blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
'''일반화 가법 모델'''(generalized additive model, '''GAM''')은 [[통계학]]에서 선형 반응 변수가 일부 예측 변수의 알려지지 않은 [[매끄러운 함수]]에 선형적으로 의존하고 이러한 매끄러운 함수에 대한 추론에 관심이 집중되는 [[일반화 선형 모형]]이다.

GAM은 원래 [[트레버 헤이스티]], [[로버트 팁시라니]]<ref name=Hastie1990>{{서적 인용|last1= Hastie |first1=T. J. |last2=Tibshirani |first2=R. J. |title = Generalized Additive Models |publisher = Chapman & Hall/CRC |year = 1990 |isbn=978-0-412-34390-2}}</ref>가 일반화 선형 모델의 속성을 추가 모델과 혼합하기 위해 개발했다. 이는 [[나이브 베이즈 분류|나이브 베이즈]] 생성 모델의 차별적 일반화로 해석될 수 있다.<ref>{{저널 인용|last1=Rubinstein |first1=Y. Dan |last2=Hastie |first2=Trevor |date=1997-08-14 |title=Discriminative vs informative learning |url=https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3001392.3001401 |journal=Proceedings of the Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining |series=KDD'97 |location=Newport Beach, CA |publisher=AAAI Press |pages=49–53 }}</ref>

이 모델은 일변량 응답 변수 Y를 일부 예측 변수 xi와 연관시킨다. 다음과 같은 구조를 통해 Y의 예상 값을 예측 변수에 연결하는 연결 함수 g(예: 항등 또는 로그 함수)와 함께 Y(예: 정규, 이항 또는 포아송 분포)에 대해 지수족 분포가 지정된다.
: <math>g(\operatorname{E}(Y))=\beta_0 + f_1(x_1) + f_2(x_2)+ \cdots + f_m(x_m).\,\!</math>

함수 fi는 지정된 매개변수 형식(예: 다항식 또는 변수의 불이익이 없는 회귀 스플라인)을 갖는 함수이거나 비모수적 또는 반모수적으로 간단히 '매끄러운 함수'를 [[비모수 회귀|비모수적 수단]]으로 추정할 수 있다. 따라서 일반적인 GAM은 f1(x1)에 대해 지역 가중 평균과 같은 산점도 평활화 함수를 사용한 다음 f2(x2)에 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.

== 같이 보기 ==
* [[자유도 (통계학)]]
* [[반모수 회귀]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [https://cran.r-project.org/web/packages/gam/index.html gam], an R package for GAMs by backfitting.
* [https://www.statsmodels.org/devel/gam.html gam], Python module in statsmodels.gam module.
* [https://github.com/interpretml/interpret InterpretML], a Python package for fitting GAMs via bagging and boosting.
* [https://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/index.html mgcv], an R package for GAMs using penalized regression splines.
* [https://cran.r-project.org/web/packages/mboost/index.html mboost], an R package for boosting including additive models.
* [https://cran.r-project.org/web/packages/gss/index.html gss], an R package for smoothing spline ANOVA.
* [http://www.r-inla.org/ INLA] software for Bayesian Inference with GAMs and more.
* [http://www.uni-goettingen.de/en/bayesx/550513.html BayesX] software for MCMC and penalized likelihood approaches to GAMs.
* [https://petolau.github.io/Analyzing-double-seasonal-time-series-with-GAM-in-R/ Doing magic and analyzing seasonal time series with GAM in R]
* [http://multithreaded.stitchfix.com/blog/2015/07/30/gam/ GAM: The Predictive Modeling Silver Bullet]
* [https://www.youtube.com/watch?v=eS_k6L638k0/ Building GAM by projection descent]

[[분류:일반화 선형 모형]]
[[분류:회귀 모형]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''점별 상호정보량'''(Pointwise mutual information, '''PMI''')<ref name="Church1990">{{저널 인용|url=http://aclweb.org/anthology/J90-1003|author=Kenneth Ward Church and Patrick Hanks|title=Word association norms, mutual information, and lexicography|journal=Comput. Linguist.|volume=16|issue=1|date=March 1990|pages=22–29}}</ref>은 [[통계학]], [[확률론]], [[정보 이론]]에서 [[상관 분석|상관]]의 척도이다. 두 사건이 함께 발생할 확률을 사건이 [[독립 (확률론)|독립]]적인 경우의 확률과 비교한다.<ref name=":0">Dan Jurafsky and James H. Martin: Speech and Language Processing (3rd ed. draft), December 29, 2021, [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/6.pdf chapter 6]</ref>

