blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
{{영화 정보
| 제목 = 프라이빗 헬 36
| 원제 = Private Hell 36
| 국가 = {{국기나라|미국}}
| 그림 = 
| 그림설명 = 
| 장르 = 
| 감독 = [[돈 시걸]]
| 제작 = 콜리어 영
| 원작 = 
| 각본 = {{단순목록|
* 콜리어 영
* [[아이다 러피노]]
}}
| 출연 = {{단순목록|
* 아이다 러피노
* [[스티브 코크런]]
* [[하워드 더프]]
* [[딘 재거]]
* [[도러시 멀론]]
}}
| 음악 = 리스 스티븐스
| 촬영 = 버넷 거피
| 편집 = 스탠퍼드 티슐러
| 시간 = 81분
| 언어 = 영어
| 개봉 = {{영화 날짜|1954|9|3}}
}}
《'''프라이빗 헬 36'''》({{llang|en|Private Hell 36}})은 미국에서 제작된 [[돈 시걸]] 감독의 1954년 [[범죄 영화|범죄]] [[누아르 영화]]이다. [[아이다 러피노]], [[스티브 코크런]], [[하워드 더프]], [[딘 재거]], [[도러시 멀론]] 등이 출연하였고 콜리어 영이 제작하였다.

== 줄거리 ==
형사 캘은 나이트클럽 가수 릴리의 도움으로 [[뉴욕]] [[은행 강도]] 용의자를 쫓고, 추격 끝에 용의자는 사망한다. 은행 돈을 회수한 캘은 일부를 빼돌리고, 주저하는 파트너 잭을 동참시킨다. 어느 날 죽은 용의자의 동료가 이들을 폭로하겠다고 협박해온다.

== 출연 ==
* [[아이다 러피노]] - 릴리 말로, 나이트클럽 가수 역
* [[스티브 코크런]] - 캘빈 "캘" 브루너, L.A. 형사 역
* [[하워드 더프]] - 잭 파넘 형사, 캘의 파트너 역
* [[딘 재거]] - 마이클스 경감 역
* [[도러시 멀론]] - 프랜시 파넘 역
* [[킹 도너번]] - 에브니 서로비치 역
* [[댑스 그리어]] - 샘 마빈 역
* [[톰 먼로]] - 순경 톰 역
* [[체스터 콩클린]] - 살해 당한 남성 역

== 외부 링크 ==
* {{IMDb 제목|0047370|프라이빗 헬 36}}

[[분류:1954년 영화]]
[[분류:미국의 범죄 드라마 영화]]
[[분류:미국의 흑백 영화]]
[[분류:미국의 영화 작품]]
[[분류:누아르 영화]]
[[분류:경찰 영화]]
[[분류:영어 영화 작품]]
[[분류:돈 시겔 감독 영화]]
[[분류:로스앤젤레스를 배경으로 한 영화]]
[[분류:뉴욕을 배경으로 한 영화]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''맨헌트 인터내셔널 1994'''는 호주 골드 코스트에서  두 번째로 열린 남자 대회이다. 총 24명의 참가자가 경쟁했다. 

=== 최종 결과 ===
{| class="wikitable"
! 순위
! 참가자
|-
| '''맨헌트 인터내셔널 1994'''
|
* '''{{국기|그리스}}'''&nbsp;– ''' 니코스 파파다키스''' 
|-
| '''2위'''
|
* '''{{국기|호주}}'''&nbsp;– 트렌트 가프톤
|-
| '''3위'''
|
* '''{{국기|미국}}'''&nbsp;–  리처드 플랭크스
|-
| '''4위'''
|
* '''{{국기|싱가포르}}'''&nbsp;– 베네딕트 고웨이체
|-
| '''5위'''
|
* '''{{국기|인도}}'''&nbsp;– 라자트 벤디
|}

=== 특별상 ===
{| class="wikitable"
! 수상
! 참가자
|-
| '''미스터 성격'''
|
* '''{{국기|싱가포르}}'''&nbsp;–  베네딕트 고웨이체
|}

{{맨헌트 인터내셔널}}

{{토막글}}

[[분류:맨헌트 인터내셔널]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''맨헌트 인터내셔널 1995'''는 싱가포르에서 열린 세 번째 남자 대회이다. 총 35명의 참가자가 경쟁했다. 

=== 최종 결과 ===
{| class="wikitable"
! 순위
! 참가자
|-
| '''맨헌트 인터내셔널 1995'''
|
* '''{{국기|남아프리카 공화국}}'''&nbsp;– ''' 알베 겔덴하이스''' 
|-
| '''2위'''
|
* '''{{국기|인도}}'''&nbsp;– 디노 모레아
|-
| '''3위'''
|
* '''{{국기|미국}}'''&nbsp;–  데이비드 아놀드
|-
| '''4위'''
|
* '''{{국기|푸에르토리코}}'''&nbsp;–  하비에르 로드리게스
|-
| '''5위'''
|
* '''{{국기|카자흐스탄}}'''&nbsp;– 리나트 키스마툴린
|-
| '''Top 12'''
|
* '''{{국기|호주}}'''&nbsp;– 피터 폴스
* '''{{국기|벨기에}}'''&nbsp;– 사샤 뢰르
* '''{{국기|엘살바도르}}'''&nbsp;– 하이메 파즈
* '''{{국기|에스토니아}}'''&nbsp;–  안드레스 린츠
* '''{{국기|프랑스}}'''&nbsp;–  악셀 럭스
* '''{{국기|싱가포르}}'''&nbsp;–  이스마일 모드 타히르
* '''{{국기|태국}}'''&nbsp;–  바샤라가이트 분퍽디
|}

