journal = Bioinformatics | volume =  31 | issue = 22 | pages =  3718–3720 | pmid = 26209431 | pmc = 4817050 }}
{{참고 자료 끝}}

== 외부 링크 ==
* [https://cran.r-project.org/web/packages/dendextend/vignettes/Cluster_Analysis.html#the-3-clusters-from-the-complete-method-vs-the-real-species-category Iris dendrogram] - Example of using a dendrogram to visualize the 3 clusters from [[hierarchical clustering]] using the "complete" method vs the real species category (using [[R (프로그래밍 언어)|R]]).

[[분류:트리 구조]]
[[분류:통계 차트와 다이어그램]]
[[분류:그래프 그리기]]
[[분류:클러스터 분석]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''그래프 신경망'''(Graph neural network, GNN)은 [[그래프 (자료 구조)|그래프]]로 표현될 수 있는 데이터를 처리하기 위한 인공 [[신경망]]의 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 [[화소]]이고 인접한 화소만 그래프의 가장자리로 연결되는 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다. [[자연어 처리]]에서 변환기 계층은 노드가 자연어 텍스트 구절의 [[낱말]] 또는 토큰인 [[완전 그래프]]에 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]]<ref>{{저널 인용|last1=Zhang |first1=Weihang |last2=Cui |first2=Yang |last3=Liu |first3=Bowen |last4=Loza |first4=Martin |last5=Park |first5=Sung-Joon |last6=Nakai |first6=Kenta |title=HyGAnno: Hybrid graph neural network-based cell type annotation for single-cell ATAC sequencing data |date=1 December 2023 |doi=10.1101/2023.11.29.569114}}</ref>, 화학<ref>{{저널 인용|last1=Coley |first1=Connor W. |last2=Jin |first2=Wengong |last3=Rogers |first3=Luke |last4=Jamison |first4=Timothy F. |last5=Jaakkola |first5=Tommi S. |last6=Green |first6=William H. |last7=Barzilay |first7=Regina |last8=Jensen |first8=Klavs F. |date=2019-01-02 |title=A graph-convolutional neural network model for the prediction of chemical reactivity |journal=Chemical Science |language=en |volume=10 |issue=2 |pages=370–377 |doi=10.1039/C8SC04228D |pmid=30746086 |pmc=6335848 |issn=2041-6539|doi-access=free }}</ref>, [[물리학]] 및 [[NP-난해]] [[조합 최적화]] 문제가 포함된다.

PyTorch 기하학([[PyTorch]]), TensorFlow GNN([[텐서플로]]), jraph([[구글 JAX]]), GraphNeuralNetworks.jl/GeometricFlux.jl<ref name="Lucibello2021GNN">{{웹 인용|last=Lucibello |first=Carlo |title=GraphNeuralNetworks.jl |url=https://github.com/CarloLucibello/GraphNeuralNetworks.jl |year=2021 |access-date=2023-09-21}}</ref>/GeometricFlux.jl<ref>{{인용|title=FluxML/GeometricFlux.jl |date=2024-01-31 |url=https://github.com/FluxML/GeometricFlux.jl |access-date=2024-02-03 |publisher=FluxML}}</ref>([[줄리아 (프로그래밍 언어)]], Flux) 등 그래프 신경망을 구현하는 여러 오픈 소스 라이브러리를 사용할 수 있다.

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* https://distill.pub/2021/gnn-intro/

{{전거 통제}}

[[분류:비지도 학습]]
[[분류:인공신경망]]
[[분류:그래프 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Coat of Arms of Franklin Roosevelt.svg|섬네일|루스벨트가의 문장]]
'''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 시어도어의 12촌 동생 [[프랭클린 D. 루스벨트]]의 대통령직, 프랭클린의 아내이자 시어도어의 조카딸인 영부인 [[엘리너 루스벨트]]의 명성으로 세계적인 정치적 명성을 얻게 되었다. 루스벨트 가족은 같은 성으로 두 명의 미국 대통령을 배출한 네 가족 중 하나이다. 다른 가족들은 애덤스, 부시, 해리슨 가족이다.

== 외부 링크 ==
* [https://www.c-span.org/video/?58674-1/roosevelts-american-saga ''Booknotes'' interview with Peter Collier on ''The Roosevelts: An American Saga'', August 7, 1994.]
* [https://www.c-span.org/video/?122730-1/roosevelt-women ''Booknotes'' interview with Betty Boyd Caroli on ''The Roosevelt Women'', May 9, 1999.]
* [https://www.c-span.org/video/?163492-1/three-roosevelts ''Booknotes'' interview with Susan Dunn on ''The Three Roosevelts: Patrician Leaders Who Transformed America'', May 6, 2001.]

