laion/Wikipedia-Exotic huggingface dataset:
신경 스타일 전이

모나리자에 적용된 신경 스타일 전이: 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 심층 신경망을 사용하는 것이 특징이다. NST의 일반적인 용도는 유명한 그림의 모습을 사용자가 제공한 사진으로 전송하는 등 사진에서 인공 예술 작품을 만드는 것이다. 딥아트 및 프리즈마를 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.
WGAN

WGAN(560 AM)은 포틀랜드에 운영이 허가된 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 변환기인 98.5 W253DA를 통해서도 들린다. 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. WGAN은 메인주의 비상 경보 시스템을 위한 주요 진입점인 방송국이다. Radio-Locator.com/W253DA Radio-Locator.com/WGAN W253DA in the FCC FM station database W253DA at FCCdata.org
노숙자 (동음이의)

노숙자의 다른 뜻은 다음과 같다. 노숙자는 공원, 길거리, 지하철 등을 거처로 삼는 사람을 가리키는 단어이다. 노숙자(1971년 ~ )는 대한민국의 희극 배우이다. 노숙자(1943년 ~ )는 대한민국의 화가이다. 제목에 "노숙자" 항목을 포함한 모든 문서
카살레몬페라토

카살레몬페라토(Casale Monferrato)는 이탈리아 북서부 피에몬테주 알레산드리아도에 있는 도시이다. 카살레 몬페라토 대성당 (Duomo di Casale Monferrato; Cattedrale di Sant'Evasio) FBC 카살레 : 1909년에 창단된 카살레 몬페라토를 연고로 하는 축구팀 주니어 카살레 (A.S. Junior Pallacanestro Casale) :1956년에 창단된 카살레 몬페라토를 연고로 하는 농구팀 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. 카살레 몬페라토 시청 홈페이지
StyleGAN

StyleGAN은 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 PyTorch에 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. The original 2018 Nvidia StyleGAN paper 'A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks' at arXiv.org StyleGAN code at GitHub.com This Person Does Not Exist Generated Photos
무게 함수

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 평균이다. 무게 함수는 통계 및 분석에서 자주 사용되며 측정값의 개념과 밀접한 관련이 있다. 무게 함수는 이산 설정과 연속 설정 모두에 사용될 수 있다. 이것들은 "가중 미적분학" 및 "메타 미적분학"이라고 불리는 미적분학 시스템을 구성하는 데 사용될 수 있다. 질량 중심 수치적분 직교 가중 산술 평균 선형 결합 측도 Jane Grossman, Michael Grossman, Robert Katz. The First Systems of Weighted Differential and Integral Calculus, ISBN 0-9771170-1-4, 1980. Jane Grossman.Meta-Calculus: Differential and Integral, ISBN 0-9771170-2-2, 1981.
제로샷 학습

제로샷 학습(Zero-shot learning, 제로샷 러닝, ZSL)은 테스트 시 학습자가 훈련 중에 관찰되지 않은 클래스의 샘플을 관찰하고 해당 샘플이 속한 클래스를 예측해야 하는 딥 러닝의 문제 설정이다. 제로샷 방법은 일반적으로 객체의 관찰 가능한 구별 속성을 인코딩하는 일종의 보조 정보를 통해 관찰된 클래스와 관찰되지 않은 클래스를 연결함으로써 작동한다. 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. 전이학습 Xian, Yongqin; Lampert, Christoph H.; Schiele, Bernt; Akata, Zeynep (2020년 9월 23일). “Zero-Shot Learning -- A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad and the Ugly”. arXiv:1707.00600 [cs.CV].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Xian, Yongqin; Schiele, Bernt; Akata, Zeynep (2017). “Zero-shot learning-the good, the bad and the ugly”. 《Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》: 4582–4591. arXiv:1703.04394. Bibcode:2017arXiv170304394X.
ZSL

ZSL은 아래 항목을 함의한다. 사우디 프로페셔널리그(Saudi Professional League) 제로샷 학습(Zero-shot learning)
수치 미분

수치 미분(Numerical differentiation) 알고리즘은 수치해석학에서 함수 값과 함수에 대한 기타 지식을 사용하여 수학적 함수 또는 함수 서브루틴의 미분을 추정한다. 가장 간단한 방법은 유한 차분 근사를 사용하는 것이다. 간단한 2점 추정은 점 (x, f(x)) 및 (x h, f(x h))를 통과하는 가까운 할선의 기울기를 계산하는 것이다. 작은 숫자 h를 선택하면 h는 x의 작은 변화를 나타내며 양수 또는 음수일 수 있다. 이 선의 기울기는 다음과 같다. f ( x + h ) − f ( x − h ) 2 h . {\displaystyle {\frac {f(x+h)-f(x-h)}{2h}}.} 수치적분 수치 분석 소프트웨어 목록 Numerical Differentiation from wolfram.com Numerical Differentiation Resources: Textbook notes, PPT, Worksheets, Audiovisual YouTube Lectures at Numerical Methods for STEM Undergraduate
허경희