=== 특별상 ===
{| class="wikitable"
! 수상
! 참가자
|-
| '''최고의 민족의상'''
|
* '''{{국기|스리랑카}}'''&nbsp;–  투안 타리크 바뒤르딘
|-
| '''미스터 탤런트'''
|
* '''{{국기|벨기에}}'''&nbsp;– 사샤 뢰르
|-
| '''미스터 피지크'''
|
* '''{{국기|미국}}'''&nbsp;–  데이비드 아놀드
|-
| '''미스터 성격'''
|
* '''{{국기|카자흐스탄}}'''&nbsp;– 리나트 키스마툴린
|-
| '''썬 스마트 상'''
|
* '''{{국기|남아프리카 공화국}}'''&nbsp;–  알베 겔덴하이스
|-
| '''활력상'''
|
* '''{{국기|남아프리카 공화국}}'''&nbsp;–  알베 겔덴하이스
|-
| '''최고의 손질'''
|
* '''{{국기|벨기에}}'''&nbsp;–  사샤 뢰르
|-
| '''베스트 드레스'''
|
* '''{{국기|프랑스}}'''&nbsp;– 악셀 럭스
|-
| '''이상적인 상'''
|
* '''{{국기|말레이시아}}'''&nbsp;– 앨빈 로우 다이 웬
|}

{{맨헌트 인터내셔널}}

[[분류:맨헌트 인터내셔널]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''카타고'''(KataGo)는 최고 수준의 인간 플레이어를 물리칠 수 있는 [[자유-오픈 소스 소프트웨어|자유-오픈 소스]] [[컴퓨터 바둑]] 프로그램이다. 2019년 2월 27일에 처음 출시되었으며 데이비드 우(David Wu)가 개발했다.

[[딥마인드]]의 [[알파고 제로]]에서 사용되는 기술을 기반으로 카타고는 위치 평가 및 정책 지침을 제공하는 [[합성곱 신경망]]으로 [[몬테카를로 트리 탐색]]을 구현한다. 알파고에 비해 카타고는 더 빠르게 학습하고 더 강력하게 플레이할 수 있도록 많은 개선 사항을 도입했다. 다른 많은 바둑 프로그램에는 없는 카타고의 주목할만한 기능에는 점수 추정이 포함된다. 작은 보드, 임의의 코미 값 및 핸디캡 지원, 그리고 다양한 바둑 규칙 세트를 사용하고 둘 사이의 작은 차이에 대해 플레이와 평가를 조정하는 능력이 있다.

카타고의 첫 번째 릴리스는 데이비드 우가 고용주인 [[제인 스트리트 캐피털]](Jane Street Capital)에서 제공한 리소스를 사용하여 교육했지만 이제는 분산된 노력으로 교육된다. 컴퓨터 바둑 커뮤니티의 구성원은 셀프 플레이 게임과 게임 평가를 생성하는 클라이언트를 실행하여 컴퓨팅 리소스를 제공하고 이를 서버에 제출한다. 셀프 플레이 게임은 새로운 네트워크를 훈련하는 데 사용되며 등급 게임은 네트워크의 상대적 강점을 평가하는 데 사용된다.

카타고는 다양한 확장 기능을 갖춘 [[고 텍스트 프로토콜]](Go Text Protocol)을 지원하므로 리지(Lizzie)와 같은 인기 있는 GUI와 호환된다. 대안으로 카트레인(KaTrain) GUI 등에서 사용되는 사용자 정의 "분석 엔진" 프로토콜도 구현한다. 카타고는 한국 대표팀을 비롯한 인간 바둑 실력이 뛰어난 선수들이 훈련 목적으로 널리 사용하고 있다. 카타고는 온라인 바둑 웹사이트 AI 센세이와 OGS(온라인 고 서버, Online Go Server)의 기본 분석 엔진으로도 사용된다.

2022년 카타고는 AI 시스템의 "놀라운 실패 모드"를 입증하기 위해 설계된 적대적 공격 연구의 대상으로 사용되었다. 연구원들은 카타고를 속여 게임을 조기에 종료하도록 할 수 있었다.

데이비드 우는 또한 2015년 [[Arimaa]] AI 챌린지에서 세 명의 최고의 인간 플레이어를 물리치고 우승한 bot_Sharp라는 Arimaa 플레이 프로그램의 개발자이기도 하다.

== 외부 링크 ==
* [https://github.com/lightvector/KataGo KataGo] on [[GitHub]]
* [https://senseis.xmp.net/?KataGo KataGo] on [[Sensei's Library]]
* [https://katagotraining.org KataGo Training website]

[[분류:자유-오픈 소스 소프트웨어]]
[[분류:2019년 소프트웨어]]
[[분류:C++로 작성된 자유 소프트웨어]]
[[분류:MIT 라이선스 소프트웨어]]
[[분류:응용 기계 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''릴라 제로'''(Leela Zero)는 2017년 10월 25일에 출시된 [[자유-오픈 소스 소프트웨어|자유-오픈 소스]] [[컴퓨터 바둑]] 프로그램이다. 이 프로그램은 체스 엔진 [[Sjeng]] 및 바둑 엔진 [[릴라 (소프트웨어)|릴라]](Leela)의 개발자인 벨기에 프로그래머 [[잔카를로 파스쿠토]](Gian-Carlo Pascutto)가 개발했다.

릴라 제로의 알고리즘은 [[알파고 제로]]에 관한 [[딥마인드]]의 2017년 논문을 기반으로 한다. 많은 인간 지식과 경험적 방법이 프로그래밍된 원본 릴라와 달리 릴라 제로의 프로그램 코드는 기본 규칙만 알고 그 이상은 없다. 릴라 제로를 강력한 플레이어로 만드는 지식은 프로그램이 플레이했던 이전 게임의 결과를 기반으로 훈련되는 신경망에 담겨 있다.

릴라 제로는 릴라 제로 웹사이트에서 조정되는 분산된 노력으로 훈련된다. 커뮤니티 구성원은 셀프 플레이 게임을 생성하고 서버에 제출하는 클라이언트를 실행하여 컴퓨팅 리소스를 제공한다. 셀프 플레이 게임은 최신 네트워크를 훈련하는 데 사용된다. 일반적으로 500개 이상의 클라이언트가 리소스를 제공하기 위해 서버에 연결되었다. 커뮤니티에서는 고품질 코드 기여도 제공했다.

릴라 제로는 2018년 4월 28일 중국 [[푸젠성]] [[푸저우시]]에서 열린 베리지노믹스 컵 월드 AI 바둑(BerryGenomics Cup World AI Go) 토너먼트에서 3위를 차지했다. 2018년 말 [[더 뉴요커]]는 릴라와 릴라 제로를 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사했다.

