laion/Wikipedia-Exotic huggingface dataset:
청송 송강리 습곡구조

청송 송강리 습곡구조(靑松 松江里 褶曲構造, Cheongsong Songgang-ri Fold Structure)는 청송군 파천면 송강리 지역에 드러난 습곡 구조이며 청송 유네스코 세계지질공원의 지질유산이다. 송강리 습곡구조는 선캄브리아기에 형성된 것으로 추정되며 청송 유네스코 세계지질공원의 지질명소 중 가장 나이가 많은 암석이다. 석회규산염암 또는 결정질 석회암은 파천면 병부리, 덕천리, 중평리, 송강리 일부 지역에 분포하며 청송 화강암에 관입당해 일부 포획되어 있다. 이 지층은 주로 석회규산염암으로 구성되고 결정질 석회암과 소량의 운모편암 또는 각섬석 편마암을 협재한다. 청송 화강암과의 접촉부에서는 스카른 광물의 증가로 녹색과 백색이 교호하는 호상구조를 보이기도 한다. 지층의 주향은 덕천리에서 북동 45~북서 78°으로 불규칙하며 경사는 수직 내지 70°로 고각 경사하고 지층이 심하게 교란되어 전체 두께는 알 수 없다. 청송군 파천면 송강리 지역은 시대미상의 변성암류(호상편마암, 화강암질편마암, 석회규산염암류)와 이를 관입한 시대 미상의 화강편마암으로 구성된다. 습곡이 있는 곳의 지질은 석회규산염암류로 용전천 하안을 따라 약 170 m 노출되어 있다. 이곳에서는 아래 사진과 같이 습곡을 비롯해 암맥(Dyke)과 단층 구조를 관찰할 수 있다. 송강리 습곡구조에서는 아래 사진과 같이 습곡으로 인해 암석의 줄무늬가 휘어 있고 특정 층준이 상대적으로 파여 있는데 이는 침식 차이에 기인한 것으로서 석회암이 포함된 부분이 물에 더 많이 녹아 독특한 모양을 만들었다. 습곡으로는 등사습곡, 날개부가 없이 축부만 고립되어 나타나는 층간습곡, Z자형 비대칭습곡 등이 있다. 암맥은 관입시기를 서로 달리하는 3종류의 산성암맥이 인지된다. 단층은 습곡을 절단한 1회의 단층 작용과 이에 수반된 단층경면이 관찰된다. 이들은 적어도 다섯 번의 변형단계를 걸쳐 형성된 것으로 추정된다. 청송 유네스코 세계지질공원 송강리 습곡구조 송강리 습곡구조 표지판(행정 구역상으로는 파천면 신기리에 위치) 북위 36° 29′ 05.5″ 동경 129° 01′ 25.1″﻿ / ﻿북위 36.484861° 동경 129.023639° ﻿ / 36.484861; 129.023639 습곡구조가 드러난 노두로 이어지는 용전천의 연장 120 m의 징검다리. 노란색 사각형 안이 습곡 구조가 드러난 석회규산염암 노두이다. 북위 36° 29′ 05.6″ 동경 129° 01′ 25.1″﻿ / ﻿북위 36.484889° 동경 129.023639° ﻿ / 36.484889; 129.023639 석회규산염암을 관입한 암맥 북위 36° 29′ 05.9″ 동경 129° 01′ 20.2″﻿ / ﻿북위 36.484972° 동경 129.022278° ﻿ / 36.484972; 129.022278 석회규산염암을 관입한 암맥 북위 36° 29′ 05.8″ 동경 129° 01′ 19.9″﻿ / ﻿북위 36.484944° 동경 129.022194° ﻿ / 36.484944; 129.022194 석회규산염암을 관입한 암맥 북위 36° 29′ 06.1″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485028° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485028; 129.022250 석회규산염암을 관입한 암맥 북위 36° 29′ 06.1″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485028° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485028; 