PMI(특히 긍정 점별 상호정보량 변형)는 "[[자연어 처리|NLP]]에서 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."<ref name=":0" />

이 개념은 1961년 [[로버트 파노]](Robert Fano)가 "상호정보"(mutual information)라는 이름으로 선보였지만 오늘날 이 용어는 대신 무작위 변수 간의 관련 의존성을 측정하는 데 사용된다.<ref name=":0" /> 두 이산 무작위 변수의 [[상호정보]](MI)는 평균을 나타낸다. 이는 가능한 모든 이벤트의 PMI이다.

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [https://archive.today/20070707124600/http://cwl-projects.cogsci.rpi.edu/msr/ Demo at Rensselaer MSR Server] (PMI values normalized to be between 0 and 1)

[[분류:정보 이론]]
[[분류:정보 엔트로피]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{Chess diagram small
| tright
| 
|x5|x4|x3|x2|x2|x2|x2|x2
|x5|x4|x3|x2|x1|x1|x1|x2
|x5|x4|x3|x2|x1|kl|x1|x2
|x5|x4|x3|x2|x1|x1|x1|x2
|x5|x4|x3|x2|x2|x2|x2|x2
|x5|x4|x3|x3|x3|x3|x3|x3
|x5|x4|x4|x4|x4|x4|x4|x4
|x5|x5|x5|x5|x5|x5|x5|x5
| [[체스판]]의 두 공간 사이의 이산 체비쇼프 거리는 [[킹 (체스)|킹]]이 두 공간 사이를 이동하는 데 필요한 최소 이동 횟수를 제공한다. 이는 킹이 대각선으로 이동할 수 있기 때문에 행이나 열과 평행한 더 작은 거리를 커버하는 점프가 더 큰 거리를 커버하는 점프에 효과적으로 흡수되기 때문이다. 위는 정사각형 f6에서 각 정사각형의 체비쇼프 거리이다.
}}
'''체비쇼프 거리'''(Chebyshev distance) 또는 '''체비셰프 거리'''<ref>{{서적 인용| title = Modern Mathematical Methods for Physicists and Engineers | url = https://archive.org/details/modernmathematic0000cant | url-access = registration | author = Cyrus. D. Cantrell | isbn = 0-521-59827-3 | publisher = Cambridge University Press | year = 2000 }}</ref>는 [[수학]]에서 두 [[점 (기하학)|점]] 사이의 [[거리]]가 좌표 차원에 따른 차이 중 가장 큰 실제 좌표 공간에서 정의된 [[거리 공간|지표]]이다.<ref>{{서적 인용
 | editor1-last = Abello | editor1-first = James M.
 | editor2-last = Pardalos | editor2-first = Panos M.
 | editor3-last = Resende | editor3-first = Mauricio G. C.
 | isbn = 1-4020-0489-3
 | publisher = Springer
 | title = Handbook of Massive Data Sets
 | year = 2002}}</ref> [[파프누티 체비쇼프]]의 이름을 따서 명명되었다.

'''체스판 거리'''(chessboard distance)라고도 알려져 있는데, [[체스]] 게임에서 [[킹 (체스)|킹]]이 [[체스판]]의 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.<ref>{{서적 인용| title = Classification, Parameter Estimation and State Estimation: An Engineering Approach Using MATLAB |author1=David M. J. Tax |author2=Robert Duin |author3=Dick De Ridder | isbn = 0-470-09013-8 | publisher = John Wiley and Sons | year = 2004}}</ref> 예를 들어, f6과 e2 사이의 체비쇼프 거리는 4와 같다.