허경희(1990년 1월 1일 ~)는 대한민국의 방송인이자 전 럭비 선수다. 서울체육고등학교 한국체육대학교 도전! 수퍼모델 코리아 3 (2012) 골 때리는 그녀들 (2022) 피지컬: 100 시즌 2 - 언더그라운드 (2024) - Top100 제18회 자카르타-팔렘방 아시안게임 럭비 국가대표 (2018) 제17회 인천 아시안게임 럭비 국가대표 (2014) http://m.tvdaily.co.kr/article.php?aid=17075178001700569019
릿지 회귀

릿지 회귀(Ridge regression)는 독립 변수의 상관 관계가 높은 시나리오에서 다중 회귀 모델의 계수를 추정하는 방법이다. 계량경제학, 화학, 공학 등 다양한 분야에서 사용되었다. 안드레이 니콜라예비치 티호노프의 이름을 딴 '티호노프 정규화'라고도 알려진 이 방법은 잘못 제기된 문제를 정규화하는 방법이다. 선형 회귀 분석에서 다중 공선성 문제를 완화하는 데 특히 유용한다. 이 문제는 매개변수 수가 많은 모델에서 흔히 발생한다. 일반적으로 이 방법은 허용 가능한 편향의 대가로 매개변수 추정 문제에서 향상된 효율성을 제공한다(편향-분산 트레이드오프 문서 참고). 이 이론은 1970년 호얼(Hoerl)과 케나드(Kennard)가 테크노메트릭스(Technometrics) 논문 "릿지 회귀: 비직교 문제의 편향 추정" 및 "릿지 회귀: 비직교 문제의 적용"에서 처음 소개했다. 이는 릿지해석 분야에 대한 10년 간의 연구 결과였다. 릿지 회귀는 선형 회귀 모델에 일부 다중 공선형(상관 관계가 높은) 독립 변수가 있는 경우 릿지 회귀 추정기(RR)를 생성하여 최소 제곱 추정기의 부정확성에 대한 가능한 솔루션으로 개발되었다. 이는 분산과 평균 제곱 추정량이 이전에 파생된 최소 제곱 추정값보다 작은 경우가 많기 때문에 더 정확한 릿지 매개변수 추정값을 제공한다. 라쏘 Hilt, Donald E.; Seegrist, Donald W. (1977). 《Ridge, a computer program for calculating ridge regression estimates》. doi:10.5962/bhl.title.68934.  Gruber, Marvin (1998). 《Improving Efficiency by Shrinkage: The James--Stein and Ridge Regression Estimators》. CRC Press. 2쪽. ISBN 978-0-8247-0156-7.  Kennedy, Peter (2003). 《A Guide to Econometrics》 Fif판. Cambridge: The MIT Press. 205–206쪽. ISBN 0-262-61183-X.  Gruber, Marvin (1998). 《Improving Efficiency by Shrinkage: The James–Stein and Ridge Regression Estimators》. Boca Raton: CRC Press. 7–15쪽. ISBN 0-8247-0156-9.  Hoerl, Arthur E.; Kennard, Robert W. (1970). “Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems”. 《Technometrics》 12 (1): 55–67. doi:10.2307/1267351. JSTOR 1267351.  Hoerl, Arthur E.; Kennard, Robert W. (1970). “Ridge Regression: Applications to Nonorthogonal Problems”. 《Technometrics》 12 (1): 69–82. doi:10.2307/1267352. JSTOR 1267352.  Beck, James Vere; Arnold, Kenneth J. (1977). 《Parameter Estimation in Engineering and Science》. James Beck. 287쪽. ISBN 978-0-471-06118-2.  Jolliffe, I. T. (2006). 《Principal Component Analysis》. Springer Science & Business Media. 178쪽. ISBN 978-0-387-22440-4.
개방형 협업