129.022250 석회규산염암을 관입한 암맥 북위 36° 29′ 06.1″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485028° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485028; 129.022250 석회규산염암을 관입한 암맥 북위 36° 29′ 06.1″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485028° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485028; 129.022250 습곡 구조 북위 36° 29′ 06.1″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485028° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485028; 129.022250 엽리 북위 36° 29′ 07.2″ 동경 129° 01′ 20.3″﻿ / ﻿북위 36.485333° 동경 129.022306° ﻿ / 36.485333; 129.022306 엽리 북위 36° 29′ 07.1″ 동경 129° 01′ 20.4″﻿ / ﻿북위 36.485306° 동경 129.022333° ﻿ / 36.485306; 129.022333 북위 36° 29′ 07.1″ 동경 129° 01′ 20.2″﻿ / ﻿북위 36.485306° 동경 129.022278° ﻿ / 36.485306; 129.022278 북위 36° 29′ 07.1″ 동경 129° 01′ 20.2″﻿ / ﻿북위 36.485306° 동경 129.022278° ﻿ / 36.485306; 129.022278 북위 36° 29′ 07.0″ 동경 129° 01′ 20.2″﻿ / ﻿북위 36.485278° 동경 129.022278° ﻿ / 36.485278; 129.022278 습곡 북위 36° 29′ 06.9″ 동경 129° 01′ 20.3″﻿ / ﻿북위 36.485250° 동경 129.022306° ﻿ / 36.485250; 129.022306 습곡 북위 36° 29′ 06.7″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485194° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485194; 129.022250 습곡 북위 36° 29′ 06.8″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485222° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485222; 129.022250 습곡 북위 36° 29′ 06.0″ 동경 129° 01′ 20.1″﻿ / ﻿북위 36.485000° 동경 129.022250° ﻿ / 36.485000; 129.022250 청송 유네스코 세계지질공원 습곡과 단층 암맥 청송군 “靑松 地質圖幅說明書 (청송 지질도폭설명서)”. 한국지질자원연구원. 1973년.  “청송군 송강리 석회규산염암류의 지질구조 (Geological Structures of the Limesilicates in the Songgang-ri, Cheongsong-gun, Korea)”. 《한국암석학회》 27 (3): 139-151. 2018년. doi:10.7854/JPSK.2018.27.3.139.  “21. 송강리 습곡구조”. 청송 유네스코 세계지질공원 공식 사이트.
부미 (피아니스트)