== 같이 보기 ==
* [[맨해튼 거리]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:거리]]
[[분류:수학적 체스 문제]]
[[분류:계량기하학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Hamiltonian Monte Carlo.gif|right|섬네일|300픽셀|]]

'''해밀턴 몬테카를로'''(Hamiltonian Monte Carlo, '''HMC''') 알고리즘(원래 명칭: '''하이브리드 몬테카를로''', hybrid Monte Carlo)은 직접 샘플링이 어려운 목표 [[확률 분포]]에 따라 분포되어 수렴되는 [[표본조사|무작위 샘플]] 시퀀스를 얻기 위한 마르코프 체인 몬테카를로 방법이다. 이 시퀀스는 목표 분포(예상 값)에 대한 [[적분]]을 추정하는 데 사용할 수 있다.

해밀턴 몬테 카를로는 상태 공간의 새로운 지점으로의 이동을 제안하기 위해 시간 가역 및 부피 보존 수치 적분기(일반적으로 도약 적분기)를 사용하여 해밀턴 동역학 진화를 시뮬레이션하는 [[메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘]]의 인스턴스에 해당한다. 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘에서 [[무작위 행보|가우스 무작위 행보]](Gaussian Random Walk) 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 적분기(symplectic integrator)를 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.<ref>{{저널 인용|last=Duane|first=Simon|author2=Kennedy, Anthony D.|author3=Pendleton, Brian J.|author4=Roweth, Duncan|title=Hybrid Monte Carlo|journal=Physics Letters B|date=1987|volume=195|issue=2|pages=216–222|doi=10.1016/0370-2693(87)91197-X |bibcode=1987PhLB..195..216D}}</ref> 1996년에 래드포드 M. 닐은 이 방법이 더 광범위한 종류의 통계 문제, 특히 인공 [[신경망]]에 사용될 수 있는 방법을 보여주었다.<ref>{{서적 인용|first=Radford M. |last=Neal |title=Bayesian Learning for Neural Networks |location= |publisher=Springer |year=1996 |isbn=0-387-94724-8 |chapter=Monte Carlo Implementation |series=Lecture Notes in Statistics |volume=118 |pages=55–98 |doi=10.1007/978-1-4612-0745-0_3 }}</ref> 그러나 [[베이즈 네트워크]]의 기울기를 제공해야 하는 부담으로 인해 통계 및 기타 정량적 분야에서 알고리즘의 광범위한 채택이 지연되었으며, 2010년대 중반 스탠(Stan) 개발자가 자동 미분과 결합하여 HMC를 구현했다.<ref>{{저널 인용|first1=Andrew |last1=Gelman |first2=Daniel |last2=Lee |first3=Jiqiang |last3=Guo  |title=Stan: A Probabilistic Programming Language for Bayesian Inference and Optimization |journal=Journal of Educational and Behavioral Statistics |volume=40 |issue=5 |pages=530–543 |year=2015 |doi=10.3102/1076998615606113 |s2cid=18351694 }}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* {{웹 인용|title=Efficient Bayesian inference with Hamiltonian Monte Carlo |first=Michael |last=Betancourt |work=MLSS Iceland 2014 |via=[[YouTube]] |url=https://www.youtube.com/watch?v=pHsuIaPbNbY&list=PLqdbxUnkqOw2nKn7VxYqIrKWcqRkQYOsF&index=11 }}
* {{웹 인용|title=Markov chain Monte Carlo |work=Statistical Rethinking 2022 |first=Richard |last=McElreath |date= |via=[[YouTube]] |url=https://www.youtube.com/watch?v=Qqz5AJjyugM&list=PLDcUM9US4XdMROZ57-OIRtIK0aOynbgZN&index=9 }}
* [https://colindcarroll.com/2019/04/11/hamiltonian-monte-carlo-from-scratch/ Hamiltonian Monte Carlo from scratch]
* [https://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10708-17/notes-17/10708-scribe-lecture17.pdf Optimization and Monte Carlo Methods]

[[분류:몬테카를로 방법]]
'''컷아웃'''(cut-out)은 아래 항목을 함의한다.
* [[컷아웃 애니메이션]]
* [[민소매]](Sleeveless shirt)
* 3D 그래픽스에서 복잡한 기하학을 시뮬레이션하기 위해 사용되는 투명 배경이 포함된 [[텍스처 매핑|텍스처]] 비트맵
* [[영화 편집]] 전환을 만들기 위한 씬의 컷아웃