개방형 협업(Open collaboration)은 "기여자와 비기여자 모두에게 제공되는 경제적 가치가 있는 제품(또는 서비스)을 만들기 위해 상호 작용하는 목표 지향적이지만 느슨하게 조정된 참가자에 의존하는 혁신 또는 생산 시스템"이다. 이는 오픈 소스 소프트웨어에서 눈에 띄게 관찰되지만 인터넷 포럼, 메일링 리스트 및 온라인 커뮤니티와 같은 다른 많은 경우에서도 찾을 수 있다. 개방형 협업은 비트코인, TEDx, 위키백과 등 다양한 벤처를 강조하는 운영 원칙이다. 개방형 협업은 피어 프로덕션 및 대량 협업의 기본 원칙이다. 처음에는 오픈 소스 소프트웨어에서 관찰되었으며 리처드 스톨먼의 GNU 선언문에 의해 대중화되었다. 그 이후로 인터넷 포럼, 메일링 리스트, 인터넷 커뮤니티 및 많은 사례와 같은 다른 많은 사례에서도 찾을 수 있다. 크리에이티브 커먼즈와 같은 오픈 콘텐츠. 또한 크라우드소싱, 협력적 소비, 개방형 혁신(오픈 이노베이션)의 몇 가지 사례를 들 수 있다. 일반인 기반 공동 생산방식 오픈 소스 모델 오픈 놀리지 Sheen S. Levine; Michael J. Prietula (2014). Open Collaboration for Innovation: Principles and Performance “Open collaboration leading to novel organizations - American'Girl Rachel And Sons The Crimson White Brothers”.  Lakhani, Karim R., & von Hippel, Eric (2003). How Open Source Software Works: Free User to User Assistance. Research Policy, 32, 923–943 doi 10.2139/ssrn.290305 Jarvenpaa, S. L., & Majchrzak, Ann (2008). Knowledge Collaboration Among Professionals Protecting National Security: Role of Transactive Memories in Ego-Centered Knowledge Networks. Organization Science, 19(2), 260-276 doi 10.1287/orsc.1070.0315 Faraj, S., Jarvenpaa, S. L., & Majchrzak, Ann (2011). Knowledge Collaboration in Online Communities Archived 2021년 10월 6일 - 웨이백 머신. Organization Science, 22(5), 1224-1239, doi 10.1287/orsc.1100.0614
황찬섭

황찬섭(1997년 1월 11일 ~)은 대한민국의 씨름 선수다. 태백에서 금강까지 - 씨름의 희열 (2019) 피지컬: 100 시즌 2 - 언더그라운드 (2024) - Top100 https://n.news.naver.com/article/609/0000556253?sid=106
구조적 위험 최소화

구조적 위험 최소화(Structural risk minimization, SRM)는 기계 학습에서 사용되는 귀납적 원리이다. 일반적으로 기계 학습에서는 일반화된 모델을 유한 데이터 세트에서 선택해야 하며 결과적으로 과적합 문제가 발생한다. 즉, 모델이 훈련 세트의 특수성에 너무 강하게 맞춰지고 새 데이터에 제대로 일반화되지 않는다. SRM 원칙은 모델의 복잡성과 훈련 데이터 피팅 성공 사이의 균형을 유지하여 이 문제를 해결한다. 이 원칙은 블라디미르 바프니크, 알렉세이 키르보넨키스가 1974년에 쓴 책에서 처음으로 제시되었으며 VC 차원을 사용한다. 서포트 벡터 머신 모형 선택 정칙화
태권크리

태권크리는 대한민국의 음악 그룹이다. 2023년 EP 앨범 [Taekwondo (태권도)]로 데뷔했다. Taekwondo(태권도) (2023) T.K.D (2024) 태권도진흥재단 홍보대사 (2023) 제75주년 국군의날 홍보대사 (2023) 천안 K컬처박람회 홍보대사 (2023) 성남 세계태권도한마당 조직위원회 홍보대사 (2023) 성남 국제오픈태권도대회 홍보대사 (2023) 성남시태권도협회 홍보대사 (2023) https://n.news.naver.com/article/016/0002271302?sid=106
마리오 켐페스