부미(본명: 최부미, 1983년 7월 11일~)은 대한민국의 피아니스트이다. 2022년 BOOMI s Jazz Odyssey 조선 2018년 BOOMI s JAZZ ODYSSEY 18년 2017년 Boomis Jazz Odyssey 17년 2015년 엔젤스헤이븐 희망콘서트 2022년 Dichterliebe, Im Wunderschönen Monat Mai 2021년 Decrescent Nostalgia (The Beginning Of Ante Meridiem) 2019년 Boomimood 2022년 예술감독재즈클럽 밤의여왕 오페라 마술피리 2022년 원안, 음악예그리나 in 제물포구락부 1926 2022년 원안, 작곡음악극 예그리나 연향이야기 2021년 공연트라이보울 재즈 페스티벌 2021년 작곡음악극 제물포, 더 재즈 예그리나 부미 공식 사이트 부미 - 페이스북 부미 - 인스타그램
이보형 (기업인)

이보형(1972년 4월 25일~)은 대한민국의 기업인이며, 현 마콜컨설팅그룹 총괄 사장이다. 이보형(1972년 4월 25일~)은 마콜 컨설팅 그룹(Macoll Consulting Group)의 총괄 사장이며, 대한민국의 대표적인 퍼블릭 어페어즈 및 위기관리 전문가이다. 2000년 마콜 컨설팅 그룹에 입사하여 2002년 한국 최초로 퍼블릭 어페어즈(Public Affairs) 서비스, 2003년 소송 커뮤니케이션(Litigation Communications), 2006년  M&A 커뮤니케이션, 2007년 HR 커뮤니케이션, 2016년 비시장 전략 컨설팅, 2020년 시스템스 퍼블릭 어페어즈 서비스를 론칭하며 비시장 전략 경영 컨설팅의 선두 주자로 활약하고 있다. 여러 중앙정부 및 산하기관의 자문위원으로 활동하고 있으며, 대한암협회 이사 등 다양한 NGO들에 대하여 프로보노 활동을 진행하고 있다. 서울대학교 지리학 학사 연세대학교 노사관계 커뮤니케이션 석사 한성대학교 경제학 박사 대한생명 피프라 코리아 시니어 파트너 현 마콜컨설팅그룹 총괄 사장 《복수노조 쟁점에 대한 노ㆍ사ㆍ정의 상호지향적 인식차이와 이해에 대한 연구 : Co-Orientation 모델을 중심으로》(2010년) 《금융위기 전후 부동산시장과 주식시장의 상호영향에 관한 연구》(2019년) 《코로나19가 노동시장에 미친 영향, 청년층-중고령층 고용대체를 중심으로》(2021년) 《노사관계와 커뮤니케이션》(2020년) [매경춘추] 정책검증과 투명성(2024년) [매경춘추] 죄악세(2024년) [매경춘추] 인구절벽에 맞서자(2024년) [매경춘추] 결심과 지속가능성(2024년) [매경춘추] 푸른별과 우주청(2024년) [매경춘추] 프레임과 선거(2024년) [매경춘추] 통해야 오래간다(2024년) Social discussion should precede sickness allwance's introduction(2022년) Conflicts between doctors, nurses over Nursing Act legistation(2022년) Why regulatory reform makes little progress in Korea(2022년) The distress of cancer patients and their families must also be healed(2022년) The advent of an era with creative policy proposals(2022년) Potential conflicts between new government and medical community(2022년) Korea should curb health-harming behaviors to improve health finance(2022년) How should new government increase funding for severe, rare disease drugs?(2022년) The presidential election is over. Now what?(2022년) 새정부 정책 공론장에 기업도 적극 참여해야(2022년) Can Korea make a global blockbuster drug?(2022년) How will election pledges affect drug reimbursement in Korea?(2022년) Presidential election and corporate activities(2022년) How should Korea set health insurance reimbursements?(2021년) How should Korea improve national health insurance system?(2021년) 규제가 약이 되도록 하려면(2021년) 이보형 마콜컨설팅그룹 사장 | “컨설팅도 플랫폼으로 진화… 구독형 모델로 제공될 것” (2021년) [시론] 사내 소통 활성화가 기업의 사활 가른다(2021년) "코로나19發 구조조정 현실화…집단적 노사 갈등 증가할 것"(2020년) 전환기의 기업 전략 下 | 퍼블릭 어페어즈(PA) 역량 강화로 규제환경 정책 리스크 대응해야(2020년) 전환기의 기업 전략 上 | 시장 위의 ‘보이는 손’과 경영전략(2020년) [기고] 관행이 위기다 - 매일경제(2019년) [기고] 수소경제 첫걸음, 사회적 공감대도 넓혀야(2019년) [경영칼럼] 4차 산업혁명 시대 도래 커뮤니케이션 달라져야(2018년) 이보형 마콜컨설팅그룹 대표 “우리나라 기업규제, 시장 못따라가…”(2018년) In times of change, practice becomes risk(2018년) GM Korea and nonmarket strategy(2018년) 위기관리 전문가 이보형 마콜 사장 社측도 주고받기식 벗어나야… 노조와 섬세한 소통 중요(2018년) How to respond in the era of post-truth(2017년) How candlelight protests impact business environment(2017년) [PEOPLE] 리스크 관리 전문가집단 이보형 마콜컨설팅그룹 사장 | “위기 극복 키워드는 팩트 체크와 솔직함”(2017년) ‘위기관리 전문가’ 이보형 대표 “살충제 달걀 파동, 초기 대처 아쉬워…사후 작업도 중요”(2017년) 기업·국가 신뢰 높이는 핵심은 투명한 소통(2017년) 마콜컨설팅그룹
미스터 인터내셔널 2009

