blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
'''릴리스 엔지니어링'''(Release engineering)은 완제품이나 기타 소프트웨어 구성 요소로 [[컴파일]], 어셈블리 및 [[소스 코드]]를 전달하는 것과 관련된 [[소프트웨어 공학]]의 하위 분야이다. [[소프트웨어 배포 생명 주기]]와 관련하여 구글의 보리스 데빅(Boris Debic)은 제조가 산업 프로세스에 해당하는 것처럼 릴리스 엔지니어링은 소프트웨어 공학에 속한다고 말했다.<ref>{{저널 인용| vauthors = Adams, Bellomo, Bird, Marshall-Keim, Khomh, Moir| date = March 2015| title = The Practice and Future of Release Engineering| url = https://drive.google.com/file/d/0B_Jl94nModqdSFVseUotQVB1Rnc/view?usp=sharing| journal = IEEE Software| publisher = IEEE Computer Society| volume = 32| issue = 2| pages = 46 |doi=10.1109/ms.2015.52 | doi-access = free}}</ref><ref>{{웹 인용|url=http://valleyproofs.debic.net/2009/03/behind-scenes-production-pushes.html |title = Behind the Scenes - Production Pushes}}</ref>

{{인용문-테두리|릴리스 엔지니어링은 소규모 팀이나 스타트업의 제조 소프트웨어와 반복 가능하고 예측 가능한 결과를 제공하며 확장성이 뛰어난 산업 방식의 제조 소프트웨어 간의 차이이다. 이러한 산업적 관행은 기업의 성장에 기여할 뿐만 아니라, 성장을 가능하게 하는 핵심 요소이기도 하다.}}

기술 회사의 성장을 가능하게 하는 릴리스 엔지니어링의 중요성은 존 오던<ref>John O'Duinn. 2015. Release engineering as a force multiplier. In Proceedings of the Third International Workshop on Release Engineering (RELENG '15). IEEE Press, Piscataway, NJ, USA, 1-1.</ref>, 브람 아담스<ref>2013. Proceedings of the 1st International Workshop on Release Engineering. IEEE Press, Piscataway, NJ, USA.</ref>에 의해 반복적으로 주장되어 왔다. 프로세스 오버레이로 소프트웨어 개발을 방해하는 것이 릴리스 엔지니어링의 목표는 아니지만, 이는 종종 조직 및 개발 성숙도의 신호로 간주된다.

== 관련 분야 ==
* [[빌드 자동화]]
* [[지속적 통합]]
* [[이식 (컴퓨팅)]]
* [[소프트웨어 구성 관리]]
* [[소프트웨어 전개]]
* [[소프트웨어 배포 생명 주기]]
* [[소프트웨어 버전 작성]]

== 각주 ==
{{각주}}

{{소프트웨어 공학}}

[[분류:소프트웨어 프로젝트 관리]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''데이터옵스'''(DataOps)는 데이터에 대한 통합된 프로세스 중심 관점을 민첩한 소프트웨어 엔지니어링의 자동화 및 방법과 결합하여 품질, 속도 및 협업을 개선하고 [[데이터 분석]] 영역에서 지속적인 개선 문화를 촉진하는 일련의 사례, 프로세스 및 기술이다.<ref>{{저널 인용|last1=Ereth |first1=Julian |title=DataOps-Towards a Definition. |journal=Proceedings of LWDA 2018 |date=2018 |page=109 |url=http://ceur-ws.org/Vol-2191/paper13.pdf}}</ref> 데이터옵스는 일련의 모범 사례로 시작되었지만 이제는 데이터 분석에 대한 새롭고 독립적인 접근 방식으로 성숙해졌다.<ref name=":1">{{웹 인용|url=https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/dataops-it-s-a-secret|title=DataOps – It’s a Secret|website=www.datasciencecentral.com|language=en|access-date=2017-04-05}}</ref> 데이터옵스는 데이터 준비부터 보고까지 전체 데이터 라이프사이클<ref name=":5">{{뉴스 인용|url=http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/DataOps|title=What is DataOps (data operations)? - Definition from WhatIs.com|work=SearchDataManagement|access-date=2017-04-05|language=en-US}}</ref>에 적용되며, 데이터 분석 팀과 정보 기술 운영의 상호 연결된 특성을 인식한다.<ref name=":0">{{뉴스 인용|url=https://www.tamr.com/from-devops-to-dataops-by-andy-palmer/|title=From DevOps to DataOps, By Andy Palmer - Tamr Inc.|date=2015-05-07|work=Tamr Inc.|access-date=2017-03-21|language=en-US|archive-date=2018-07-12|archive-url=https://web.archive.org/web/20180712103947/https://www.tamr.com/from-devops-to-dataops-by-andy-palmer/|url-status=dead}}</ref>

데이터옵스는 비즈니스 목표에 맞춰 분석 개발 주기를 단축하기 위해 [[애자일 소프트웨어 개발|애자일]] 방법론을 통합한다.<ref name=":5" />