마리오 알베르토 켐페스(스페인어: Mario Alberto Kempes, 1954년 7월 15일 ~ )는 은퇴한 아르헨티나 출신의 축구선수다. 그는 전성기 시절을 발렌시아 CF에서 보냈는데, 그곳에서 투우사 (El Matador)라는 별명이 붙여졌다. 1978년 FIFA 월드컵 우승의 주역이었다. 2004년 3월에는 FIFA 100에 선정되었다. 켐페스는 7살때 유소년 클럽에 들어갔고, 15세때 인스티투토 아틀레티코 센트랄 코르도바의 유소년 클럽에서 활약했다. 그 후 로사리오 센트랄에서 뛰면서 107경기에 나와 86골을 넣어 주목을 받았다. 그는 하드워킹 포워드(Hardworking Forward)라고 불렸는데, 페널티 에리어 바깥쪽에서부터 달려들어와서 공격을 하는, 당시에는 흔하지 않던 공격법을 사용하였다.(당시 중앙공격수는 페널티 에리어 안에서 혼자 활동했다.) 수비수들은 그의 공격법을 제대로 대처해내지 못했었다. 그는 1973년부터 아르헨티나 축구 국가대표팀의 일원으로서 활약했었다. 그는 1978년 FIFA 월드컵의 아르헨티나 선수중 유일하게 외국에서 활약하던 선수였다. 그는 당시 발렌시아 CF에서 뛰고 있었다. 그는 1977시즌과 1978시즌 프리메라리가의 득점왕이었고, 월드컵에서도 그러할 것이라고 판단되었었다. 그러나 그는 1974년 FIFA 월드컵에서 득점을 하지 못했고, 1978년 월드컵의 토너먼트때까지 득점순위에 없었다. 그러나 그는 1978년 FIFA 월드컵 토너먼트에서 아르헨티나는 페루와 폴란드를 연파하면서 결승에 진출하였으며 결승에서도 네덜란드와 연장 혈투끝에 신승을 거두고 우승을 차지했다. 이 과정에서 켐페스 자신도 6골을 넣었고, 그 월드컵의 득점왕이 되었다. 이로써 그에게는 투우사, 야생마 등의 별명이 붙었다. 그는 1981년 리버 플레이트로 이적했고, 1982년 다시 발렌시아로 돌아가 2시즌 동안 활약했다. 1982년 FIFA 월드컵에도 출전했는데 이 당시의 아르헨티나 축구 국가대표팀은 엔트리상으로 지상최강팀이라 해도 과언이 아니였는데 켐페스와 마라도나가 주전으로 뛰고 있었기 때문이였다. 당시 세계 축구계에서는 켐페스와 마라도나 중에 한명만 보유해도 우승후보라 여겨졌는데 아르헨티나는 이 뛰어난 두 명의 선수를 모두 보유하고 있었다. 하지만 막상 아르헨티나 대표팀이 스페인 현지에 도착했을 때 아르헨티나 국내에서 거짓선전하고 있었던 것과는 달리 포클랜드 전쟁이 영국의 승리로 끝났다는 것을 알게 되었고 팀 전체가 너무나 큰 충격을 받은 탓에 이 월드컵기간 내내 울기만 했다. 하지만 디팬딩챔피언답게 엘살바도르를 10-1이라는 기상천외한 점수로 승리한 헝가리를 여유있게 물리쳤으며 엘살바도르에게도 승리를 거머쥐고 2라운드에 손쉽게 진출했으나 하필이면 2라운드에서 조편성이 월드컵 역사상 전무후무한 최고의 죽음의 조였는데 무려 브라질 축구 국가대표팀과 이탈리아 축구 국가대표팀이라는 조편성인 데다가 켐페스와 같이 팀의 기둥인 마라도나가 울분을 못참고 브라질과의 시합 도중 상대선수를 발로 차서 퇴장당하는 바람에 수적 열세로 무너졌고 아르헨티나는 그렇게 탈락했다. 그 후 여러 마이너 팀들에서 뛰다가, 1996년 인도네시아 팀인 펠리타 자야에서 은퇴하였다. 그는 펠리타 자야에서 선수겸 감독으로서 활약했었다. 그는 알바니아 팀인 KS 루쉬냐에서 감독으로 데뷔했는데, 그는 알바니아 축구 역사상 첫 외국인 감독이 되었다. 그러나 그는 1년 후 베네수엘라 팀인 AC 미네로스 데 과야나의 감독이 되었고, 1999년에는 볼리비아의 더 스트롱기스트, 2000년에는 클럽 블루밍의 감독이 되었다. 그는 2000년 클럽 인데펜디엔테 페트롤레로의 감독이 되었으나, 2001년 감독직을 그만두었다. 현재 ESPN의 축구 분석가로 일한다. 1978년 FIFA 월드컵당시 아르헨티나 축구 국가대표팀의 감독이였던 세사르 루이스 메노티는 아르헨티나 축구 국가대표팀의 엔트리에 디에고 마라도나를 제외시키면서 마라도나? 없어도 돼! 우리에겐 마라도나 대신 켐페스가 있으니까 상관없다.라고 말했다. 마리오 켐페스는 1978년 FIFA 월드컵에서 우승을 일구어냈으며 디에고 마라도나 역시 1986년 FIFA 월드컵에서 우승을 일구어 냈으나 정작 이 마리오 캠페스와 디에고 마라도나가 아르헨티나 축구 국가대표팀에 동반 포함되어 출전한 1982년 FIFA 월드컵에서는 1라운드만 겨우 통과하고 2라운드에서 탈락했다. 국왕컵 : 1978-79 유로피언컵 위너스컵 : 1979-80 UEFA 슈퍼컵 : 1980 프리메라 디비시온 : 1981 FIFA 월드컵 : 1978 프리메라 디비시온 득점왕 : 1974, 1976 라리가 득점왕 : 1976-77, 1977-78 FIFA 월드컵 골든볼 : 1978 FIFA 월드컵 득점왕 : 1978 남아메리카 올해의 선수 : 1978 옹즈도르 : 1978 올림피아 드 프라타 : 1978 UEFA컵 위너스컵 득점왕 : 1979-80 20세기 남아메리카 선수 23위 : 2006 AFA 아르헨티나 역대 베스트 : 2015 에스타디오 마리오 켐페스 스타디움 명명 : 2010 골든풋 : 2007 FIFA 100 : 2004 위키미디어 공용에 관련된 미디어 분류가 있습니다. 마리오 켐페스 네이버 캐스트 : 마리오 켐페스
가상 인간