2018년 초, 다른 팀도 동일한 코드 기반에서 [[릴라 체스 제로]]를 분기하여 [[알파제로]] 논문의 방법을 체스 게임에 적용했는지 확인했다. 알파제로의 구글 TPU 사용은 크라우드 소싱 인프라와 OpenCL 라이브러리를 통해 그래픽 카드 GPU를 사용하는 기능으로 대체되었다. 그럼에도 불구하고 신문에서 알파제로가 체스 경기를 위해 훈련하도록 허용된 12시간을 보충하려면 1년 동안 크라우드 소싱 훈련이 필요할 것으로 예상된다.

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|http://zero.sjeng.org}}
* [https://github.com/gcp/leela-zero Leela Zero] on [[GitHub]]
* [https://senseis.xmp.net/?LeelaZero Leela Zero] on [[Sensei's Library]]
* [https://www.zbaduk.com/playbot Play Leela Zero] on [[ZBaduk]]

[[분류:자유-오픈 소스 소프트웨어]]
[[분류:2017년 소프트웨어]]
[[분류:GPL 라이선스 소프트웨어]]
[[분류:C++로 작성된 자유 소프트웨어]]
[[분류:응용 기계 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Leela 0.11 on Ubuntu18.04.png|섬네일]]
'''릴라'''(Leela)는 체스 엔진 [[Sjeng]]의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발한 [[컴퓨터 바둑]] 소프트웨어이다. 2008년 [[컴퓨터 올림피아드]]에서 19x19 바둑 3위, 9x9 바둑 2위를 차지했고, 2017년 8월 제1회 세계 AI 바둑대회에서 8위를 차지했다. 홈페이지에 따르면 '강력하다'고 한다. 하드웨어에 따라 19 x 19의 경우 9단이다." 프로그램 이름을 "릴라"로 지은 이유는 작가가 "슈레더", "타이거", "반란군"과 같은 이름으로 대표되는 당시 유행했던 스타일과 대조되는 유쾌한 여성 이름을 원했기 때문이다.

2017년 2월 [[딥 러닝]] 기술이 적용된 버전이 무료로 출시되었다. 개인용 컴퓨터에서 무료로 사용할 수 있는 전문가 수준에 가까운 최초의 [[바둑]] 엔진이었다.

릴라는 파스쿠토와 협력업체가 2017년 말부터 개발한 더욱 강력한 프로그램인 [[릴라 제로]]와는 구별된다.

== 같이 보기 ==
* [[릴라 제로]]

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|https://www.sjeng.org/leela.html}}
* [https://senseis.xmp.net/?Leela Leela] on [[Sensei's Library]]

[[분류:프리웨어]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''맨헌트 인터내셔널 1997'''은 1997년 5월 24일 싱가포르에서 열린 남자 대회이다. 총 38명의 참가자가 경쟁했다. 

=== 최종 결과 ===
{| class="wikitable"
! 순위
! 참가자
|-
| '''맨헌트 인터내셔널 1997'''
|
* '''{{국기|뉴질랜드}}'''&nbsp;– '''제이슨 에르세그''' 
|-
| '''2위'''
|
* '''{{국기|베네수엘라}}'''&nbsp;– 산드로 피노글리오 스페란자
|-
| '''3위'''
|
* '''{{국기|필리핀}}'''&nbsp;–   빈센트 핀토
|-
| '''4위'''
|
* '''{{국기|푸에르토리코}}'''&nbsp;– 조나단 로하스 오르테가
|-
| '''5위'''
|
* '''{{국기|인도}}'''&nbsp;– 줄피 사이드 아마드
|-
| '''Top 10'''
|
* '''{{국기|미국}}'''&nbsp;– 브라이언 도넬런
* '''{{국기|파나마}}'''&nbsp;– 프란시스코 히메네스 메리
* '''{{국기|싱가포르}}'''&nbsp;–  케빈 치악
* '''{{국기|키프로스}}'''&nbsp;– 마리오스 니아시데스
* '''{{국기|터키}}'''&nbsp;– 케말 피단
|}

=== 특별상 ===
{| class="wikitable"
! 수상
! 참가자
|-
| '''최고의 민족의상'''
|
* '''{{국기|베네수엘라}}'''&nbsp;–  산드로 피노글리오 스페란자
|-
| '''미스터 탤런트'''
|
* '''{{국기|필리핀}}'''&nbsp;– 빈센트 핀토
|-
| '''미스터 피지크'''
|
* '''{{국기|뉴질랜드}}'''&nbsp;–  제이슨 에르세그
|-
| '''미스터 인기'''
|
* '''{{국기|우루과이}}'''&nbsp;– 페드로 페르난도 에체바르네
|-
| '''자키 피트니스 상'''
|
* '''{{국기|베네수엘라}}'''&nbsp;– 산드로 피노글리오 스페란자
|-
| '''최고의 손질'''
|
* '''{{국기|싱가포르}}'''&nbsp;– 케빈 치악
|}

{{맨헌트 인터내셔널}}

[[분류:맨헌트 인터내셔널]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Open Neural Network Exchange logo.svg|섬네일]]
'''개방형 신경망 교환'''(Open Neural Network Exchange, ONNX)은 [[인공지능|AI]] 부문의 혁신과 협업을 촉진하기 위해 기계 학습 알고리즘 및 소프트웨어 도구를 나타내는 공개 표준을 확립하는 기술 회사 및 연구 조직의 오픈 소스 인공 지능 생태계이다. ONNX는 [[깃허브]]에서 사용할 수 있다.

== 역사 ==
ONNX는 원래 Toffee라는 이름으로 [[페이스북]]의 [[PyTorch]] 팀에서 개발되었다. 2017년 9월에는 ONNX로 이름이 바뀌고 페이스북과 [[마이크로소프트]]가 발표했다. 나중에 [[IBM]], [[화웨이]], [[인텔]], [[어드밴스트 마이크로 디바이시스|AMD]], [[ARM 홀딩스|Arm]] 및 [[퀄컴]]이 이 계획에 대한 지원을 발표했다.