[[데브옵스]]는 주문형 IT 리소스를 활용하고 소프트웨어 테스트 및 배포를 자동화하여 지속적인 제공에 중점을 둔다. 이러한 소프트웨어 개발과 IT 운영의 통합으로 소프트웨어 엔지니어링 및 배포의 속도, 품질, 예측 가능성 및 규모가 향상되었다. 데브옵스의 방법을 차용한 데이터옵스는 데이터 분석에도 이와 동일한 개선 사항을 적용하려고 한다.<ref name=":0" />

데이터옵스는 [[통계적 프로세스 제어]](SPC)를 활용하여 데이터 분석 파이프라인을 모니터링하고 제어한다. SPC를 사용하면 운영 시스템을 통해 흐르는 데이터가 지속적으로 모니터링되고 작동하는지 확인된다. 이상이 발생하면 자동 알림을 통해 데이터 분석팀에 알릴 수 있다.<ref>{{웹 인용|url=https://medium.com/data-ops/lean-manufacturing-secrets-that-you-can-apply-to-data-analytics-31d1a319cbf0|title=Lean Manufacturing Secrets that You Can Apply to Data Analytics|last=DataKitchen|date=2017-03-07|website=Medium|access-date=2017-08-24}}</ref>

데이터옵스는 특정 기술, 아키텍처, 도구, 언어 또는 프레임워크에 묶여 있지 않는다. 데이터옵스를 지원하는 도구는 협업, 조정, 품질, 보안, 액세스 및 사용 편의성을 촉진한다.<ref name=":4">{{웹 인용|url=https://www.nexla.com/define-dataops/|title=What is DataOps? {{!}} Nexla: Scalable Data Operations Platform for the Machine Learning Age|website=www.nexla.com|language=en-US|access-date=2017-09-07}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:데이터 분석]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''휴먼인더루프'''(Human-in-the-loop, '''HITL''')는 여러 상황에서 사용된다. 인간의 상호작용이 필요한 모델이라고 정의할 수 있다.<ref>"DoD Modeling and Simulation (M&S) Glossary", DoD 5000.59-M, [[United States Department of Defense|DoD]], January 1998 {{웹 인용|url=http://www.dtic.mil/whs/directives/corres/pdf/500059m.pdf |title=Directives Division |accessdate=2009-04-22 |url-status=dead |archiveurl=https://web.archive.org/web/20070710104756/http://www.dtic.mil/whs/directives/corres/pdf/500059m.pdf |archivedate=2007-07-10 }}</ref><ref>Karwowski, Waldemar, ''[https://books.google.com/books?id=3hkbHSV81XMC&pg=PA2407 International encyclopedia of ergonomics and human factors]'', {{ISBN|0-415-30430-X}}, 9780415304306, [[CRC Press]], 2006</ref> HITL은 [[분류 체계|실제, 가상 및 건설적 분류]]에서 모델링 및 시뮬레이션(M 및 S)과 연관되어 있다. HITL은 관련 휴먼온더루프(Human-On-The-Loop)와 함께 치명적인 자율 무기와 관련하여 사용된다.<ref name=army>{{웹 인용|url=https://www.armyupress.army.mil/Journals/Military-Review/English-Edition-Archives/May-June-2017/Pros-and-Cons-of-Autonomous-Weapons-Systems/|title=Pros and Cons of Autonomous Weapons Systems|author1=Amitai Etzioni|author2=Oren Etzioni|work=army.mil|date=June 2017}}</ref> 또한 HITL은 [[기계 학습]]의 맥락에서 사용된다.<ref name=medium>{{뉴스 인용|url=https://medium.com/vsinghbisen/what-is-human-in-the-loop-machine-learning-why-how-used-in-ai-60c7b44eb2c0|title=What is Human in the Loop Machine Learning: Why & How Used in AI?|author=Vikram Singh Bisen|date=May 20, 2020|work=medium.com}}</ref>

== 기계 학습 ==
기계 학습에서 HITL은 모델 구축 시 컴퓨터가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 인간이 돕는다는 의미로 사용된다.<ref name=medium /> HITL은 모델을 개선하는 데 필요한 가장 중요한 데이터를 선택하여 무작위 샘플링보다 기계 학습을 향상시킨다.<ref name=schizophrenia>{{저널 인용|title=Improving the Applicability of AI for Psychiatric Applications through Human-in-the-loop Methodologies|author1=Chelsea Chandler|author2=Peter W Foltz|author3=Brita Elvevåg|date=26 May 2022|journal=Schizophrenia Bulletin|volume=48|issue=5|pages=949–956|doi=10.1093/schbul/sbac038|pmid=35639561 |pmc=9434423 }}</ref>

== 시뮬레이션 ==
시뮬레이션에서 HITL 모델은 [[실물 모형]]의 경우처럼 [[인간공학|인적 요소]] 요구 사항을 준수할 수 있다. 이러한 유형의 시뮬레이션에서 인간은 항상 시뮬레이션의 일부이며 결과적으로 정확하게 재현하는 것이 불가능하지는 않더라도 어려운 방식으로 결과에 영향을 미친다. 또한 HITL을 사용하면 다른 시뮬레이션 수단으로는 쉽게 식별할 수 없는 문제와 요구 사항을 쉽게 식별할 수 있다.