{{동음이의}}
{{위키데이터 속성 추적}}
'''포아송 회귀'''(Poisson regression)는 [[통계학]]에서 개수 데이터 및 분할표를 모델링하는 데 사용되는 [[회귀 분석]]의 [[일반화 선형 모델]] 형태이다.<ref>{{저널 인용|author=Nelder, J. A. |title=Log Linear Models for Contingency Tables: A Generalization of Classical Least Squares |journal=Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics) |year=1974 |volume=23|issue=3 |pages= ''pp.'' 323&ndash;329 |doi=10.2307/2347125|jstor=2347125 |url=https://doi.org/10.2307/2347125}}</ref> 포아송 회귀 분석에서는 응답 변수 Y가 [[포아송 분포]]를 갖고 [[기댓값]]의 [[로그 (수학)|로그]]가 알 수 없는 [[매개변수]]의 선형 조합으로 모델링될 수 있다고 가정한다. 포아송 회귀 모델은 특히 분할표를 모델링하는 데 사용되는 경우 로그 선형 모델이라고도 한다.

'''음이항 회귀'''(Negative binomial regression)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 (정규) 연결 함수로 사용하고 [[포아송 분포]] 함수를 반응의 가정된 확률 분포로 사용하는 [[일반화 선형 모델]]이다.

== 같이 보기 ==
* [[푸아송 분포]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{통계학}}

[[분류:수리적 방법과 정량적 방법 (경제학)]]
[[분류:일반화 선형 모형]]
'''정혜경'''은 다음 사람을 가리킨다.

* '''[[정혜경 (1975년)|정혜경]]'''(1975년 ~ )은 대한민국의 노동운동가, 정치인이다.
* '''[[정혜경 (1988년 3월생 아나운서)|정혜경]]'''(1988년 ~ )은 대한민국의 아나운서이다.
* '''[[정혜경 (1988년 9월생 아나운서)|정혜경]]'''(1988년 ~ )은 대한민국의 아나운서이다.

== 같이 보기 ==
* {{in title|정혜경}}

{{동명이인}}
{{위키데이터 속성 추적}}
'''지식공학'''(Knowledge engineering, KE)은 [[지식 기반 시스템]]의 구축, 유지 및 사용과 관련된 모든 기술적, 과학적, 사회적 측면을 의미한다.

== 배경 ==
=== 전문가 시스템 ===
[[전문가 시스템]]의 첫 번째 사례 중 하나는 의료 진단을 수행하는 애플리케이션인 [[Mycin|MYCIN]]이었다. 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 커뮤니티(나중에 전 세계)에 채택되었다. 에드워드 파이겐바움(Edward Feigenbaum)이 주도한 스탠포드 휴리스틱 프로그래밍 프로젝트는 최초의 전문가 시스템을 정의하고 개발한 선두주자 중 하나였다.

== 같이 보기 ==
* [[지식 경영]]
* [[지식 표현]]
* [[태그 (정보)]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/505608/description#description Data & Knowledge Engineering] – Elsevier Journal
* [http://journals.cambridge.org/action/displayJournal?jid=KER Knowledge Engineering Review], Cambridge Journal
* [https://web.archive.org/web/20080501180201/http://www.ksi.edu/ijsk.html The International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering] – World Scientific
* [http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/journals/tkde/index.html IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering] {{웨이백|url=http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/journals/tkde/index.html |date=20090515223601 }}
* [https://web.archive.org/web/20080612045810/http://www.blackwellpublishing.com/journal.asp?ref=0266-4720&site=1 Expert Systems: The Journal of Knowledge Engineering] – Wiley-Blackwell
{{전거 통제}}

[[분류:지식공학| ]]
[[분류:시맨틱 웹]]
[[분류:온톨로지]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''예측 모델링'''(Predictive modelling)은 [[통계학|통계]]를 사용하여 결과를 [[예측]]한다. 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 이론]]을 기반으로 선택된다. 예를 들어 [[이메일]]이 [[스팸 메일|스팸]]일 가능성을 결정하는 경우이다.