2017년 10월 마이크로소프트는 [[마이크로소프트 코그니티브 툴킷|코그니티브 툴킷]](Cognitive Toolkit)과 프로젝트 브레인웨이브 플랫폼을 이니셔티브에 추가할 것이라고 발표했다.

2019년 11월 ONNX는 리눅스 파운데이션 AI의 대학원 프로젝트로 승인되었다.

2020년 10월 제테인 시스템스(Zetane Systems)는 ONNX 생태계의 일원이 되었다.

== 같이 보기 ==
* [[신경망 교환 포맷]]
== 외부 링크 ==
* {{뉴스 인용|url=https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/09/microsoft-facebook-create-open-ecosystem-ai-model-interoperability/|title=Microsoft and Facebook create open ecosystem for AI model interoperability – Microsoft Cognitive Toolkit|last=Boyd|first=Eric|date=2017-09-07|work=Microsoft Cognitive Toolkit|access-date=2017-10-11|language=en-US}}
* {{인용|title=onnx: Open Neural Network Exchange|date=2017-10-11|url=https://github.com/onnx/onnx|publisher=Open Neural Network Exchange|access-date=2017-10-11}}

{{마이크로소프트 자유-오픈 소스 소프트웨어}}

[[분류:마이크로소프트의 자유 소프트웨어]]
[[분류:아파치 라이선스 소프트웨어]]
[[분류:2017년 소프트웨어]]
[[분류:신경망 데이터 교환 포맷]]
[[분류:응용 기계 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''마이크로소프트 코그니티브 툴킷'''(Microsoft Cognitive Toolkit, 이전 이름: CNTK)은 [[마이크로소프트 리서치]]에서 개발한 구식의 [[딥 러닝]] [[소프트웨어 프레임워크|프레임워크]]이다. 마이크로소프트 코그니티브 툴킷은 [[유향 그래프]]를 통한 일련의 계산 단계로 [[인공 신경망|신경망]]을 설명한다.

== 같이 보기 ==
* [[개방형 신경망 교환]]

{{딥 러닝 소프트웨어}}
{{마이크로소프트 자유-오픈 소스 소프트웨어}}
{{토막글|소프트웨어}}

[[분류:자유-오픈 소스 소프트웨어]]
[[분류:마이크로소프트의 자유 소프트웨어]]
[[분류:마이크로소프트 리서치]]
[[분류:MIT 라이선스 소프트웨어]]
[[분류:2016년 소프트웨어]]
[[분류:딥 러닝 소프트웨어]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''알파고 대 커제'''(AlphaGo vs Ke Jie)는 지난 2017년 5월 23일, 25일, 27일 중국 [[우전진]]에서 열린 '[[바둑의 미래 서밋]]'의 일환으로 컴퓨터 바둑 프로그램 알파고 마스터와 현재 세계 1위 [[커제]]의 3대 바둑 대결이다. 알파고는 세 게임 모두에서 커제를 이겼다.

{| class="wikitable" style="float:left;"
|-
! scope="col" | 경기
! scope="col" | 날짜
! scope="col" | 흑
! scope="col" | 백
! scope="col" | 결과
! scope="col" | 수
! scope="col" |
|-
! 1
| 2017년 5월 23일 || style="text-align:center"|Ke Jie || {{win|'''AlphaGo'''}} || W+0.5 || 289
|| [http://homepages.cwi.nl/~aeb/go/games/games/AlphaGo/May2017/1.sgf sgf]
|-
! 2
| 2017년 5월 25일 ||{{win|'''AlphaGo'''}} || style="text-align:center"|Ke Jie ||B+Res|| 155
|| [http://homepages.cwi.nl/~aeb/go/games/games/AlphaGo/May2017/2.sgf sgf]
|-
! 3
| 2017년 5월 27일 ||{{win|'''AlphaGo'''}} ||style="text-align:center"|Ke Jie  ||B+Res|| 209
|| [http://homepages.cwi.nl/~aeb/go/games/games/AlphaGo/May2017/5.sgf sgf]
|-
! colspan=7 | 결과:<br> AlphaGo 3–0 Ke Jie
|}
{{clear}}

== 같이 보기 ==
* [[알파고 대 이세돌]]

== 외부 링크 ==
* [https://deepmind.com/research/alphago/alphago-china/ Commentary from DeepMind] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190606085734/https://deepmind.com/research/alphago/alphago-china/ |date=6 June 2019 }}
* [https://www.youtube.com/watch?v=OCevCII1zo0 Ke Jie's comments after the game.]
* [http://senseis.xmp.net/?AlphaGo Commentary at Sensei's Library.]
=== [[Smart Game Format|SGF]] files ===
* [http://homepages.cwi.nl/~aeb/go/games/games/AlphaGo/May2017/1.sgf Game 1]
* [http://homepages.cwi.nl/~aeb/go/games/games/AlphaGo/May2017/2.sgf Game 2]
* [http://homepages.cwi.nl/~aeb/go/games/games/AlphaGo/May2017/5.sgf Game 3]

[[분류:2017년 바둑]]
[[분류:인간 대 컴퓨터 경기]]
[[분류:알파고]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''마스터'''(Master)는 온라인에서 사용되는 계정 이름(원래 Magister/Magist)의 이름을 딴 [[딥마인드]]의 [[바둑 소프트웨어]] [[알파고]] 버전으로, 2016년 12월 29일부터 2017년 1월 4일까지 인간 전문 바둑 플레이어를 상대로 60연속 온라인 게임에서 승리했다. 2017년 5월에 열린 [[바둑의 미래 서밋]]에서도 사용되었다. 엘로(Elo) 등급이 4,858인 단일 머신에서 4개의 TPU를 사용했다. 딥마인드는 알파고 마스터가 [[알파고 대 이세돌]]에서 사용된 버전보다 3석 더 강하다고 주장했다.

딥마인드는 2017년 12월에 알파고 마스터 버전을 출시했다. 이 버전은 230,000개의 인간 게임에서 6,000개의 바둑 오프닝의 승률을 분석하는 교육 도구 역할을 한다.