HITL은 대화형 시뮬레이션이라고도 하며, [[비행 시뮬레이션|비행]]이나 운전 시뮬레이터와 같이 물리적 시뮬레이션에 인간 조작자가 포함되는 특별한 종류의 물리적 시뮬레이션이다.

== 같이 보기 ==
* [[인간 피드백을 통한 강화 학습]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:과학기술 윤리]]
[[분류:기계 학습]]
[[분류:군사 기술]]
[[분류:군사 용어]]
[[분류:군사용 로봇]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:ModelOpsFlow.png|섬네일|모델옵스 사이클]]
'''모델옵스'''(ModelOps)는 [[가트너]]의 정의에 따르면 [[기계 학습]], [[지식 그래프]], 규칙, 최적화, 언어 및 에이전트 기반 모델이며 모델옵스는 모든 기업 [[인공지능|AI]] 전략의 핵심이다. 모델을 프로덕션에 배치한 후 기술 및 비즈니스 KPI를 포함한 일련의 거버넌스 규칙에 따라 결과 애플리케이션을 평가하고 업데이트하는 등 기업 전체에서 프로덕션에 있는 모든 모델의 모델 수명주기를 조율한다. 이를 통해 비즈니스 도메인 전문가는 [[데이터 사이언스|데이터 과학자]]와 독립적으로 프로덕션에서 AI 모델을 평가할 수 있다.<ref>{{웹 인용|last1=Barot |first1=Soyeb |title=A Guidance Framework for Operationalizing Machine Learning |url=https://www.gartner.com/en/documents/3891986 |access-date=6 August 2020 |website=Gartner |ref=G00718951}}{{깨진 링크|date=December 2021|bot=medic}}{{cbignore|bot=medic}}</ref>

[[포브스]] 기사에서는 모델옵스를 홍보했다. "기업이 진정한 엔터프라이즈 AI 조직이 되기 위해 AI 이니셔티브를 확장함에 따라, 완전히 운영화된 분석 기능을 갖추게 되면 모델옵스가 중심이 되어 [[데이터옵스]]와 [[데브옵스]]를 모두 연결하게 된다."고 기술했다.<ref>{{웹 인용|last1=Wu |first1=Jun |title=ModelOps Is The Key To Enterprise AI |url=https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/03/31/modelops-is-the-key-to-enterprise-ai/?sh=318c9a6f5a1a |website=Forbes |access-date=5 February 2021}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|정보}}

[[분류:수학적 최적화]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{공직자 정보
| 이름 = 리일규
| 그림 = 
| 그림크기 = 
| 그림설명 = 
| 직책 = 주쿠바 북한대사관 참사관
| 임기 = 
| 전임 = 
| 후임 = 
| 국가 = [[조선민주주의인민공화국]]
| 국적 = [[조선민주주의인민공화국]]→[[대한민국]]
| 출생일 = {{출생년과 나이|1972}}
| 출생지 = [[조선민주주의인민공화국]] [[평양시]]
| 사망일 = 
| 사망지 = 
| 매장지 = 
| 학력 = [[평양외국어대학]]
| 직업 = 외교관
| 정당 = 
| 성별 = 남성
| 형제 = 
| 배우자 = 
| 자녀 = 
| 군복무 = 
| 종교 = 
| 의원 선수 = 
| 의원 대수 = 
| 상훈 = 김정은표창장
| 서명 = 
}}'''리일규'''(1972년 출생)는 조선민주주의인민공화국 외교관 출신 [[북한이탈주민]]이다.

== 생애 ==
청소년기에 알제리, 쿠바 등 다양한 국가에서 유학하였으며, 평양외국어학원 프랑스어과를 졸업했다. 이후 쿠바 아바나대학에서 프랑스어를, [[평양외국어대학]]에서 스페인어를 전공하였다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.chosun.com/politics/diplomacy-defense/2024/07/16/CTI63XTG2ZA6LIRPQ27GF5HOUQ/|제목=[단독] '김정은 표창장' 받은 駐쿠바 北외교관 한국 망명|성=조선일보|날짜=2024-07-16|언어=ko|확인날짜=2024-07-16}}</ref>

1999년 [[조선민주주의인민공화국 외무성|북한 외무성]]에 입부했으며, 입부 이후 인민경제대학 무역특설반(2000-2001) 및 외교특설반(2008-2009), 스위스 국제협상응용연구센터(CASIN) 주최 외교관 전문 교육 과정(2005) 등을 거쳤다.

2011년부터 2016년까지 쿠바 주재 북한대사관에서 3등서기관(대외직급 1등서기관)으로 근무했다. 2013년 북한 국적 선박 청천강호가 무기를 실은 채 파나마 운하를 통과하려다 적발 및 억류되어 사건 해결을 위해 파나마로 급파되었다. 파나마에서 청천강호 및 선원, 화물을 모두 구출해낸 공로로 '김정은 표창장'을 받았다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.voakorea.com/a/chong-chon-gang-case/1957107.html|제목=청천강호 사건 전말|성=VOA 한국어|날짜=2014-07-14|언어=ko|확인날짜=2024-07-18}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1002255199|제목=UN "북한 청천강호, '최대 규모 무기압수' 사례"|성=SBS|날짜=2014-02-21|언어=ko|확인날짜=2024-07-18}}</ref>

이후 2016년 4월부터 12월까지 북한 외무성에서 정책종합국 과장으로 근무하였다. 2016년 12월부터는 아프리카·아랍·라틴아메리카국 부국장으로서 중남미지역과의 외교를 총괄하였으며, 2018년 11월 쿠바의 대통령 미겔 디아스카넬이 평양을 방문할 당시 행사총책을 맡았다. 