미스터 인터내셔널 2009는 2009년 12월 19일 대만에서 열렸다. 이번 대회에는 29명의 참가자가 참가했다.
줄리어스 P. 하일

줄리어스 피터 하일 (Julius Peter Heil, 1876년 7월 24일 ~ 1949년 11월 30일)은 미국의 정치인이자 제30대 위스콘신주지사 (1939년 ~ 1943년)였다. 미국으로 이주한 유대인 이민자인 하일은 독일 제국 뒤스문트안데어모젤에서 태어났다. 어린이로서 그는 위스콘신주 뉴벌린에 있는 농장에서 자신의 가족과 살았고 12세때까지 학교를 다녔다. 하일은 전문적인 용접공으로서 자격을 갖추게 되어 남아메리카를 널리 여행하여 용접된 전차용 강철 경주로를 설치하였다. 1901년 그는 밀워키에서 조차를 만든 하일 컴퍼니를 창립하였다. 1933년 그는 프랭클린 D. 루스벨트 대통령에 의하여 전국 부흥국을 위하여 주의 자문위원회를 이끄는 데 임명되었다. 1938년 공화당 주지사 후보 지명을 이긴 하일은 자신의 진보당 상대 후보이자 현직 주지사 필립 라폴레트를 꺾으러 갔다. 주지사로서 그는 5개의 존재하는 기관들 중에 자동차 학과를 창조하였고 단 하나의 공공 복지학과 아래 복지와 기관 프로그램들을 통합하였다. 논란의 여지가 있는 혁신은 그의 주의 행정부에서 더욱 큰 효율성을 달성하는 데 디자인된 학과별 연구부서의 창조였다. 하일의 두번째 기간 동안 미국은 제2차 세계 대전에 들어갔고, 현역으로 소집된 국가 경비대를 대체하는 데 주립 경비대가 창조되었다. 뉴욕 타임스는 주지사로서 가끔 "Julius the Just"으로 알려진 하일이 광대와 어리석은 장난으로 유명했다는 것을 보고하였다. 그는 1940년 재선되었으나 1942년 진보당 소속의 올랜드 스틴 루미스에게 패하였는 데 뉴욕 타임스에 의하면 그의 인기없던 노동 기록 때문이었다고 한다. 주지사로서 3번째 기간을 패한 후, 하일은 하일 컴퍼니의 사장 그리고 이후에 이사회의 의장이 되었다. 그는 위스콘신주의 낙농 제품들을 흥행하는 데 전국을 순회하였다. 1949년 11월 30일 향년 73세의 나이에 하일은 밀워키에서 심부전으로 사망하였다. 그는 위스콘신주 브룩필드에 있는 위스콘신 공동 묘지에 안치되었다. 프랭크와 바버라 하일의 아들인 그는 1900년 6월 4일 엘리자베스 콘래드에게 결혼하였고 부부는 단 하나의 아들 조지프 F. 하일을 두었다. (영어) 줄리어스 P. 하일 - 파인드 어 그레이브
미스터 인터내셔널 2008

미스터 인터내셔널 2008은 2008년 11월 24일 대만에서 열렸다. 이번 대회에는 30명의 참가자가 참가했다.
함평군의 향토문화유산

함평군의 향토문화유산은 문화재보호법 제2조 제1항에 열거된 유형으로서 동법 제2조 제2항에 의한 지정문화재가 아닌 것 중 보존·보호·관리할 가치가 있는 유형·무형·기념물·민속자료 등의 문화유산을 말한다. “함평군 향토문화유산 보호관리 조례”. 2024년 3월 7일에 확인함.  함평군 홈페이지 - 고시/공고
미스터 인터내셔널 2006