{{토막글|소프트웨어}}

[[분류:2016년 소프트웨어]]
[[분류:2016년 바둑]]
[[분류:2017년 바둑]]
[[분류:알파고]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''입자 군집 최적화'''(Particle swarm optimization, PSO)는 [[계산과학]]에서 주어진 품질 측정과 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 [[반복법|반복]]적으로 노력하여 문제를 [[수학적 최적화|최적화]]하는 계산 방법이다. 여기서는 [[점입자|입자]]라고 불리는 후보 솔루션 집단을 갖고 입자의 [[위치벡터|위치]]와 [[속도]]에 대한 간단한 수학 공식에 따라 검색 공간에서 이러한 입자를 이동시켜 문제를 해결한다. 각 입자의 움직임은 로컬에서 가장 잘 알려진 위치의 영향을 받지만 검색 공간에서 가장 잘 알려진 위치로 안내되며 다른 입자가 더 나은 위치를 발견하면 업데이트된다. 이는 군집이 최상의 솔루션을 향해 나아갈 것으로 예상된다.

PSO는 처음에는 새 떼나 물고기 떼에서 유기체의 움직임을 양식화하여 표현함으로써 [[사회행동]]을 [[컴퓨터 시뮬레이션|시뮬레이션]]하기 위해 고안되었다. 이 알고리즘은 단순화되었으며 최적화를 수행하는 것으로 관찰되었다. 케네디와 에버하트의 책은 PSO와 [[떼 지능]]의 많은 철학적 측면을 설명한다. PSO 애플리케이션에 대한 광범위한 조사가 폴리(Poli)에 의해 이루어졌다. 2017년에는 보냐디(Bonyadi)와 미할레비츠(Michalewicz)가 PSO에 대한 이론 및 실험 작업에 대한 종합적인 검토를 발표했다.

PSO는 최적화되는 문제에 대해 거의 또는 전혀 가정하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있다는 점에서 [[메타휴리스틱]]이다. 또한 PSO는 최적화되는 문제의 [[기울기 (벡터)]]를 사용하지 않는다. 즉, PSO에서는 [[경사 하강법]] 및 준뉴턴 방법과 같은 기존 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제를 [[미분 가능 함수|미분]]할 수 있도록 요구하지 않는다. 그러나 PSO와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다.

== 같이 보기 ==
* [[파티클 필터]]
* [[떼 지능]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.particleswarm.info Particle Swarm Central] is a repository for information on PSO. Several source codes are freely available.
* [http://vimeo.com/17407010 A brief video] of particle swarms optimizing three benchmark functions.
* [http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11559-particle-swarm-optimization-simulation Simulation of PSO convergence in a two-dimensional space (Matlab).]
* [http://www.vocal.com/particle-swarm-optimization/ Applications] of PSO.
* {{저널 인용|doi=10.1016/j.eswa.2008.10.086|title=Automatic calibration of a rainfall–runoff model using a fast and elitist multi-objective particle swarm algorithm|journal=Expert Systems with Applications|volume=36|issue=5|pages=9533–9538|year=2009|last1=Liu|first1=Yang}}
* [http://www.adaptivebox.net/research/bookmark/psocodes_link.html Links to PSO source code] {{웨이백|url=http://www.adaptivebox.net/research/bookmark/psocodes_link.html |date=20210415022817 }}

[[분류:진화 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''차분 진화'''(Differential evolution, DE)는 [[진화 연산]]에서 주어진 품질 척도와 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 시도하여 문제를 [[수학적 최적화|최적화]]하는 방법이다. 이러한 방법은 최적화된 문제에 대해 가정을 거의 또는 전혀 하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있기 때문에 일반적으로 [[메타휴리스틱]]스라고 알려져 있다. 그러나 DE와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다.

DE는 다차원 실수 [[함수]]에 사용되지만 최적화되는 문제의 [[기울기 (벡터)]]를 사용하지 않는다. 즉, DE에서는 기울기 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 고전적인 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제가 [[미분 가능 함수|미분 가능]]하도록 요구하지 않는다. 따라서 DE는 연속적이지도 않고, 노이즈가 있으며, 시간에 따른 변화 등의 최적화 문제에도 사용될 수 있다.

DE는 후보 솔루션의 모집단을 유지하고 간단한 공식에 따라 기존 솔루션을 결합하여 새로운 후보 솔루션을 생성한 다음 현재 최적화 문제에 대해 가장 좋은 점수나 적합성을 갖는 후보 솔루션을 유지함으로써 문제를 최적화한다. 이러한 방식으로 최적화 문제는 후보 솔루션에 대한 품질 측정만 제공하는 블랙박스로 처리되므로 기울기가 필요하지 않는다.

스톤(Storn)과 프라이스(Price)는 1990년대에 DE를 출시했다. [[병렬 컴퓨팅]], 다목적 최적화, 제한된 최적화에서 DE를 사용하는 이론적이고 실용적인 측면에 대한 책이 출판되었으며 이 책에는 응용 분야에 대한 설문 조사도 포함되어 있다. DE의 다각적인 연구 측면에 대한 설문 조사는 저널 기사에서 찾을 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[유전 알고리즘]]

{{전거 통제}}
[[분류:진화 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{분류 필요}}

《화100》은 대한민국의 종합편성채널 MBN에서 방송된 미술 오디션 예능 프로그램이다. 토요일 17시 방송이며, 티빙, 웨이브 등의 OTT에서도 시청 가능하다.

1차 미션은 자화상이었으며, 여기에서 60명이 탈락, 40명이 생존하였다.

2차 미션은 1대 1 데스매치이다.

2차 미션에서 합격한 작가는 08AM, 정연경, 염동균, 한해동, 박기훈, 황택, 루도, 최우열 등이다.

3차 미션은 팀미션이며, 48시간 슈퍼캔버스 미션이다.

3차 미션에서 합격한 팀은 짜장, 크로마이트 팀과 패자부활전을 통해 생존한 17인이다.

TOP 17 (여기서부터가 개인적으로 생각하는 찐이다)

김미현, 김태중, 최준명, 한해동, 민수연, 루도, 문진서, 제이씨, 모스플라이, 황택, 염동균, 08AM, 이정은, 구나나, 최우열, 이유손, 송종화

4차 미션은 앨범 커버 미션이며, 4차미션 이후 '''TOP7'''이 발표됐다.