2019년, 쿠바 주재 북한대사관의 정무참사관에 임명되었다. 외무성 부국장 및 주쿠바 북한대사관 참사관으로 활동하던 시기, 조선로동당 세포비서를 겸임하였다.

2023년 11월 탈북하였으며, 2024년 7월 한국 언론에 모습을 공개했다.<ref name=":0">{{웹 인용|url=https://www.chosun.com/politics/diplomacy-defense/2024/07/16/PE4JAAE4S5EXJHQ7RJ2OGYPZAQ/|제목=[단독] “北 대미라인 한성렬 간첩 혐의 총살...지켜본 간부들 며칠 밥 못먹어”|성=조선일보|날짜=2024-07-16|언어=ko|확인날짜=2024-07-21}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://www.chosun.com/politics/north_korea/2024/07/17/OP5344QMFZGMJARW7QTQXVCSVA/|제목=[단독] “태영호의 한국 성공담 검색하며 부러워해… 함께 탁구 치던 사이”|성=조선일보|날짜=2024-07-16|언어=ko|확인날짜=2024-07-18}}</ref>

== 경력 ==
* 2009.7-2011.7: 외무성 6국 책임부원
* 2011.9-2016.1: 주쿠바 북한대사관 3등(대외직급 1등) 서기관
* 2016.4-2016.12: 외무성 정책종합국 과장
* 2016.12-2019.2: 외무성 아프리카·아랍·라틴아메리카국 부국장 겸 당세포비서
* 2019.3-2023.11: 주쿠바 북한대사관 정무참사관 겸 당세포비서

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|한국 사람}}
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:1972년 출생]]
[[분류:평양시 출신]]
[[분류:조선민주주의인민공화국의 외교관]]
[[분류:평양외국어대학 동문]]
[[분류:북한이탈주민]]
[[분류:망명자]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''데이터 중복''' 또는 '''데이터 잉여 중복'''(Data redundancy)은 컴퓨터 [[메인 메모리]], 보조 [[기억 장치]], [[컴퓨터 버스]]에서 실제 데이터에 추가되는 데이터의 존재이며 저장되거나 전송된 데이터의 오류 수정을 허용한다. 추가 데이터는 단순히 실제 데이터의 완전한 복사본(반복 코드 유형)일 수도 있고, [[오류 검출 정정|오류를 감지하고 손실되거나 손상된 데이터를 특정 수준까지 재구성]]할 수 있는 선택된 데이터 조각일 수도 있다.

예를 들어, 계산된 검사 비트를 포함함으로써 [[ECC 메모리]]는 각 메모리 [[워드 (컴퓨팅)|워드]] 내에서 단일 비트 오류를 감지하고 수정할 수 있는 반면, RAID 1은 두 개의 [[하드 디스크 드라이브]](HDD)를 논리적 저장 장치로 결합하여 저장된 데이터가 전체 기간 동안 유지되도록 한다.<ref>{{웹 인용
 | url = http://www.cs.rochester.edu/~kshen/papers/usenix2010-li.pdf
 | title = A Realistic Evaluation of Memory Hardware Errors and Software System Susceptibility
 | date = 9 May 2010 | access-date = 16 January 2015
 | author1 = Xin Li | author2 = Michael C. Huang | author3 = Kai Shen | author4 = Lingkun Chu
 | website = cs.rochester.edu }}</ref><ref>{{웹 인용
 | url = http://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/file-raid.pdf
 | title = Operating Systems – Three Easy Pieces: Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAIDs)
 | date = 3 January 2015 | access-date = 16 January 2015
 | author1 = Remzi H. Arpaci-Dusseau | author2 = Andrea C. Arpaci-Dusseau
 | website = cs.wisc.edu }}</ref> 데이터 중복은 자동 데이터 손상에 대한 조치로 사용될 수도 있다. 예를 들어 [[Btrfs]] 및 [[ZFS]]와 같은 [[파일 시스템]]은 저장된 데이터의 복사본과 함께 데이터 및 메타데이터 체크섬을 사용하여 자동 데이터 손상을 감지하고 그 영향을 복구한다.<ref>{{웹 인용
 | url = http://www.oracle.com/technetwork/articles/servers-storage-admin/advanced-btrfs-1734952.html
 | title = How I Use the Advanced Capabilities of Btrfs
 | date = August 2012 | access-date = 26 January 2015
 | author1 = Margaret Bierman | author2 = Lenz Grimmer
 | publisher = Oracle Corporation
}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[데이터 관리]]
* [[다중화 (시스템)]]
* [[여유도]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:컴퓨터 메모리]]
[[분류:자료]]
[[분류:데이터 모델링]]
[[분류:데이터베이스]]
[[분류:장애 허용 컴퓨터 시스템]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''데이터 리터러시'''(Data Literacy) 또는 '''데이터 활용 능력'''은 [[자료]]를 정보로 읽고, 이해하고, 생성하고, 전달하는 능력이다. 일반적인 개념으로서의 [[문해|읽고 쓰는 능력]]과 마찬가지로 데이터 리터러시는 데이터 작업과 관련된 역량에 중점을 둔다. 그러나 이는 데이터를 읽고 이해하는 것과 관련된 특정 기술이 필요하기 때문에 텍스트를 읽는 능력과 유사하지 않다.<ref>{{서적 인용|title=Managing Scientific Information and Research Data|last=Baykoucheva|first=Svetla|publisher=Chandos Publishing|year=2015|isbn=9780081001950|location=Waltham, MA|pages=80}}</ref>