미스터 인터내셔널 2006은 2006년 10월 7일 싱가포르에서 처음으로 개최된 각국 19명의 참가자로 구성된 글로벌 남성 대회이다.
코치스

코치스(Cochise, c. 1805 – 1874년 6월 8일)는 1860년대 미국 남서부에 백인의 침입에 저항하여 투쟁한 치리카와 아파치 족 인디언의 추장이다. 아파치 전쟁 당시 주요 전쟁 지도자였던 그는 1861년에 시작된 봉기를 이끌었다. 아파치 무리의 전쟁은 너무 치열해서 군대, 정착민, 상인 모두가 철수할 수밖에 없었다. 미국 남북전쟁(1861~65)에 참전할 군대가 소집되자 애리조나는 사실상 아파치족의 손에 버려졌다. 1870년 미군의 조지 크룩 장군이 애리조나 지역의 통치를 맡았다. 그는 많은 아파치들에게 인디언 보호구역을 정해 살게 해주며 그들의 환심을 샀다. 1872년 평화 협상을 코치스와 맺게 되었다. 협상을 이끈 하워드 장군은 아파치 인디언들이 고향에서 영구히 거주할 수 있도록 하겠다고 코치스에게 약속했다. 그런 약속을 받아낸 다음, 코치스는 더 이상 투쟁을 중단 하겠다며 자수를 선언했다. 코치스는 보호구역에서 평화롭게 살다가 1874년 사망했다. 애리조나의 코치스 카운티는 그의 이름을 따서 명명되었다. 제로니모 '고향 땅 지키려 싸운' 아파치 추장 코치스 (VOA Korea)
맨헌트 인터내셔널 1993

맨헌트 인터내셔널 1993은 1993년 11월 30일 호주 골드 코스트에서 처음으로 개최된 남자 대회이다. 총 22명의 참가자가 첫 번째 타이틀을 획득하기 위해 경쟁했다.
시디바라니

시디바라니(아랍어: سيدي براني  pronounced [ˈsiːdi bɑɾˈɾɑːni])는 이집트-리비아 국경에서 동쪽으로 약 95 km, 리비아 투브루크에서 동쪽으로 약 240 km 떨어진 이집트의 마을이다. 자위야의 수장이었던 세누시인인 시디 에스사디 엘바라니의 이름을 따서 마을 이름이 붙여졌으며 마을 주민 대부분이 베두인이다. 이 마을에는 작은 음식점과 주유소, 호텔이 하나 있지만 관광 활동이나 역사적 유적지는 거의 없다. 이집트 공군의 공군기지가 있기도 했다. 로마의 리비아 교두보(마르마리카)에 있는 로마 도시인 지그라 근처에 있는 시디바라니는 역사 기록에는 거의 나오지 않았으나 제2차 세계 대전 이탈리아의 이집트 침공 당시 이탈리아군의 진격한계선으로 자주 언급되었다. 이탈리아 제10군이 시디바라니에 진지를 구축했다. 영국군 제8군과 함께 복무한 미국 야전병원 자원병들은 1942년 6월 시디바라니에서 동쪽으로 약 48 km 떨어진 지역에 본부를 삼았다. 2005년 10월 3일 일식 당시 시디바라니에서 동쪽으로 27 km 떨어진 관측지점에서 과학 원정대가 일식을 관측했다. 쾨펜의 기후 구분에 따르면 시디바라니는 온난 사막 기후(BWh)에 속하지만 일부 지역은 이집트 북부 해안의 온난한 기온을 띈다. “Sīdī Barrānī (Kism (urban and rural parts), Egypt) - Population Statistics, Charts, Map and Location”. 《www.citypopulation.de》. 2023년 3월 18일에 확인함.  Souar men Beladi magazine, no. 2, Souar men tharikh at Tariqa as Sanusiya, Maktab as Seraj li Di'aya wal I'lan, p. 39. “US says Russia has deployed forces to Egypt air base”. 《Middle East online》. 2017년 3월 15일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2017년 3월 14일에 확인함.  [1] 보관됨 11월 26, 2010 - 웨이백 머신 George Rock. History of the American Field Service, 1920–1955. New York, 1956. "Valoria La Buena annular eclipse expedition Oct. 3, 2005" (report), Solar Physics Group, Astrophysics Lab, University of Rome, January 10, 2007, webpage (mostly Italian): ICRA-solar: mentions the Sidi Barrani observation area. “Climate: Sidi al Barrani – Climate graph, Temperature graph, Climate table”. Climate-Data.org. 2013년 8월 17일에 확인함.  위키미디어 공용에 관련된 미디어 분류가 있습니다. 시디바라니 Photograph of twilight Sidi Barrani solar eclipse (Oct. 2005, copyright 2005–2007 Magyar Csillagászati Egyesület): Hungarian-foto Sidi-twilight (540x345, 38 KB). Photograph of solar eclipse at Sidi Barrani (Oct. 2005, copyright 2005–2007 Magyar Csillagászati Egyesület): Hungarian-foto Sidi-eclipse (9 KB). Photograph of Sidi Barrani observers (Oct. 2005, copyright 2005–2007 Magyar Csillagászati Egyesület): Hungarian-foto Sidi-people (50 KB).
프라이빗 헬 36