'''TOP7''' (지난 모든 미션의 점수를 종합해 선정)

1위 08AM / 2위 모스플라이 / 3위 황택 / 4위 문진서 / 5위 한해동 / 6위 최우열 / 7위 제이씨

5차 미션은 제주 탄생 신화 '설문대할망'을 주제로하는 세미파이널 미션이었으며, TOP5를 선정.

('''TOP5'''는 에이전트 모두로 부터 후원을 받으면 확정) 

황택, 08AM, 최우열 3인은 에이전트의 후원으로 TOP5에 확정, 

모스플라이, 제이씨 2인은 보류 상태에서 에이전트의 협의로 추가 선정되어 5인에 합류.

== 기획 의도 ==
나이와 학력에 상관없이 미술에 관심 있는 누구나 참가할 수 있는 국내 최초 미술작가 오디션 예능 프로그램. 

그간 타 예술 장르에 비해 시청자들에게 상대적으로 낯설었던 미술의 세계와 참가한 작가들이 오디션을 통해 성장해가는 재미와 감동을 선사하는 동시에 시청자들에게 ‘그림 보는 눈’을 기르는 데 도움을 주고자 기획됐다.

== 방송 일정 ==
{| class="wikitable"
|+
!방송국
!방송 기간
!방송 시간
!회차
|-
|MBN
|2024년 3월 23일 ~ 2024년 5월 25일
|매주 토요일 오후 5시
|10회
|}
'''출연진'''

박기웅(배우 겸 화가) MC

박경림(방송인) 서포터


'''심사위원(에이전트)'''

홍경한(미술평론가) 에이전트

심상용(서울대학교 교수) 에이전트

김희영(서울문화재단 제휴협력팀장) 에이전트

'''미션'''

1차: 자화상(2024.3.23-)

2차: 오브제(2024.4.13-)

3차: 슈퍼캔버스(2024.4.27-)

4차: 앨범커버(2024.5.4-)

5차: 제주신화(2024.05.18)
{{위키데이터 속성 추적}}
{{문화재 정보
| 이름 = 남극관(南極觀)<br />(南極觀)
| 그림 = Replace this image male-ko.svg
| 그림크기 = 150
| 그림설명 = 
| 국가 = {{국기그림|대한민국}} [[고창군]]
| 유형 = [[고창군의 향토문화유산|향토문화유산]]
| 번호 = 9
| 지정 = [[2020년]] [[6월 23일]]
| 해지 = 
| 주소 = 
| 시대 = [[전북특별자치도]] [[고창군]] [[무장면 (고창군)|무장면]] 성내리 139
| 소유 = 남극관
| 관리 = 
| 참고 = 
| 면적 = 
| 수량 = 1棟
| 전승지 = 
| 전승자 = 
| 지도 = 대한민국
| 띄움 = 
| 꼬리표 = 남극관(南極觀
| 너비 = 
| 대체지도 = 
| 설명 = 
| 좌표 = 북위 35° 41′ 79″ 동경 126° 57′ 22″
| 웹사이트 = 
| 문화재청 = 
}}

'''남극관'''(南極觀)은 [[전북특별자치도]] [[고창군]] [[무장면]] 성내리 139에 있다. 2020년 6월 23일 [[고창군의 향토문화유산]] 제9호로 지정되었다.

== 지정 사유 ==
남극관은 무장객사 별관(別館)으로, 무장읍성 축성이후 현감이 정무를 수행하는 과정에서 객사인 송사지관(松沙之館)이 협소하여 조선 선조40(1607)에 건립되었다. 이후 영조5(1729)에 기로처(耆老處)로 정하였고, 관아에서 근무하던 비서승(秘書丞, 都五五三品), 현감, 교리, 군수, 의관, 진사 등 및 문 · 무과로 급제했던 분과 향리 등이 충효 및 충절애향의 전통을 전수하기 위해 기로처(耆老處)로 정하고, 1729년(영조 5,己酉, 元月)을 망일(望日)로 하여 정식 계서를 발의하고 기로안(耆老案)을 작성하였다. 그 기로안은 현재 노인당에 보관 중으로 남극관의 역사적 배경을 잘 알려주고 있다. 또한 일제강점기에는 무장면사무소, 일본군연대의 군기대가 사용했었다.

건축을 보면 정면 6칸, 측면 3칸의 팔작지붕 건물로, 각각의 부재가 갖는 품위나 구성이 건물의 가치를 더해주고 있고, 일부 증축과 변형된 부분이 있으나, 전체적으로 원형을 잘 유지하여 현재까지도 노인당으로 활용되면서 그 맥을 이어오고 있다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.gochang.go.kr/board/view.gochang?menuCd=DOM_000000102003001000&boardId=BBS_0000180&dataSid=260502|제목=고창군청}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|문화}}
[[분류:고창군의 향토문화유산]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''부스팅'''(boosting)은 [[기계 학습]]에서 [[지도 학습]]의 [[편향-분산 트레이드오프|편향과 분산]]을 주로 줄이기 위한 앙상블 [[메타휴리스틱|메타 알고리즘]]이자 약한 학습자를 강한 학습자로 변환하는 기계 학습 알고리즘 계열이다. 부스팅은 컨스(Kearns)와 밸리언트(Valiant, 1988, 1989)가 제기한 질문인 "약한 학습자 집합이 하나의 강력한 학습자를 만들 수 있는가?"라는 질문을 기반으로 한다. 약한 학습자는 실제 분류와 약간만 상관관계가 있는 [[통계적 분류|분류자]]로 정의된다(무작위 추측보다 사례에 더 나은 레이블을 지정할 수 있음). 대조적으로, 강력한 학습자는 실제 분류와 임의의 상관관계가 있는 분류자이다.

컨스와 밸리언트의 질문에 대한 1990년 논문에서 로버트 샤파이어(Robert Schapire)의 긍정적인 대답은 [[기계 학습]]과 [[통계학]]에 상당한 영향을 미쳤으며 특히 부스팅의 발전으로 이어졌다.