가상 인간(virtual human) 또는 디지털 인간(digital human, 디지털 휴먼)은 소프트웨어적인 가상의 인물 또는 인간이다. 가상 인간은 다양한 산업(항공우주, 자동차, 기계, 가구 등), 의류 산업, 통신(아바타), 의학 등의 시뮬레이션, 비디오 게임, 영화 제작, 인적 요소, 인체 공학 및 사용성 연구에서 도구 및 인공 동반자로 만들어졌다. 이러한 응용에는 도메인 종속 시뮬레이션 충실도가 필요하다. 의료 애플리케이션에는 특정 내부 장기의 정확한 시뮬레이션이 필요할 수 있다. 영화 산업은 최고의 미적 기준, 자연스러운 움직임 및 표정을 요구한다. 인체공학적 연구에서는 특정 인구 집단에 대한 충실한 신체 비율과 제약 조건이 있는 현실적인 이동이 필요하다. 메타휴먼을 통한 언리얼 엔진과 웨타 FX 인수를 통한 유니티 (게임 엔진)와 같은 게임 엔진은 물리 기반 렌더링을 사용하여 디지털 인간과 실시간 상호 작용을 가능하게 했다.
다중 클래스 분류

다중 클래스 분류(Multiclass classification) 또는 다중 분류는 기계 학습 및 통계적 분류에서 인스턴스를 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다(인스턴스를 두 클래스 중 하나로 분류하는 것을 이진 분류라고 함). 많은 분류 알고리즘(특히 다항 로지스틱 회귀)은 자연스럽게 두 개 이상의 클래스 사용을 허용하지만 일부는 본질적으로 이진 알고리즘이다. 그러나 이들은 다양한 전략을 통해 다항 분류자로 바뀔 수 있다. 다중 클래스 분류는 각 인스턴스에 대해 여러 레이블이 예측되는 다중 레이블 분류와는 구별한다. 퍼셉트론 다중 작업 학습
다중 레이블 분류

다중 레이블 분류(multi-label classification) 또는 다중 출력 분류(multi-output classification)는 기계 학습에서 여러 개의 비독점 레이블이 각 인스턴스에 할당될 수 있는 분류 문제의 변형이다. 다중 레이블 분류는 인스턴스를 여러(2개 이상) 클래스 중 하나로 정확하게 분류하는 단일 레이블 문제인 다중 클래스 분류를 일반화한 것이다. 다중 레이블 문제에서 레이블은 비배타적이며 인스턴스가 할당될 수 있는 클래스 수에 대한 제약이 없다. 공식적으로 다중 레이블 분류는 입력 x를 이진 벡터 y에 매핑하는 모델을 찾는 문제이다. 즉, y의 각 요소(레이블)에 대해 0 또는 1의 값을 할당한다. 다중 클래스 분류
프라임킹즈

프라임킹즈는 대한민국의 스트리트 댄서 그룹이다. 스트릿 맨 파이터 (2022) 스트릿 맨 파이터 [ON THE STAGE] 전국투어 (2022) 세상에 단 하나뿐인 안무 전시 ＆ 쇼케이스 A.B.M. - 안양 (2023) PRIMEKINGZ FANMEETING (2023) 워터밤 서울 2023 (2023) http://www.asiaa.co.kr/news/articleView.html?idxno=125384
공정성

공정성(fairness, 페어니스)은 기계 학습에서 기계 학습 모델을 기반으로 하는 자동화된 의사 결정 프로세스에서 알고리즘 편향을 수정하려는 다양한 시도를 의미한다. 머신러닝 프로세스 이후 컴퓨터가 내리는 결정이 민감한 것으로 간주되는 변수를 기반으로 한 경우 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 예를 들어 젠더, 민족, 성적 지향 또는 장애 등이 있다. 많은 윤리적 개념의 경우와 마찬가지로 공정성과 편견에 대한 정의는 항상 논란의 여지가 있다. 일반적으로 의사결정 과정이 사람들의 삶에 영향을 미칠 때 공정성과 편견이 관련이 있는 것으로 간주된다. 기계 학습에서 알고리즘 편향 문제는 잘 알려져 있고 잘 연구되어 있다. 결과는 다양한 요인에 의해 왜곡될 수 있으므로 특정 그룹이나 개인에 대해 불공정한 것으로 간주될 수 있다. 소셜 미디어 사이트가 소비자에게 개인화된 뉴스를 전달하는 방식을 예로 들 수 있다. 알고리즘 편향 기계 학습
심층 신뢰 신경망