모델은 데이터 세트가 다른 세트에 속할 확률을 결정하기 위해 하나 이상의 [[통계적 분류|분류자]]를 사용할 수 있다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 "햄"(스팸이 아닌)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 분석]]이라고 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 "[[상관관계와 인과관계|상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다]]"는 공통된 진술을 낳았다.

== 같이 보기 ==
* [[예측구간]]
* [[예측 분석]]
* [[통계적 추론]]
* [[통계적 학습이론]]
* [[통계 모델]]

{{전거 통제}}

[[분류:통계적 분류]]
[[분류:통계 모형]]
[[분류:비즈니스 인텔리전스]]
{{위키데이터 속성 추적}}

'''예측'''(豫測, {{llang|en|prediction}}, 라틴어로 '이전'을 뜻하는 præ-, '뭔가 말한 것'을 의미하는 격언) 또는 '''예보'''(豫報, {{llang|en|forecast}})는 미래의 [[사건 (확률론)]]이나 미래의 데이터에 대한 진술이다. 예측은 항상 그런 것은 아니지만 예측가의 경험이나 지식을 바탕으로 이루어지는 경우가 많다. "예측"과 "[[추정]]"의 정확한 차이에 대한 보편적인 합의는 없다. 다른 저자와 분야는 다른 의미를 부여한다.

미래의 사건은 필연적으로 [[불확실성|불확실]]하므로 미래에 대한 정확한 정보를 보장하는 것은 불가능하다. 예측은 가능한 개발에 대한 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다.

== 예언 ==
{{본문|예언}}
고대부터 현재까지 [[예언]]과 같은 [[초상현상|초상적]]이거나 [[초자연적 현상|초자연적인]] 수단을 사용하거나 [[징조]]를 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 [[신약성경]]의 [[요한계시록]]에서는 이와 관련하여 문학적 장치로 환상을 사용한다. 또한 개인이 [[설교]]나 기타 공개 포럼에서 언급한 경우에도 예언 또는 예언 문헌이다.

[[점복]]은 신비로운 표준화된 과정이나 의식을 통해 질문이나 상황에 대한 통찰력을 얻으려는 시도이다. 그것은 마법의 필수적인 부분이며 수천 년 동안 다양한 형태로 사용되었다. 점술가들은 표징, 사건, [[징조|전조]]를 읽거나 [[초자연적 현상|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.

== 같이 보기 ==
* [[미래학]]
* [[징조]]
* [[신탁 (종교)]]
* [[회귀 분석]]
* [[사고 실험]]

{{전거 통제}}

[[분류:예측| ]]
[[분류:과학적 방법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''플래닝'''(planning) 또는 '''계획 세우기'''는 원하는 목표를 달성하는 데 필요한 활동에 관해 [[생각]]하는 과정이다. 플래닝은 정신적 시간여행의 기본 능력인 선견지명에 기초한다. 일부 연구자들은 미리 생각하는 능력인 사전 사고의 진화를 [[인류의 진화]]의 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 [[사업|비즈니스]]와 같은 분야에서 많은 [[프로페셔널|전문 직업]]의 핵심 부분을 형성한다. 사람들이 계획을 개발하고 나면 진행 상황, [[효율]]성 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.<ref>
{{서적 인용
 |last1                = Read
 |first1               = Steven R.
 |year                 = 1990
 |title                = Planning for the Unplannable: Branches, Sequels and Reserves
 |url                  = https://books.google.com/books?id=Rwm2HAAACAAJ
 |publisher            = School of Advanced Military Studies, U.S. Army Command and General Staff College
 |access-date          = 27 January 2024
}}
</ref><ref>
{{서적 인용
 |last1                = Coffey
 |first1               = William R.
 |date                 = 10 March 2011
 |title                = Industrial Emergency Planning: Planning for the Unplannable
 |url                  = https://books.google.com/books?id=UDSrPQAACAAJ

 |publisher            = John Wiley & Sons, Incorporated
 |isbn                 = 9780470053669
 |access-date          = 27 January 2024
}}
</ref>

== 같이 보기 ==
* [[미래학]]
* [[프로젝트 관리]]
* [[시간 관리]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{전거 통제}}

[[분류:계획]]
[[분류:시스템 공학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''이항 회귀'''(Binomial regression)는 [[통계학]]에서 [[독립변수와 종속변수|반응]](Y)이 [[이항 분포]]를 갖는 [[회귀 분석]] 기술이다. 이는 일련의 n개의 독립적인 [[베르누이 시행]]의 성공 횟수이며 각 시행은 성공 확률 p를 갖는다. 이항 회귀에서 성공 확률은 [[독립변수와 종속변수|설명 변수]]와 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 학습]]에서 이항 회귀는 확률 분류의 특수한 사례로 간주되므로 이진 분류의 일반화이다.