{{전거 통제}}
{{토막글|미국}}
[[분류:미국의 대통령 가문]]
[[분류:루스벨트가]]
[[분류:시어도어 루스벨트]]
[[분류:프랭클린 D. 루스벨트]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''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.<ref name="piatetsky">Piatetsky-Shapiro, Gregory (1991), ''Discovery, analysis, and presentation of strong rules'', in Piatetsky-Shapiro, Gregory; and Frawley, William J.; eds., ''Knowledge Discovery in Databases'', AAAI/MIT Press, Cambridge, MA.</ref> 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<ref name="mining">{{서적 인용| last1 = Agrawal | first1 = R. | last2 = Imieliński | first2 = T. | last3 = Swami | first3 = A. | doi = 10.1145/170035.170072 | chapter = Mining association rules between sets of items in large databases | title = Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD international conference on Management of data - SIGMOD '93 | pages = 207 | year = 1993 | isbn = 978-0897915922 | citeseerx = 10.1.1.40.6984 | s2cid = 490415 }}</ref>는 슈퍼마켓 POS([[판매 시점 정보 관리]]) 시스템에 기록된 대규모 거래 데이터에서 제품 간의 규칙성을 발견하기 위한 연관 규칙을 도입했다. 예를 들어, 슈퍼마켓 판매 데이터에서 발견된 {양파, 감자} => {버거} 규칙은 고객이 양파와 감자를 함께 구매하는 경우 햄버거 고기도 구매할 가능성이 있음을 나타낸다. 이러한 정보는 판촉 [[가격 결정|가격 책정]]이나 [[제품 간접 광고|제품 배치]]와 같은 마케팅 활동에 대한 결정의 기초로 사용될 수 있다.

위의 장바구니 분석 예 외에도 오늘날 [[데이터 마이닝|웹 사용 마이닝]], [[침입 탐지]], 연속 생산 및 [[생물정보학]]을 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.<ref>{{웹 인용|last=Garcia|first=Enrique|date=2007|title=Drawbacks and solutions of applying association rule mining in learning management systems|url=https://sci2s.ugr.es/keel/pdf/specific/congreso/3-associationrules-Final.pdf|url-status=live|website=Sci2s|archive-url=https://web.archive.org/web/20091223124403/http://sci2s.ugr.es/keel/pdf/specific/congreso/3-associationrules-Final.pdf |archive-date=2009-12-23 }}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

== 관련 문헌 ==
* [http://michael.hahsler.net/research/bib/association_rules/ Annotated Bibliography on Association Rules] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170219091753/http://michael.hahsler.net/research/bib/association_rules/ |date=2017-02-19 }} by M. Hahsler

[[분류:데이터 관리]]
[[분류:데이터 마이닝]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{영화 정보
|제목 = 뒤주
|원제 =
|그림 = 
|그림설명 = 
|장르 = [[미스터리]], [[공포]]
|감독 = 김지운
|각본 =
|원안 = 
|제작 = 온정준
|해설 = 
|원작 =
|출연 = [[김인서]]<br />[[박예리]]<br />[[신기환]]<br />[[정상훈]]
|촬영 =
|편집 = 
|음악 = 
|제작사 = 그노스
|배급 = 파이브데이
|개봉 = {{영화 날짜|2024|03|28|대한민국}}
|시간 = 85분
|나라 = 대한민국
|언어 = [[한국어]]
|제작비 = 
|흥행수익 = 
}}

'''뒤주'''는 2024년 개봉 예정인 [[대한민국]]의 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


== 제작진 ==
=== 감독 ===
* 김지운

=== 공동 제작, 배급 ===
* 꿀잼컴퍼니
* 케이티 알파

== 출연 ==
=== 주연 ===
* [[김시운|김인서]] : 아진 역
* [[박예리]] : 현아 역
* [[신기환]] : 우수 역
* [[정상훈]] : 남봉섭 역