《프라이빗 헬 36》(영어: Private Hell 36)은 미국에서 제작된 돈 시걸 감독의 1954년 범죄 누아르 영화이다. 아이다 러피노, 스티브 코크런, 하워드 더프, 딘 재거, 도러시 멀론 등이 출연하였고 콜리어 영이 제작하였다. 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. 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 (영어) 프라이빗 헬 36 - 인터넷 영화 데이터베이스
맨헌트 인터내셔널 1994

맨헌트 인터내셔널 1994는 호주 골드 코스트에서 두 번째로 열린 남자 대회이다. 총 24명의 참가자가 경쟁했다.
카타고

카타고(KataGo)는 최고 수준의 인간 플레이어를 물리칠 수 있는 자유-오픈 소스 컴퓨터 바둑 프로그램이다. 2019년 2월 27일에 처음 출시되었으며 데이비드 우(David Wu)가 개발했다. 딥마인드의 알파고 제로에서 사용되는 기술을 기반으로 카타고는 위치 평가 및 정책 지침을 제공하는 합성곱 신경망으로 몬테카를로 트리 탐색을 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. KataGo on GitHub KataGo on Sensei's Library KataGo Training website
릴라 제로

릴라 제로(Leela Zero)는 2017년 10월 25일에 출시된 자유-오픈 소스 컴퓨터 바둑 프로그램이다. 이 프로그램은 체스 엔진 Sjeng 및 바둑 엔진 릴라(Leela)의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발했다. 릴라 제로의 알고리즘은 알파고 제로에 관한 딥마인드의 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 푸저우시에서 열린 베리지노믹스 컵 월드 AI 바둑(BerryGenomics Cup World AI Go) 토너먼트에서 3위를 차지했다. 2018년 말 더 뉴요커는 릴라와 릴라 제로를 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사했다. 2018년 초, 다른 팀도 동일한 코드 기반에서 릴라 체스 제로를 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. 릴라 제로 - 공식 웹사이트 Leela Zero on GitHub Leela Zero on Sensei's Library Play Leela Zero on ZBaduk
릴라 (소프트웨어)

릴라(Leela)는 체스 엔진 Sjeng의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발한 컴퓨터 바둑 소프트웨어이다. 2008년 컴퓨터 올림피아드에서 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 제로와는 구별된다. 릴라 제로 릴라 - 공식 웹사이트 Leela on Sensei's Library
개방형 신경망 교환

개방형 신경망 교환(Open Neural Network Exchange, ONNX)은 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 깃허브에서 사용할 수 있다. ONNX는 원래 Toffee라는 이름으로 페이스북의 PyTorch 팀에서 개발되었다. 2017년 9월에는 ONNX로 이름이 바뀌고 페이스북과 마이크로소프트가 발표했다. 나중에 IBM, 화웨이, 인텔, AMD, Arm 및 퀄컴이 이 계획에 대한 지원을 발표했다. 2017년 10월 마이크로소프트는 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. 신경망 교환 포맷 Boyd, Eric (2017년 9월 7일). “Microsoft and Facebook create open ecosystem for AI model interoperability – Microsoft Cognitive Toolkit”. 《Microsoft Cognitive Toolkit》 (미국 영어). 2017년 10월 11일에 확인함.  《onnx: Open Neural Network Exchange》, Open Neural Network Exchange, 2017년 10월 11일, 2017년 10월 11일에 확인함
마이크로소프트 코그니티브 툴킷