심층 신뢰 신경망(Deep belief network, DBN)은 기계 학습에서 생성적 그래픽 모델이거나 심층 신경망 클래스로, 여러 레이어의 잠재 변수("숨겨진 단위")로 구성되며 레이어 간 연결은 있지만 각 레이어 내 유닛 간 연결은 없다. 지도 없이 일련의 사례에 대해 훈련을 받으면 DBN은 입력을 확률적으로 재구성하는 방법을 배울 수 있다. 그런 다음 레이어는 특징 탐지기 역할을 한다. 이 학습 단계 후에는 분류를 수행하기 위해 감독을 통해 DBN을 추가로 훈련할 수 있다. DBN은 제한된 볼츠만 머신(RBM) 또는 자동 인코더와 같은 단순하고 감독되지 않는 네트워크의 구성으로 볼 수 있으며, 여기서 각 하위 네트워크의 숨겨진 레이어는 다음 네트워크의 가시 레이어 역할을 한다. RBM은 "가시적" 입력 레이어와 숨겨진 레이어가 있고 레이어 내부가 아닌 레이어 간 연결이 있는 무향 생성 에너지 기반 모델이다. 이 구성은 레이어의 "가장 낮은" 쌍(가장 낮은 가시 레이어는 트레이닝 세트임)부터 시작하여 대조 발산이 각 하위 네트워크에 차례로 적용되는 빠른 레이어별 비지도 훈련 절차로 이어진다. DBN이 한 번에 한 계층씩 탐욕스럽게 훈련될 수 있다는 관찰은 최초의 효과적인 딥러닝 알고리즘 중 하나로 이어졌다.:6 전반적으로, 실제 응용 및 시나리오에서 DBN의 매력적인 구현 및 사용이 많이 있다(예: 뇌전도, 약물 발견). 베이즈 네트워크 딥 러닝 Hinton G (2009). “Deep belief networks”. 《Scholarpedia》 4 (5): 5947. Bibcode:2009SchpJ...4.5947H. doi:10.4249/scholarpedia.5947.  Hinton GE, Osindero S, Teh YW (July 2006). “A fast learning algorithm for deep belief nets” (PDF). 《Neural Computation》 18 (7): 1527–54. CiteSeerX 10.1.1.76.1541. doi:10.1162/neco.2006.18.7.1527. PMID 16764513. S2CID 2309950.  Bengio, Yoshua; Lamblin, Pascal; Popovici, Dan; Larochelle, Hugh (2007). 《Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks》 (PDF). NIPS.  지원되지 않는 변수 무시됨: |name-list-style= (도움말) Bengio, Y. (2009). “Learning Deep Architectures for AI” (PDF). 《Foundations and Trends in Machine Learning》 2: 1–127. CiteSeerX 10.1.1.701.9550. doi:10.1561/2200000006.  Movahedi F, Coyle JL, Sejdic E (May 2018). “Deep Belief Networks for Electroencephalography: A Review of Recent Contributions and Future Outlooks”. 《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》 (미국 영어) 22 (3): 642–652. doi:10.1109/jbhi.2017.2727218. PMC 5967386. PMID 28715343.  Ghasemi, Pérez-Sánchez; Mehri, Pérez-Garrido (2018). “Neural network and deep-learning algorithms used in QSAR studies: merits and drawbacks”. 《Drug Discovery Today》 23 (10): 1784–1790. doi:10.1016/j.drudis.2018.06.016. PMID 29936244. S2CID 49418479.  Ghasemi, Pérez-Sánchez; Mehri, fassihi (2016). “The Role of Different Sampling Methods in Improving Biological Activity Prediction Using Deep Belief Network”. 《Journal of Computational Chemistry》 38 (10): 1–8. doi:10.1002/jcc.24671. PMID 27862046. S2CID 12077015.  Gawehn E, Hiss JA, Schneider G (January 2016). “Deep Learning in Drug Discovery”. 《Molecular Informatics》 35 (1): 3–14. doi:10.1002/minf.201501008. PMID 27491648. S2CID 10574953.  “Deep Belief Networks”. Deep Learning Tutorials.  “Deep Belief Network Example”. Deeplearning4j Tutorials. 2016년 10월 3일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2015년 2월 22일에 확인함.
이항 분류

이항 분류(Binary classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹(각각 클래스라고 함) 중 하나로 분류하는 작업이다. 일반적인 이항 분류 문제는 다음과 같다. 환자에게 특정 질병이 있는지 여부를 확인하기 위한 의료 검사 사양이 충족되었는지 여부를 결정하는 업계 품질 관리 정보 검색에서 페이지가 검색 결과 집합에 있어야 하는지 여부를 결정 이항 분류는 실제 상황에 적용되는 이분법이다. 많은 실제 이항 분류 문제에서 두 그룹은 대칭이 아니며 전체 정확도보다는 다양한 오류 유형의 상대적 비율이 중요하다. 예를 들어, 의학 검사에서 질병이 없을 때 이를 감지하는 것(위양성)은 질병이 있을 때 이를 감지하지 못하는 것(위음성)과 다르게 간주된다. 베이즈 추론 혼동 행렬 탐지 이론 커널 메소드 기저율 오류 수신자 조작 특성 정밀도와 재현율
장면 그래프