처음 선보였을 때 가설 강화 문제는 단순히 약한 학습자를 강한 학습자로 바꾸는 과정을 의미했다.

== 구현체 ==
* [[Scikit-learn]]
* [[오렌지 (소프트웨어)]]
* [[웨카 (기계 학습)]]
* [[R (프로그래밍 언어)]]

== 같이 보기 ==
* [[랜덤 포레스트]]
* [[배깅]]
* [[로지스틱 회귀]]
* [[최대 엔트로피 원리]]
* [[교차타당도]]

== 외부 링크 ==
* Robert E. Schapire (2003); [http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr08/cos424/readings/Schapire2003.pdf ''The Boosting Approach to Machine Learning: An Overview''], MSRI (Mathematical Sciences Research Institute) Workshop on Nonlinear Estimation and Classification
* [[Zhou Zhihua|Zhou Zhi-Hua]] (2014) [http://www.slideshare.net/hustwj/ccl2014-keynote?qid=dc589369-18c7-4c8a-8f79-938981d2418f ''Boosting 25 years''] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160820125219/http://www.slideshare.net/hustwj/ccl2014-keynote?qid=dc589369-18c7-4c8a-8f79-938981d2418f |date=2016-08-20 }}, CCL 2014 Keynote.
{{전거 통제}}

[[분류:분류 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''C4.5 알고리즘'''은 [[로스 퀸란]](Ross Quinlan)이 개발한 [[결정 트리]]를 생성하는 데 사용되는 알고리즘이다. C4.5는 퀸란의 이전 [[ID3 알고리즘]]을 확장한 것이다. C4.5에 의해 생성된 결정 트리는 분류에 사용될 수 있으며, 이러한 이유로 C4.5는 종종 [[통계적 분류]]기라고도 불린다. 2011년에 [[웨카 (기계 학습)]] 기계 학습 소프트웨어의 개발자는 C4.5 알고리즘을 "아마도 현재까지 실제로 가장 널리 사용되는 기계 학습 도구일 수 있는 랜드마크 결정 트리 프로그램"이라고 설명했다.

2008년 [[슈프링어]] LNCS에서 발행한 데이터 마이닝 분야의 상위 10개 알고리즘에서 1위를 차지한 후 꽤 인기를 얻었다.

== 같이 보기 ==
* [[ID3 알고리즘]]

== 외부 링크 ==
* Original implementation on Ross Quinlan's homepage: [http://www.rulequest.com/Personal/ http://www.rulequest.com/Personal/]
* [http://www.rulequest.com/see5-info.html See5 and C5.0]

[[분류:분류 알고리즘]]
[[분류:결정 트리]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''ID3 알고리즘'''(Iterative Dichotomiser 3)은 [[결정 트리 학습법]]에서 [[로스 퀸란]](Ross Quinlan)이 발명한 알고리즘으로 데이터세트에서 의사결정 트리를 생성하는 데 사용된다. ID3은 [[C4.5 알고리즘]]의 전신이며 일반적으로 [[기계 학습]] 및 [[자연어 처리]] 분야에서 사용된다.

== 알고리즘 ==
다음 중 하나의 경우 하위 집합에 대한 [[재귀]]가 중단될 수 있다.

* 하위 집합의 모든 요소는 동일한 클래스에 속한다. 이 경우 노드는 리프 노드로 바뀌고 예제 클래스로 레이블이 지정된다.
* 더 이상 선택할 속성이 없지만 예제는 여전히 동일한 클래스에 속하지 않는다. 이 경우 노드는 리프 노드로 만들어지고 하위 집합에서 [[최빈값|가장 일반적인 예제 클래스]]로 레이블이 지정된다.
* [[공집합|하위 집합에 예제가 없다]]. 이는 선택한 속성의 특정 값과 일치하는 상위 집합의 예제가 발견되지 않은 경우 발생한다. 예를 들어, 100세 이상의 인구 중에 사람이 없는 경우를 들 수 있다. 그런 다음 리프 노드가 생성되고 상위 노드 세트에서 가장 일반적인 예제 클래스로 레이블이 지정된다.

알고리즘 전반에 걸쳐 의사결정 트리는 데이터가 분할된 선택된 [[특징 (기계 학습)|속성]]을 나타내는 각 비종단 노드(내부 노드)와 이 분기의 최종 하위 집합의 클래스 레이블을 나타내는 터미널 노드(리프 노드)로 구성된다.

== 같이 보기 ==
* [[결정 트리 학습법]]
* [[C4.5 알고리즘]]
* [[결정 트리 학습법]]

== 외부 링크 ==
* Seminars – [http://www2.cs.uregina.ca/~hamilton/courses/831/notes/ml/dtrees/4_dtrees1.html http://www2.cs.uregina.ca/]
* Description and examples – [http://www.cise.ufl.edu/~ddd/cap6635/Fall-97/Short-papers/2.htm http://www.cise.ufl.edu/]
* Description and examples – [http://www.cis.temple.edu/~ingargio/cis587/readings/id3-c45.html http://www.cis.temple.edu/]
* [http://jeremykun.com/2012/10/08/decision-trees-and-political-party-classification/ Decision Trees and Political Party Classification]

[[분류:결정 트리]]
[[분류:분류 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''그라디언트 부스팅'''(Gradient boosting)은 기능 공간에서의 [[부스팅]]을 기반으로 하는 [[기계 학습]] 기술로, 목표는 기존 부스팅에 사용되는 일반적인 잔차가 아닌 유사 잔차이다. 이는 약한 예측 모델의 [[앙상블 학습법|앙상블]] 형태로 예측 모델을 제공한다. 즉, 일반적으로 단순한 [[결정 트리 학습법|결정 트리]]인 데이터에 대해 거의 가정하지 않는 모델이다. 결정 트리가 약한 학습기인 경우 결과 알고리즘을 그래디언트 부스팅 트리라고 한다. 일반적으로 [[랜덤 포레스트]]보다 성능이 뛰어난다. 그래디언트 부스팅 트리 모델은 다른 부스팅 방법과 마찬가지로 단계적 방식으로 구축되지만 임의의 [[미분 가능 함수|미분 가능]]한 [[손실 함수]]를 최적화하여 다른 방법을 일반화한다.