== 배경 ==
[[데이터 수집]]과 [[데이터 공유]]가 일상화되고 [[데이터 분석]]과 [[빅 데이터]]가 뉴스, 비즈니스<ref>{{서적 인용|editor=Hey, A. J.|editor2=Tony Hey|editor3=Tansley, S.|editor4=Tolle, K.|title=The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery.|year=2009|publisher=Microsoft}}</ref>, 정부<ref>{{웹 인용|title=Open Data Philly|url=http://opendataphilly.org/|access-date=14 June 2013}}</ref>, 사회<ref>{{저널 인용|author1=Na, L. |author2= Yan, Z. |name-list-style=amp|title=Promote Data-intensive Scientific Discovery, Enhance Scientific and Technological Innovation Capability: New Model, New Method, and New Challenges Comments on" The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery|journal=Bulletin of Chinese Academy of Sciences|year=2013|volume=1|issue=16}}</ref> 전반에서 공통적인 아이디어가 되면서 학생, 시민, 독자가 데이터 활용 능력을 갖는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 이 개념은 일반적으로 자동화된 수단을 통한 데이터 분석과 결과의 해석 및 적용과 관련된 데이터 과학과 관련이 있다.<ref>{{서적 인용|title=Practical Steps to Digital Research: Strategies and Skills For School Libraries|last=Stanley|first=Deborah B.|date=2018-07-11|publisher=ABC-CLIO|isbn=9781440856723|location=Santa Barbara, CA|pages=275}}</ref>

데이터 활용 능력은 그래프와 차트를 읽고 데이터에서 결론을 도출하는 능력을 포함하여 데이터가 의미하는 바를 이해하는 것과 관련되므로 통계 활용 능력과 구별된다.<ref name=":0">{{서적 인용|title=Data Information Literacy: Librarians, Data, and the Education of a New Generation of Researchers|last1=Carlson|first1=Jake|last2=Johnston|first2=Lisa|publisher=Purdue University Press|year=2015|isbn=9781557536969|location=West Lafayette, Indiana|pages=15}}</ref> 반면, 통계적 리터러시(statistical literacy)는 그래프, 표, 진술, 설문 조사, 연구 등 “일상 매체에 나오는 요약 통계를 읽고 해석하는 능력”을 말한다.<ref name=":0" />

== 같이 보기 ==
* [[정보문해]]
* [[미디어 리터러시]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:수학 교육]]
[[분류:빅 데이터]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Aventurine.jpg|섬네일|right|250px|사금석은 조경용 석재, 건축용 석재, 수족관, 기념물 및 보석을 포함한 다양한 용도로 쓰인다.]]
'''사금석'''(砂金石)은 그 반투명도와 [[판상]] [[광물]] [[내포물]]이 존재하여 [[사금효과]]라고 불리는 반짝이는 효과를 주는 [[규암]]의 한 형태이다.

== 같이 보기 ==
* [[공작석]]
* [[광물 목록]]
* [[광학 현상]]
* [[비취]]
* [[취동광]]

== 외부 링크 ==
{{위키공용분류}}
{{위키낱말사전}}
{{EB1911 poster|Aventurine}}

* [http://mindat.org/min-436.html Aventurine] at Mindat.org

{{장신구}}

{{토막글}}

[[분류:석영 보석]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''루카스 지 아제베두 마세두'''({{llang|pt|Lucas de Azevedo Macedo}}, 1997년 3월 30일~)는 [[브라질]]의 [[축구]] 선수이다.

== 외부 링크 ==
* [https://www.transfermarkt.com/lucas-macedo/profil/spieler/837652 트랜스퍼마크트 - 루카스 지 아제베두 마세두]