장면 그래프 또는 씬 그래프(Scene graph)는 벡터 기반 그래픽 편집 응용 프로그램과 최신 컴퓨터 게임에서 일반적으로 사용되는 일반적인 자료 구조로, 그래픽 장면의 논리적이고 공간적인 표현을 배열한다. 그래프 또는 트리 구조의 노드 모음이다. 트리 노드에는 많은 자식이 있을 수 있지만 부모는 하나만 있을 수 있으며 부모의 효과는 모든 자식 노드에 적용된다. 그룹에서 수행된 작업은 그 효과를 모든 구성원에게 자동으로 전파한다. 많은 프로그램에서 각 그룹 수준에서 기하학적 변환 행렬을 연결하고 이러한 행렬을 함께 연결하는 것은 이러한 작업을 처리하는 효율적이고 자연스러운 방법이다. 예를 들어 일반적인 기능은 관련된 모양과 개체를 단일 개체처럼 쉽게 조작할 수 있는 복합 개체로 그룹화하는 기능이다. 그래프 (자료 구조) 그래프 이론 트리 구조 Java3D Aviatrix3D LG3D OpenSG IRISPerformer OpenSceneGraph VulkanSceneGraph Visualization Library
제한된 볼츠만 머신

제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann machine, RBM)은 입력 집합에 대한 확률 분포를 학습할 수 있는 생성 확률론적 인공 신경망이다. RBM은 1986년 폴 스몰렌스키에 의해 "Harmonium"이라는 이름으로 처음 제안되었으며, 제프리 힌턴과 공동 작업자가 2000년대 중반에 빠른 학습 알고리즘을 사용한 이후 두각을 나타냈다. RBM은 차원 축소, 분류, 협업 필터링, 기능 학습, 주제 모델링, 면역학, 심지어 다체 양자 역학에서도 응용 분야를 찾았다. 작업에 따라 지도 방식 또는 비지도 방식으로 교육을 받을 수 있다. 오토인코더 Sherrington, David; Kirkpatrick, Scott (1975), “Solvable Model of a Spin-Glass”, 《Physical Review Letters》 35 (35): 1792–1796, Bibcode:1975PhRvL..35.1792S, doi:10.1103/PhysRevLett.35.1792  Smolensky, Paul (1986). 〈Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory〉 (PDF). Rumelhart, David E.; McLelland, James L. 《Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations》. MIT Press. 194–281쪽. ISBN 0-262-68053-X.  Python implementation of Bernoulli RBM and tutorial SimpleRBM is a very small RBM code (24kB) useful for you to learn about how RBMs learn and work. Julia implementation of Restricted Boltzmann machines: https://github.com/cossio/RestrictedBoltzmannMachines.jl
힌지 손실

힌지 손실(Hinge loss)은 기계 학습에서 분류기를 훈련하는 데 사용되는 손실 함수이다. 힌지 손실은 "최대 마진" 분류에 사용되며, 특히 SVM(서포트 벡터 머신)에 사용된다. 의도한 출력이 t = ±1이면서 분류기 점수 y에 대해 예측 y의 힌지 손실은 다음과 같이 정의된다. ℓ ( y ) = max ( 0 , 1 − t ⋅ y ) {\displaystyle \ell (y)=\max(0,1-t\cdot y)} y는 예측된 클래스 레이블이 아니라 분류기 결정 함수의 "원시" 출력이어야 한다. 예를 들어 선형 SVM에서 y = w*x b이다. 여기서 (w,b)는 초평면의 매개변수이고 x는 입력 변수이다. Rosasco, L.; De Vito, E. D.; Caponnetto, A.; Piana, M.; Verri, A. (2004). “Are Loss Functions All the Same?” (PDF). 《Neural Computation》 16 (5): 1063–1076. CiteSeerX 10.1.1.109.6786. doi:10.1162/089976604773135104. PMID 15070510.
대각화

대각화(Diagonalization)는 아래 항목을 함의한다. 대각화 가능 행렬 대각선 논법 제목에 "대각화" 항목을 포함한 모든 문서
오스트랄로피테쿠스 가르히