마이크로소프트 코그니티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit, 이전 이름: CNTK)은 마이크로소프트 리서치에서 개발한 구식의 딥 러닝 프레임워크이다. 마이크로소프트 코그니티브 툴킷은 유향 그래프를 통한 일련의 계산 단계로 신경망을 설명한다. 개방형 신경망 교환
알파고 대 커제

알파고 대 커제(AlphaGo vs Ke Jie)는 지난 2017년 5월 23일, 25일, 27일 중국 우전진에서 열린 '바둑의 미래 서밋'의 일환으로 컴퓨터 바둑 프로그램 알파고 마스터와 현재 세계 1위 커제의 3대 바둑 대결이다. 알파고는 세 게임 모두에서 커제를 이겼다. 알파고 대 이세돌 Commentary from DeepMind 보관됨 6 6월 2019 - 웨이백 머신 Ke Jie's comments after the game. Commentary at Sensei's Library. Game 1 Game 2 Game 3
마스터 (소프트웨어)

마스터(Master)는 온라인에서 사용되는 계정 이름(원래 Magister/Magist)의 이름을 딴 딥마인드의 바둑 소프트웨어 알파고 버전으로, 2016년 12월 29일부터 2017년 1월 4일까지 인간 전문 바둑 플레이어를 상대로 60연속 온라인 게임에서 승리했다. 2017년 5월에 열린 바둑의 미래 서밋에서도 사용되었다. 엘로(Elo) 등급이 4,858인 단일 머신에서 4개의 TPU를 사용했다. 딥마인드는 알파고 마스터가 알파고 대 이세돌에서 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.
입자 군집 최적화

입자 군집 최적화(Particle swarm optimization, PSO)는 계산과학에서 주어진 품질 측정과 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 노력하여 문제를 최적화하는 계산 방법이다. 여기서는 입자라고 불리는 후보 솔루션 집단을 갖고 입자의 위치와 속도에 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 사회행동을 시뮬레이션하기 위해 고안되었다. 이 알고리즘은 단순화되었으며 최적화를 수행하는 것으로 관찰되었다. 케네디와 에버하트의 책은 PSO와 떼 지능의 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 메타휴리스틱이다. 또한 PSO는 최적화되는 문제의 기울기 (벡터)를 사용하지 않는다. 즉, PSO에서는 경사 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 기존 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제를 미분할 수 있도록 요구하지 않는다. 그러나 PSO와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다. 파티클 필터 떼 지능 Particle Swarm Central is a repository for information on PSO. Several source codes are freely available. A brief video of particle swarms optimizing three benchmark functions. Simulation of PSO convergence in a two-dimensional space (Matlab). Applications of PSO. Liu, Yang (2009). “Automatic calibration of a rainfall–runoff model using a fast and elitist multi-objective particle swarm algorithm”. 《Expert Systems with Applications》 36 (5): 9533–9538. doi:10.1016/j.eswa.2008.10.086.  Links to PSO source code Archived 2021년 4월 15일 - 웨이백 머신
차분 진화

차분 진화(Differential evolution, DE)는 진화 연산에서 주어진 품질 척도와 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 시도하여 문제를 최적화하는 방법이다. 이러한 방법은 최적화된 문제에 대해 가정을 거의 또는 전혀 하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있기 때문에 일반적으로 메타휴리스틱스라고 알려져 있다. 그러나 DE와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다. DE는 다차원 실수 함수에 사용되지만 최적화되는 문제의 기울기 (벡터)를 사용하지 않는다. 즉, DE에서는 기울기 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 고전적인 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제가 미분 가능하도록 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. 유전 알고리즘
화100

《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 TOP7이 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. (TOP5는 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. 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. 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)
남극관 (유적)

남극관(南極觀)은 전북특별자치도 고창군 무장면 성내리 139에 있다. 2020년 6월 23일 고창군의 향토문화유산 제9호로 지정되었다. 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. “고창군청”.
부스팅