{{토막글|사람}}

[[분류:1997년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:20세기 브라질 사람]]
[[분류:21세기 브라질 사람]]
[[분류:브라질의 남자 축구 선수]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{스모 선수 정보
|이름 = 황민부
|사진 = 
|사진크기 = 
|사진설명 = 
|원어명 = 
|본명 = 
|애칭 = 
|국적 = [[대한민국]]
|출생일 = {{출생일과 나이|1968|10|23}} 
|출생지 = [[일본]] [[지바현]] [[지바시]]
|사망일 = <!-- {{사망일과 나이|사망년도|사망월|사망일|출생년도|출생월|출생일}} -->
|사망지 = 
|키 = 182cm
|몸무게 = 115kg
}}
'''황민부'''(黄敏夫, [[1968년]] [[10월 23일]]~)은 [[대한민국]]의 [[스모]] [[선수]]이다.
일본 태생으로 '''와카토쇼 도시오'''(若闘将敏男)라는 이름으로 활동한다.
== 외부 링크 ==
* {{sumodb|1325|若闘将 敏男}}
{{전거 통제}}
{{토막글|사람}}
[[분류:1968년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:20세기 대한민국 사람]]
[[분류:21세기 대한민국 사람]]
[[분류:대한민국의 스모 선수]]
[[분류:지바시 출신]]
{{위키데이터 속성 추적}}
광산농악은 광주광역시 서구 마륵동에 전승되어온 판굿농악을 중심으로 칠석동의 고싸움농악, 소촌동의 당산농악, 산월동의 풍장농악, 옥동과 유계동의 걸립농악 등 광주 지역에서 연주되는 다양한 농악을 집대성한 농악이다.

1990년에 광산농악보존회로 결성되어 같은 해 제31회 전국민속예술경연대회에서 농악부문 최우수상을 수상하는 등 지역 전통농악의 전승과 발전에 기여, 1992년 3월 16일 광주광역시 무형문화재 제8호로 지정됐다. 더불어 정득채(상쇠), 김종회(장구), 서창순(북) 3분 선생님께서 기능보유자로 지정됐다. 

광산농악 홈페이지 https://gwangsannongak.com

{{토막글}}

[[분류:농악]]
'''프레드리크 옌센'''({{llang|no|l2=sv|Fredrik Jensen}})은 다음 사람을 가리킨다.

* [[프레드리크 옌센 (군인)|프레드리크 옌센]](1921년~2011년)은 [[노르웨이]]의 군인이다.
* [[프레드리크 옌센 (축구 선수)|프레드리크 옌센]](1997년~)은 [[핀란드]]의 [[축구]] 선수이다.

== 같이 보기 ==
* [[프레데리크 옌센]]

{{동명이인}}
'''프레데리크 옌센'''({{llang|da|Frederik Jensen}})은 다음 사람을 가리킨다.

* [[프레데리크 니콜라이 옌센|프레데리크 옌센]](1818년~1870년)은 [[노르웨이]]의 [[화가]]이다.
* [[프레데리크 옌센 (배우)|프레데리크 옌센]](1863년~1934)은 [[덴마크]]의 [[배우]]이다.
* [[프레데리크 옌센 (정치인)|프레데리크 옌센]](1900년~1983년)은 [[그린란드]]의 정치인이다.
* [[프레데리크 룬고르 옌센|프레데리크 옌센]](1995년~)은 [[덴마크]]의 [[권투]] 선수이다.

== 같이 보기 ==
* [[프레드리크 옌센]]

{{동명이인}}
{{위키데이터 속성 추적}}
'''데이터 추출'''(Data extraction)은 추가 [[데이터]] 처리 또는 데이터 저장([[데이터 이관]])을 위해 일반적으로 비정형 데이터 소스에서 데이터를 검색하는 행위 또는 프로세스이다. 따라서 중간 추출 시스템으로의 가져오기는 일반적으로 데이터 [[워크플로]]의 다른 단계로 내보내기 전에 데이터 변환과 [[메타데이터]] 추가로 이어진다.

일반적으로 데이터 추출이라는 용어는 측정 또는 [[데이터 로거|기록 장치]]와 같은 기본 소스에서 ([[실험]]) 데이터를 컴퓨터로 처음 가져올 때 적용된다. 오늘날의 전자 장치에는 일반적으로 '[[미가공 데이터]]'를 [[개인용 컴퓨터]]로 스트리밍할 수 있는 전기 커넥터(예: [[USB]])가 제공된다.

== 데이터 소스 ==
일반적인 비정형 데이터 소스에는 [[웹 페이지]], [[이메일]], 문서, [[PDF]], 스캔한 텍스트, 메인프레임 보고서, 스풀 파일, 광고 항목 등이 포함되며 이는 영업 또는 마케팅 리드에 추가로 사용된다. 이러한 비정형 소스에서 데이터를 추출하는 것은 상당한 기술적 과제로 성장했다. 역사적으로 데이터 추출은 물리적 하드웨어 형식의 변경을 처리해야 했지만 현재 데이터 추출의 대부분은 이러한 비정형 데이터 소스와 다양한 소프트웨어 형식에서 데이터를 추출하는 작업을 다루고 있다. 이렇게 웹에서 데이터를 추출하는 과정이 점점 늘어나는 것을 "웹 데이터 추출" 또는 "[[웹 스크래핑]]"이라고 한다.