== 같이 보기 ==
* [[포아송 회귀]]
* [[예측 모델링]]
== 출처 ==
{{참고 자료 시작}}
* {{서적 인용|last=Cox |first=D. R. |author1-link=David Cox (statistician)|last2=Snell |first2=E. J.|author2-link= Joyce Snell |year=1981 |title=Applied Statistics: Principles and Examples |publisher=Chapman and Hall |isbn=0-412-16570-8 |url=https://books.google.com/books?id=RBKEwpsxmN4C }}
* {{웹 인용 |last=Rodríguez |first=Germán |year=2007 |title=Lecture Notes on Generalized Linear Models |url=https://data.princeton.edu/wws509/notes/ |확인날짜=2024-03-22 |archive-date=2022-09-24 |archive-url=https://web.archive.org/web/20220924165523/https://data.princeton.edu/wws509/notes |url-status= }}
{{참고 자료 끝}}

{{통계학}}

[[분류:계승과 이항식 주제]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''LeNet'''은 [[얀 르쿤]] 등이 제안한 [[합성곱 신경망]] 구조이다. 일반적으로 LeNet은 LeNet-5를 지칭하며 간단한 [[합성곱 신경망]]이다. 합성곱 신경망은 인공 뉴런이 커버리지 범위 내에서 주변 세포의 일부에 반응하고 대규모 영상 처리에서 좋은 성능을 발휘할 수 있는 일종의 [[순방향 신경망]]이다.

== 구조 ==
[[파일:Comparison image neural networks.svg|섬네일]]
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 (32*32 픽셀의 입력 이미지 데이터) LeNet-5는 7개의 레이어로 구성된다. 입력 외에도 다른 모든 레이어는 [[훈련용 검증용 테스트 데이터 세트|매개변수를 훈련]]시킬 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 [[합성곱|컨볼루션 레이어]]로, 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.

[[분류:인공신경망]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:IShopMixup logo.png|섬네일]]
'''아이숍믹스업'''(IShopMixup)의 두 구성체인 '''아이숍'''(iShop)과 '''믹스업'''(Mixup)은 프로모토라 뮤지컬(Promotora Musical, S.A. de C.V.)을 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 산본스]]의 일부이고, 이는 억만장자 [[카를로스 슬림]]이 통제하는 [[그루포 카르소]]의 일부이다. 믹스업은 1989년에 설립되었다. 아이숍 믹스업은 카를로스 슬림(Carlos Slim)의 아들이자 그루포 산본스(Grupo Sanborns)의 대표인 패트릭 슬림 도밋(Patricio Slim Domit)이 이끌고 있으며 약 2,000명의 직원을 두고 있다. 포브스(Forbes)는 이 회사를 2022년 멕시코 최고의 고용 기업 중 199위로 평가했다.

== 같이 보기 ==
* [[그루포 카르소]]

== 외부 링크 ==
* [http://ishopmixup.com.mx Official website]