== 역사 ==
그래디언트 부스팅의 아이디어는 부스팅이 적절한 비용 함수에 대한 최적화 알고리즘으로 해석될 수 있다는 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 관찰에서 시작되었다. 명시적 회귀 그래디언트 부스팅 알고리즘은 이후 제롬 H. 프리드먼(Jerome H. Friedman)에 의해 류 메이슨(Llew Mason), 조나탄 백스터(Jonathan Baxter), 피터 바틀렛(Peter Bartlett) 및 마쿠스 프린(Marcus Frean)의 보다 일반적인 기능적 그래디언트 부스팅 관점과 동시에 개발되었다. 후자의 두 논문에서는 부스팅 알고리즘을 반복적 기능적 경사 하강 알고리즘으로 보는 관점을 소개했다. 즉, 음의 기울기 방향을 가리키는 함수(약한 가설)를 반복적으로 선택하여 함수 공간에 대한 비용 함수를 최적화하는 알고리즘이다. 부스팅에 대한 이러한 기능적 그라데이션 보기는 회귀 및 분류를 넘어 기계 학습 및 통계의 다양한 영역에서 부스팅 알고리즘의 개발로 이어졌다.

== 같이 보기 ==
* [[에이다부스트]]
* [[랜덤 포레스트]]
* [[XGBoost]]
* [[결정 트리 학습법]]

== 외부 링크 ==
* [http://explained.ai/gradient-boosting/index.html How to explain gradient boosting]
* [https://blog.datarobot.com/gradient-boosted-regression-trees Gradient Boosted Regression Trees]
* [https://github.com/microsoft/LightGBM LightGBM]

[[분류:분류 알고리즘]]
[[분류:결정 트리]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
[[기계 학습]]에서 '''커널 머신'''(kernel machine)은 [[패턴 인식|패턴 분석]]을 위한 알고리즘 클래스로, 가장 잘 알려진 멤버는 SVM([[서포트 벡터 머신]])이다. 이러한 방법에는 선형 분류기를 사용하여 비선형 문제를 해결하는 방법이 포함된다. 패턴 분석의 일반적인 작업은 데이터 세트에서 일반적인 관계 유형(예: 군집, 순위, 주성분, 상관 관계, 분류)을 찾고 연구하는 것이다. 이러한 작업을 해결하는 많은 알고리즘의 경우 원시 표현의 데이터는 사용자가 지정한 기능 맵을 통해 [[특징 (기계 학습)|특징 벡터]] 표현으로 명시적으로 변환되어야 한다. 이와 대조적으로 커널 메소드는 사용자가 지정한 커널, 즉 전체에 대한 유사성 함수만 필요하다. 내부 곱을 사용하여 계산된 데이터 포인트 쌍. 커널 머신의 기능 맵은 무한 차원이지만 표현자 정리에 따라 사용자 입력에서 유한 차원 행렬만 필요하다. 커널 머신은 병렬 처리 없이 수천 개의 예시보다 큰 데이터 세트를 계산하는 데 속도가 느리다.

커널 메소드는 [[커널 함수]]를 사용하여 그 이름이 붙여졌다. 커널 함수를 사용하면 해당 공간에 있는 데이터의 좌표를 계산하지 않고 단순히 특징 공간의 모든 데이터 쌍의 [[상 (수학)]] 사이의 내부 곱을 계산하여 고차원의 암시적 특징 공간에서 작동할 수 있다. 이 작업은 좌표를 명시적으로 계산하는 것보다 계산적으로 비용이 적게 드는 경우가 많다. 이 접근 방식을 '''커널 트릭'''이라고 한다. 시퀀스 데이터, 그래프, 텍스트, 이미지 및 벡터에 대한 커널 함수가 도입되었다.

커널과 함께 작동할 수 있는 알고리즘에는 커널 퍼셉트론, SVM(서포트 벡터 머신), 가우스 프로세스, PCA(주성분 분석), 표준 상관 분석, 능형 회귀, 스펙트럼 클러스터링, 선형 적응 필터 등이 포함된다.

대부분의 커널 알고리즘은 [[볼록 최적화]] 또는 [[고윳값과 고유 벡터|고유 문제]]를 기반으로 하며 통계적으로 근거가 충분하다. 일반적으로 통계적 속성은 [[통계적 학습이론]]을 사용하여 분석된다.

== 같이 보기 ==
* [[커널 밀도 추정]]
* [[유사도 학습]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.kernel-machines.org Kernel-Machines Org]—community website
* [http://onlineprediction.net/?n=Main.KernelMethods onlineprediction.net Kernel Methods Article]

[[분류:지구통계학]]
[[분류:분류 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''최적 판별 분석과 분류 트리 분석'''(Optimal discriminant analysis and classification tree analysis, ODA, CTA)은 예측 정확도를 최대화하는 정확한 통계 방법이다. 특정 샘플과 탐색적 또는 확증적 가설에 대해 최적 판별 분석(ODA)은 최대 예측 정확도를 산출하는 통계 모델을 식별하고 정확한 [[1종 오류와 2종 오류|1종 오류]]율을 평가하며 잠재적인 교차 일반화 가능성을 평가한다. 최적의 판별 분석은 > 0 차원에 적용될 수 있으며, 1차원 사례는 UniODA라고 하고 다차원 사례는 MultiODA라고 한다. 최적 판별 분석은 ANOVA([[분산 분석]]) 및 [[회귀 분석]]의 대안이다.

== 같이 보기 ==
* [[데이터 마이닝]]
* [[결정 트리]]
* [[인자 분석]]
* [[선형 분류]]
* [[로짓]]
* [[기계 학습]]
* [[퍼셉트론]]
* [[통계학]]

== 외부 링크 ==
* [http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/LDA/index.html LDA tutorial using MS Excel]
* [https://web.archive.org/web/20140526130544/http://www.roguewave.com/portals/0/products/imsl-numerical-libraries/fortran-library/docs/7.0/stat/stat.htm IMSL discriminant analysis function DSCRM], which has many useful mathematical definitions.

[[분류:분류 알고리즘]]