== 같이 보기 ==
* [[데이터 마이닝]]
* [[추출, 변환, 적재]]
* [[정보 추출]]

[[분류:데이터 관리]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:NNEF logo.svg|섬네일|로고]]
'''신경망 교환 포맷'''(Neural Network Exchange Format, '''NNEF''')은 [[크로노스 그룹]]이 개발한 [[인공 신경망]] [[데이터 교환]] 형식이다. 다양한 장치 및 플랫폼의 애플리케이션에서 신경망 훈련 도구와 추론 엔진을 풍부하게 조합하여 사용할 수 있도록 하여 [[기계 학습]] 배포 단편화를 줄이기 위한 것이다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.khronos.org/nnef/|title=NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF)|date=2016-10-04|website=The Khronos Group|language=en|access-date=2019-02-07}}</ref><ref>{{서적 인용|last1=Seo|first1=B.|last2=Shin|first2=M.|last3=Mo|first3=Y. J.|last4=Kim|first4=J.|title=2018 International Conference on Information Networking (ICOIN) |chapter=Top-down parsing for Neural Network Exchange Format (NNEF) in TensorFlow-based deep learning computation |date=January 2018|pages=522–524|doi=10.1109/ICOIN.2018.8343173|isbn=978-1-5386-2290-2|s2cid=5053900 }}</ref>

== 역사 ==
NNEF는 구조, 작동 및 데이터 측면에서 모든 인공 신경망을 설명할 수 있는 장치 및 구현 독립적 전송 형식으로 크로노스 그룹의 회원사에서 2015년에 제안했다.

표준의 첫 번째 버전은 2017년 12월 임시 형태로 출시되었으며, 2018년 8월 공식 크로노스 표준으로 승인되었다.

== 목표 ==
NNEF의 목표는 데이터 과학자와 엔지니어가 훈련된 네트워크를 선택한 훈련 프레임워크에서 다양한 추론 엔진으로 쉽게 전송할 수 있도록 하는 것이다. NNEF는 신경망을 생성하는 데 사용되는 훈련 도구와 이를 실행하는 데 사용되는 추론 엔진과 관계없이 훈련된 신경망의 구조, 작동 및 매개변수에 대한 완전한 설명을 캡슐화한다.

== 같이 보기 ==
* [[개방형 신경망 교환]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|https://www.khronos.org/nnef/}}

{{크로노스 그룹 표준}}

[[분류:신경망 데이터 교환 포맷]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''소셜 미디어 마이닝'''(Social media mining)은 실행 가능한 패턴을 추출하고, 사용자에 대한 결론을 내리고, 정보에 따라 조치를 취하기 위해 소셜 미디어 사이트 및 모바일 앱의 [[UCC|사용자 생성 콘텐츠]]에서 [[빅 데이터]]를 얻는 프로세스이다. 이는 종종 사용자에게 광고하거나 수행할 목적으로 수행된다. 이 용어는 희귀 광물 채굴의 자원 추출 과정에 비유된다. 자원 추출 채굴을 위해서는 광산 회사가 귀중한 광물을 찾기 위해 막대한 양의 원광석을 이동해야 한다. 마찬가지로, 소셜 미디어 마이닝에서는 소셜 미디어 사용, 온라인 행동, 콘텐츠 공유, 개인 간의 연결, 온라인 구매 행동과 관련된 패턴과 추세를 식별하기 위해 인간 데이터 분석가와 자동화된 소프트웨어 프로그램이 엄청난 양의 원시 소셜 미디어 데이터를 전환해야 한다. 이러한 패턴과 추세는 기업, 정부 및 비영리 조직의 관심 대상이다. 이러한 조직은 이러한 패턴과 추세를 사용하여 전략을 설계하거나 새로운 프로그램, 새로운 제품, 프로세스 또는 서비스를 도입할 수 있기 때문이다.

소셜 미디어 마이닝은 [[컴퓨터 과학]], [[데이터 마이닝]], [[기계 학습]] 및 [[통계학|통계]]의 다양한 기본 개념을 사용한다. 소셜 미디어 채굴자는 대용량 소셜 미디어 데이터 파일을 조사하는 데 적합한 알고리즘을 개발한다. 소셜 미디어 마이닝은 [[사회 연결망 분석]], 네트워크 과학, 사회학, 민족지학, 최적화 및 수학의 이론과 방법론을 기반으로 한다. 이는 대규모 소셜 미디어 데이터에서 의미 있는 패턴을 공식적으로 표현, 측정 및 모델링하는 도구를 포함한다.<ref name="Zafarani">{{웹 인용|last1=Zafarani |first1=Reza |last2=Abbasi |first2=Mohammad Ali |last3=Liu |first3=Huan |title=Social Media Mining: An Introduction |year=2014 |url=http://dmml.asu.edu/smm |access-date = 15 November 2014 }}</ref>  2010년대에는 주요 기업, 정부 및 비영리 조직이 고객, 클라이언트 및 시민에 대한 데이터를 얻기 위해 소셜 미디어 마이닝에 참여했다.