[[분류:멕시코의 기업]]
[[분류:1973년 설립된 기업]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{multiple image
| width             = 120
| header            = [[모나리자]]에 적용된 신경 스타일 전이:
| image1            = Mona lisa the starry night o lbfgs i content h 720 m vgg19 cw 100000.0 sw 30000.0 tv 1.0.jpg
| alt1              = 
| caption1          = [[별이 빛나는 밤]]
| image2            = Mona lisa woman with a hat o lbfgs i content h 720 m vgg19 cw 100000.0 sw 30000.0 tv 1.0.jpg
| alt2              = 
| caption2          = [[모자를 쓴 여인]]
| image3            = Mona lisa the great wave o lbfgs i content h 720 m vgg19 cw 100000.0 sw 30000.0 tv 1.0.jpg
| alt3              = 
| caption3          = [[가나가와 해변의 높은 파도 아래]]
}}
'''신경 스타일 전이'''(neural style transfer, NST) 또는 '''스타일 전이'''(style transfer)는 다른 이미지의 모양이나 시각적 스타일을 채택하기 위해 디지털 이미지 또는 비디오를 조작하는 소프트웨어 알고리즘 클래스를 나타낸다. NST 알고리즘은 이미지 변환을 위해 [[딥 러닝|심층 신경망]]을 사용하는 것이 특징이다. NST의 일반적인 용도는 유명한 그림의 모습을 사용자가 제공한 사진으로 전송하는 등 사진에서 인공 예술 작품을 만드는 것이다. [[딥아트]] 및 [[프리즈마]]를 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.

[[분류:알고리즘]]
[[분류:딥 러닝]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''WGAN'''(560 [[중파방송|AM]])은 [[포틀랜드 (메인주)|포틀랜드]]에 운영이 허가된 [[민영 방송|민영]] 라디오 방송국이다. 이 방송국은 사가 커뮤니케이션스(Saga Communications)가 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 애비뉴(Western Avenue)에 있다.

이 방송국은 또한 250와트 [[FM 방송|FM]] 변환기인 98.5 '''W253DA'''를 통해서도 들린다.<ref>[https://radio-locator.com/info/W253DA-FX Radio-Locator.com/W253DA]</ref> 이를 통해 FM 라디오를 선호하는 청취자는 포틀랜드와 인근 교외 지역에서 WGAN을 들을 수 있다. 또한, WGAN은 공동 소유한 93.1 WMGX의 HD2 채널에서도 들을 수 있다. AM 560은 24시간 내내 5,000와트의 전력으로 남부 메인주 대부분과 메인 해안을 따라 록랜드까지 방송한다. 송신기는 포틀랜드의 워렌 애비뉴에서 떨어진 메인 턴파이크(Maine Turnpike) 근처에 있다.<ref>[https://radio-locator.com/cgi-bin/finder?call=wgan&x=0&y=0&sr=Y&s=C Radio-Locator.com/WGAN]</ref> WGAN은 메인주의 비상 경보 시스템을 위한 주요 진입점인 방송국이다.

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* {{FMQ|W253DA}}
* {{FXL|W253DA}}

[[분류:1938년 설립된 라디오 방송국]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Scorciodicasalemonferrato.JPG|섬네일|카살레 몬페라토의 모습]]
'''카살레몬페라토'''(Casale Monferrato)는 [[이탈리아 북서부]] [[피에몬테주]] [[알레산드리아도]]에 있는 도시이다.

== 종교 ==
* 카살레 몬페라토 대성당 (Duomo di Casale Monferrato; Cattedrale di Sant'Evasio)

== 스포츠 ==
* [[FBC 카살레]] : 1909년에 창단된 카살레 몬페라토를 연고로 하는 축구팀
* 주니어 카살레 (A.S. Junior Pallacanestro Casale) :1956년에 창단된 카살레 몬페라토를 연고로 하는 농구팀

== 교통 ==
* 카살레 몬페라토 공항 (Aeroporto di Casale Monferrato) : 1930년 왕립공군 (Regia Aeronautica)이 사용하기 위해 개장하였으며, 현재는 항공교육용으로 이용중이다.
* 카살레 몬페라토 역 (Stazione di Casale Monferrato) : 종착역이며, 1857년에 개통하였다.

== 외부 링크 ==
* [https://www.comune.casale-monferrato.al.it/home 카살레 몬페라토 시청 홈페이지]

{{전거 통제}}
{{토막글|이탈리아}}

[[분류:카살레몬페라토| ]]
[[분류:알레산드리아도의 코무네]]
[[분류:피에몬테주의 도시]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Woman 1.jpg|섬네일|젊은 여성의 초상화처럼 보이는 StyleGAN에 의해 생성된 이미지이다. 이 이미지는 인물 사진 분석을 기반으로 인공지능이 생성한 이미지이다.]]
'''StyleGAN'''은 [[엔비디아]] 연구진이 2018년 12월에 도입한 [[생성적 적대 신경망]](GAN)으로, 2019년 2월에 소스를 공개했다.