== 외부 링크 ==
* {{KMDb 영화|K|36204}}

{{토막글|영화}}

[[분류:2024년 영화]]
[[분류:한국어 영화 작품]]
[[분류:대한민국의 미스터리 영화]]
[[분류:대한민국의 공포 영화]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''마할라노비스 거리'''(Mahalanobis distance)는 1936년 [[P. C. 마할라노비스]](P. C. Mahalanobis)가 도입한 점 P와 [[확률 분포|분포]] D 사이의 [[거리 측정 (우주론)|거리를 측정]]한 것이다.<ref>{{저널 인용|volume=2 |issue=1 |pages=49–55 |first=Prasanta Chandra |last=Mahalanobis |title=On the generalised distance in statistics |journal=Proceedings of the National Institute of Sciences of India |access-date=2016-09-27 |year=1936 |url=http://library.isical.ac.in:8080/xmlui/bitstream/handle/10263/6765/Vol02_1936_1_Art05-pcm.pdf}}</ref> 마할라노비스의 정의는 1927년 측정을 기반으로 두개골의 유사성을 식별하는 문제에서 촉발되었다.<ref>Mahalanobis, Prasanta Chandra (1927); ''Analysis of race mixture in Bengal'', Journal and Proceedings of the Asiatic Society of Bengal, 23:301–333.<!-- It is variously quoted as 1925, 1927 or 1929, but vol. 23 is definitely 1927 --></ref>

이는 [[표준 점수]] z=(x-u)/o의 제곱에 대한 다변량 일반화이다. P가 D의 [[평균값]]에서 얼마나 많은 [[표준 편차]]만큼 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 거리]]에 해당한다. 따라서 마할라노비스 거리는 [[무차원량]]이며 규모 불변이며 [[자료 집합]]의 [[상관 분석|상관 관계]]를 고려한다.

== 같이 보기 ==
* [[해밍 거리]]
* [[유사도 학습]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* {{springer|title=Mahalanobis distance|id=p/m062130}}
* [http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/Similarity/MahalanobisDistance.html Mahalanobis distance tutorial] – interactive online program and spreadsheet computation
* [http://matlabdatamining.blogspot.com/2006/11/mahalanobis-distance.html Mahalanobis distance (Nov-17-2006)] – overview of Mahalanobis distance, including MATLAB code
* [http://blogs.sas.com/content/iml/2012/02/15/what-is-mahalanobis-distance/ What is Mahalanobis distance?] – intuitive, illustrated explanation, from Rick Wicklin on blogs.sas.com

[[분류:다변량 통계]]
[[분류:거리]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Minkowski distance examples.svg|섬네일|체스판에 있는 3-4-5 삼각형의 빗변에 대한 체비쇼프, 유클리드 및 택시캡 거리 비교]]
'''민코프스키 거리'''(Minkowski distance) 또는 '''민코프스키 메트릭'''(Minkowski metric)은 [[유클리드 거리]]와 [[맨해튼 거리]]의 일반화로 간주될 수 있는 [[노름 공간|노름 벡터 공간]]의 [[거리 공간|메트릭]]이다. 독일의 수학자 [[헤르만 민코프스키]]의 이름을 따서 명명되었다.

== 같이 보기 ==
* [[멱평균]]
* [[르베그 공간]]
* [[노름]]

== 외부 링크 ==
* [https://demonstrations.wolfram.com/UnitBallsForDifferentPNormsIn2DAnd3D/ Unit Balls for Different p-Norms in 2D and 3D] at wolfram.com
* [https://demonstrations.wolfram.com/UnitNormVectorsUnderDifferentPNorms/ Unit-Norm Vectors under Different p-Norms] at wolfram.com
* [https://gist.github.com/pallas/5565528 Simple IEEE 754 implementation in C++]
* [https://www.npmjs.com/package/compute-minkowski-distance NPM JavaScript Package/Module]

[[분류:거리]]
[[분류:헤르만 민코프스키]]
[[분류:계량기하학]]
[[분류:노름 공간]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{구별|이동평균}}
'''이동평균 모델'''(Moving-average model, MA 모델) 또는 '''이동평균 프로세스'''(moving-average process)는 [[시계열 분석]]에서 일변량 시계열을 모델링하기 위한 일반적인 접근 방식이다. 이동 평균 모델은 출력 변수가 그 자체와 동일하지 않은 임의 변수와 상호 상관되어 있음을 규정한다.

[[자기회귀모형|자기회귀]](AR) 모형과 함께 이동평균 모델은 더 복잡한 확률적 구조를 갖는 보다 일반적인 [[시계열]] ARMA 및 [[자기회귀누적이동평균|ARIMA]] 모델의 특별한 경우이자 핵심 구성 요소이다. AR 모델과 달리 유한 MA 모델은 항상 [[정상 과정|고정]]되어 있다.

이동평균 모델은 일부 유사성에도 불구하고 서로 다른 개념인 [[이동평균]]과 구별한다.

== 같이 보기 ==
* [[자기회귀누적이동평균]]
* [[자기회귀모형]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc444.htm Common approaches to univariate time series]

[[분류:시계열 모델]]