부스팅(boosting)은 기계 학습에서 지도 학습의 편향과 분산을 주로 줄이기 위한 앙상블 메타 알고리즘이자 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 분류자로 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 학습과 통계학에 상당한 영향을 미쳤으며 특히 부스팅의 발전으로 이어졌다. 처음 선보였을 때 가설 강화 문제는 단순히 약한 학습자를 강한 학습자로 바꾸는 과정을 의미했다. Scikit-learn 오렌지 (소프트웨어) 웨카 (기계 학습) R (프로그래밍 언어) 랜덤 포레스트 배깅 로지스틱 회귀 최대 엔트로피 원리 교차타당도 Robert E. Schapire (2003); The Boosting Approach to Machine Learning: An Overview, MSRI (Mathematical Sciences Research Institute) Workshop on Nonlinear Estimation and Classification Zhou Zhi-Hua (2014) Boosting 25 years 보관됨 2016-08-20 - 웨이백 머신, CCL 2014 Keynote.
C4.5 알고리즘

C4.5 알고리즘은 로스 퀸란(Ross Quinlan)이 개발한 결정 트리를 생성하는 데 사용되는 알고리즘이다. C4.5는 퀸란의 이전 ID3 알고리즘을 확장한 것이다. C4.5에 의해 생성된 결정 트리는 분류에 사용될 수 있으며, 이러한 이유로 C4.5는 종종 통계적 분류기라고도 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. ID3 알고리즘 Original implementation on Ross Quinlan's homepage: http://www.rulequest.com/Personal/ See5 and C5.0
ID3 알고리즘

ID3 알고리즘(Iterative Dichotomiser 3)은 결정 트리 학습법에서 로스 퀸란(Ross Quinlan)이 발명한 알고리즘으로 데이터세트에서 의사결정 트리를 생성하는 데 사용된다. ID3은 C4.5 알고리즘의 전신이며 일반적으로 기계 학습 및 자연어 처리 분야에서 사용된다. 다음 중 하나의 경우 하위 집합에 대한 재귀가 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 가장 일반적인 예제 클래스로 레이블이 지정된다. 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 속성을 나타내는 각 비종단 노드(내부 노드)와 이 분기의 최종 하위 집합의 클래스 레이블을 나타내는 터미널 노드(리프 노드)로 구성된다. 결정 트리 학습법 C4.5 알고리즘 결정 트리 학습법 Seminars – http://www2.cs.uregina.ca/ Description and examples – http://www.cise.ufl.edu/ Description and examples – http://www.cis.temple.edu/ Decision Trees and Political Party Classification
그라디언트 부스팅

그라디언트 부스팅(Gradient boosting)은 기능 공간에서의 부스팅을 기반으로 하는 기계 학습 기술로, 목표는 기존 부스팅에 사용되는 일반적인 잔차가 아닌 유사 잔차이다. 이는 약한 예측 모델의 앙상블 형태로 예측 모델을 제공한다. 즉, 일반적으로 단순한 결정 트리인 데이터에 대해 거의 가정하지 않는 모델이다. 결정 트리가 약한 학습기인 경우 결과 알고리즘을 그래디언트 부스팅 트리라고 한다. 일반적으로 랜덤 포레스트보다 성능이 뛰어난다. 그래디언트 부스팅 트리 모델은 다른 부스팅 방법과 마찬가지로 단계적 방식으로 구축되지만 임의의 미분 가능한 손실 함수를 최적화하여 다른 방법을 일반화한다. 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. 에이다부스트 랜덤 포레스트 XGBoost 결정 트리 학습법 How to explain gradient boosting Gradient Boosted Regression Trees LightGBM
커널 메소드

기계 학습에서 커널 머신(kernel machine)은 패턴 분석을 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 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 함수를 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 트릭이라고 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 고유 문제를 기반으로 하며 통계적으로 근거가 충분하다. 일반적으로 통계적 속성은 통계적 학습이론을 사용하여 분석된다. 커널 밀도 추정 유사도 학습 Kernel-Machines Org—community website onlineprediction.net Kernel Methods Article
최적 판별 분석과 분류 트리 분석

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 오류율을 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 분석의 대안이다. 데이터 마이닝 결정 트리 인자 분석 선형 분류 로짓 기계 학습 퍼셉트론 통계학 LDA tutorial using MS Excel IMSL discriminant analysis function DSCRM, which has many useful mathematical definitions.