StyleGAN은 엔비디아의 [[CUDA]] 소프트웨어, GPU 및 구글의 [[텐서플로]] 또는 메타 AI의 [[PyTorch]]에 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.

== 외부 링크 ==
* [https://arxiv.org/abs/1812.04948 The original 2018 Nvidia StyleGAN paper 'A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks' at arXiv.org]
* [https://github.com/NVlabs/stylegan StyleGAN code at GitHub.com]
* [https://www.thispersondoesnotexist.com This Person Does Not Exist]
* [https://generated.photos/ Generated Photos]

[[분류:컴퓨터 그래픽스]]
[[분류:가상 현실]]
[[분류:딥 러닝 응용 소프트웨어]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''무게 함수'''(Weight function)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'''(weighted sum) 또는 [[가중 산술 평균|가중 평균]]이다. 무게 함수는 통계 및 분석에서 자주 사용되며 [[측도|측정값]]의 개념과 밀접한 관련이 있다. 무게 함수는 이산 설정과 연속 설정 모두에 사용될 수 있다. 이것들은 "가중 미적분학"<ref>Jane Grossman, Michael Grossman, Robert Katz. [https://books.google.com/books?as_brr=0&q=%22The+First+Systems+of+Weighted+Differential+and+Integral+Calculus%E2%80%8E%22&btnG=Search+Books, ''The First Systems of Weighted Differential and Integral Calculus''], {{isbn|0-9771170-1-4}}, 1980.</ref> 및 "메타 미적분학"이라고 불리는 미적분학 시스템을 구성하는 데 사용될 수 있다.<ref>Jane Grossman.[https://books.google.com/books?q=%22Non-Newtonian+Calculus%22&btnG=Search+Books&as_brr=0, ''Meta-Calculus: Differential and Integral''], {{isbn|0-9771170-2-2}}, 1981.</ref>

== 같이 보기 ==
* [[질량 중심]]
* [[수치적분]]
* [[직교]]
* [[가중 산술 평균]]
* [[선형 결합]]
* [[측도]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:해석학 (수학)]]
[[분류:측도론]]
[[분류:조합 최적화]]
[[분류:함수해석학]]
[[분류:함수의 종류]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''제로샷 학습'''(Zero-shot learning, 제로샷 러닝, '''ZSL''')은 테스트 시 학습자가 [[기계 학습|훈련]] 중에 관찰되지 않은 클래스의 샘플을 관찰하고 해당 샘플이 속한 클래스를 예측해야 하는 [[딥 러닝]]의 문제 설정이다. 제로샷 방법은 일반적으로 객체의 관찰 가능한 구별 속성을 인코딩하는 일종의 보조 정보를 통해 관찰된 클래스와 관찰되지 않은 클래스를 연결함으로써 작동한다.<ref>{{ArXiv 인용|last1=Xian|first1=Yongqin|last2=Lampert|first2=Christoph H.|last3=Schiele|first3=Bernt|last4=Akata|first4=Zeynep|date=2020-09-23|title=Zero-Shot Learning -- A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad and the Ugly|class=cs.CV|eprint=1707.00600}}</ref> 예를 들어 분류할 동물의 이미지 세트와 동물의 모습에 대한 보조 텍스트 설명이 주어지면 말을 인식하도록 훈련되었지만 얼룩말이 주어지지 않은 인공 지능 모델은 여전히 얼룩말을 인식할 수 있다. 얼룩말이 줄무늬 말처럼 보인다는 것도 알고 있을 때 말이다. 이 문제는 [[컴퓨터 비전]], [[자연어 처리]], 기계 인식 분야에서 널리 연구되고 있다.<ref>{{저널 인용|last1=Xian |first1=Yongqin |last2=Schiele |first2=Bernt |last3=Akata |first3=Zeynep |title=Zero-shot learning-the good, the bad and the ugly |journal=Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |date=2017 |pages=4582–4591|bibcode=2017arXiv170304394X |arxiv=1703.04394 }}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[전이학습]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:기계 학습 알고리즘]]
[[분류:컴퓨터 비전]]