== 같이 보기 ==
* [[텍스트 마이닝]]
* [[데이터 마이닝]]
* [[소셜 미디어]]
* [[웹 스크래핑]]
* [[일반 데이터 보호 규칙]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* Zafarani, Reza; Abbasi, Mohammad Ali; and Liu, Huan (2014); [http://dmml.asu.edu/smm Social Media Mining: An Introduction], [[Cambridge University Press]]
* {{저널 인용|doi=10.2200/S00496ED1V01Y201304DMK007|title=Provenance Data in Social Media|journal=Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery|volume=4|pages=1–84|year=2013|last1=Barbier|first1=Geoffrey|last2=Feng|first2=Zhuo|last3=Gundecha|first3=Pritam|last4=Liu|first4=Huan|s2cid=46794494}}

{{컴퓨터 과학}}

[[분류:데이터 분석]]
[[분류:소셜 미디어]]
[[분류:사회적 정보 처리]]
[[분류:비즈니스 인텔리전스]]
[[분류:빅 데이터]]
[[분류:데이터 마이닝]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''증분 학습'''(Incremental learning)은 기존 모델이 있는 상태에서 추가적인  입력 데이터가 지속적으로 들어오는 [[기계 학습]] 분야다. 컴퓨터 과학에서 증분 학습은 입력 데이터를 지속적으로 사용하여 기존 모델의 지식을 확장하는, 즉 모델을 추가로 학습시키는 기계 학습 방법이다. 이는 훈련 데이터가 시간이 지남에 따라 점진적으로 사용 가능해지거나 크기가 시스템 메모리 제한을 초과할 때 적용할 수 있는 지도 학습 및 비지도 학습의 동적 기술을 나타낸다. 증분 학습을 촉진할 수 있는 알고리즘을 증분 기계 학습 알고리즘이라고 한다.

많은 기존 기계 학습 알고리즘은 본질적으로 증분 학습을 지원한다. 점진적인 학습을 촉진하기 위해 다른 알고리즘을 조정할 수 있다. 증분 알고리즘의 예로는 결정 트리(IDE4, ID5R 및 개나리), 결정 규칙, 인공 신경망(RBF 네트워크, Learn, Fuzzy ARTMAP, TopoART 및 IGNG) 또는 증분 SVM이 있다.

증분 학습의 목적은 학습 모델이 기존 지식을 잊지 않고 새로운 데이터에 적응하는 것이다. 일부 증분 학습기에는 오래된 데이터의 관련성을 제어하는 일부 매개변수 또는 가정이 내장되어 있는 반면, 안정적인 증분 기계 학습 알고리즘이라고 불리는 다른 학습기에는 시간이 지나도 부분적으로 잊혀지지 않는 훈련 데이터의 표현을 학습한다. Fuzzy ART와 TopoART는 이 두 번째 접근 방식의 두 가지 예이다.

증분 알고리즘은 데이터 스트림이나 빅 데이터에 자주 적용되어 데이터 가용성 및 리소스 부족 문제를 각각 해결한다. 주식 추세 예측과 사용자 프로파일링은 새로운 데이터가 지속적으로 제공되는 데이터 스트림의 몇 가지 예이다. 빅 데이터에 증분 학습을 적용하면 분류 또는 예측 시간이 더 빨라지는 것을 목표로 한다.
== 같이 보기 ==
* [[온라인 기계 학습]]
== 외부 링크 ==
* {{웹 인용|title=Brief Introduction to Streaming data and Incremental Algorithms|url=https://blog.bigml.com/2013/03/12/machine-learning-from-streaming-data-two-problems-two-solutions-two-concerns-and-two-lessons/|author=charleslparker|date=March 12, 2013|website=BigML Blog}}
* {{콘퍼런스 인용|title=Incremental learning algorithms and applications|url=https://www.esann.org/sites/default/files/proceedings/legacy/es2016-19.pdf|first1=Alexander|last1=Gepperth|first2=Barbara|last2=Hammer|year=2016|conference=[[European Symposium on Artificial Neural Networks|ESANN]]|pages=357–368}}
* [https://www.LibTopoART.eu LibTopoART:  A software library for incremental learning tasks]
* {{웹 인용|url=https://creme-ml.github.io |title=Creme: Library for incremental learning |archive-url=https://web.archive.org/web/20190803170741/https://creme-ml.github.io/ |archive-date=2019-08-03 }}
* gaenari: [https://github.com/greenfish77/gaenari C++ incremental decision tree algorithm]
* youtube search results [https://www.youtube.com/results?search_query=incremental+learning Incremental Learning]

[[분류:기계 학습 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''레이블 데이터''', '''라벨 데이터'''(Labeled data), 즉 레이블이 지정된 데이터는 하나 이상의 레이블이 지정된 [[표본조사|샘플]] 그룹이다. 라벨링은 일반적으로 라벨이 지정되지 않은 데이터 세트를 가져와 정보 태그로 각 데이터 조각을 보강한다. 예를 들어, 데이터 레이블은 사진에 말이나 소가 포함되어 있는지, 오디오 녹음에서 어떤 단어가 언급되었는지, 비디오에서 수행되는 작업 유형, 뉴스 기사의 주제, 전반적인 내용 등을 나타낼 수 있다. 트윗의 감정은 엑스레이의 점이 종양인지 여부이다.

라벨은 라벨이 지정되지 않은 특정 데이터에 대해 판단을 내리도록 인간에게 요청하여 얻을 수 있다. 레이블이 있는 데이터는 레이블이 없는 원시 데이터보다 얻는 비용이 훨씬 더 비싸다.

== 자동화된 데이터 라벨링 ==
레이블이 지정된 데이터 세트를 얻은 후 [[기계 학습]] 모델을 데이터에 적용하여 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터를 모델에 제공하고 레이블이 지정되지 않은 해당 데이터에 대해 가능한 레이블을 추측하거나 예측할 수 있다.

[[분류:기계 학습]]