오스트랄로피테쿠스 가르히(학명 : Australopithecus garhi)는 1996년 팀 화이트가 에티오피아 아와쉬 강에서 발견한 화석 인류이다. 약 300만~200만년전에 살았으며 다른 오스트랄로피테쿠스보다 한결 발전된 사회를 가졌다. '가르히'란 인근 아파르 부족의 말인 아파르어로 '놀랍다'라는 뜻이며, 처음으로 석기를 사용했다고 알려져 있다. 어떤 이들은 단순히 오스트랄로피테쿠스의 한 종으로 보는 이도 있으나 어떤 이들은 사람속과 오스트랄로피테쿠스속을 이어주는 화석이라고 생각하는 이도 있다.[누가?]
알리 케이타

알리 케이타(스웨덴어: Aly Keita, 1986년 12월 8일 ~ )는 외스테르순드 FK에서 골키퍼로 활약하고 있는 기니의 프로 축구 선수이다. 스웨덴에서 태어난 그는 기니 국가대표팀에서 뛰고 있다. 케이타는 2007년 시리아스카 IF로 이적하기 전, 스킬예보 SK에서 선수 생활을 시작했다. 2012 시즌 직전, 케이타는 시리아스카 IF를 떠나 베스테로스 SK로 자유 이적했다. 2016년 8월 15일, 케이타는 옌셰핑스 셰드라 IF와의 경기에서 투구 침략자의 공격을 받았다. 1-1로 비길 뻔 했던 경기가 끝날 무렵, 한 침략자가 경기장으로 달려나와 케이타를 붙잡았다. 그는 나중에 대결 중에 신전에 부딪혔다고 보고했다. 이 사건 이후, 17세의 침략자는 체포되었고 경기는 중단되었다. 그 해 스웨덴 1부 리그에서 경기가 취소된 것은 이번이 두 번째이며, 첫 번째 경기는 IFK 예테보리와 4월 말뫼의 경기였다. 케이타는 스웨덴에서 기니 아버지와 노르웨이 어머니 사이에서 태어났다. 그는 2018년 4월에 기니 축구 국가대표팀을 대표하기로 선택했고, 2018년 10월에 국가대표팀에 소집되었다. 케이타는 2018년 10월 12일 르완다와의 2019년 아프리카 네이션스컵 예선 전에서 기니 국가대표팀으로 합류해 데뷔했다. “Aly Keita Soccer Stats - Season & Career Statistics”. 《www.foxsports.com》.  “Aly Keita Profile”. 2016년 8월 17일에 확인함.  “Ostersunds goalkeeper Aly Keita attacked by pitch invader during match”. BBC Sport. 2016년 8월 16일.  “IFK Goteborg vs. Malmo abandoned after firework, corner flag thrown”. ESPN. 2016년 4월 28일.  “Foot – Aly Keita : " J'ai toujours rêvé de jouer pour l'équipe nationale de Guinée "”. 2018년 4월 29일.  “Guinea call-up Napoli's uncapped Amadou Diawara”. BBC Sport. 2018년 10월 4일.  Football, CAF - Confederation of African. “CAF - Competitions - 32nd Edition of Total Africa Cup of Nations - Match Details”. 《www.cafonline.com》.  위키미디어 공용에 관련된 미디어 분류가 있습니다. 알리 케이타 알리 케이타 프로필 - 사커웨이 (영어) 알리 케이타 - National Football Teams
베링 해협

베링 해협(영어: Bering Strait, 러시아어: Бе́рингов проли́в)은 아시아 쪽의 데즈네프 곶과 북아메리카 쪽의 프린스오브웨일스 곶 사이의 해협이다. 폭은 85 km, 깊이는 30-50 m가량 된다. 북쪽으로는 북극해의 일부인 축치해, 남쪽으로는 태평양의 일부인 베링해와 연결된다. 덴마크 출신의 러시아 탐험가 비투스 베링을 따라 이름붙여졌다. 빙하 시대에 해수면이 낮아졌을 때는 베링 육교를 통해 아시아와 아메리카가 연결되어 동물들이 오갈수 있었다. 아메리카 대륙에 처음으로 인류가 진출한 것도 이곳을 통해서였다. 위키미디어 공용에 베링 해협 관련 미디어 분류가 있습니다.
헤어스프레이 (1988년 사운드트랙)

《헤어스프레이: 오리지널 모션 픽처 사운드트랙》(Hairspray: Original Motion Picture Soundtrack)은 1988년 존 워터스의 영화 《헤어스프레이》의 사운드트랙이다. 오리지널 노래 한 곡을 비롯하여 영화에 쓰인 다른 음악가의 로큰롤, 리듬 앤 블루스 노래가 수록되어 있다. 1988년 MCA 레코드에서 발매하였다. "Hairspray" (레이첼 스위트, 데보라 해리) – 3:13 "The Madison Time" (레이 브라이언트 콤보) – 3:07 "I'm Blue (The Gong-Gong Song)" (The Ikettes) – 2:28 "Mama Didn't Lie" (젠 브래들리) – 2:00 "Town Without Pity" (진 피트니) – 2:52 "The Roach" (진, 웬델) – 2:30 "Foot Stompin'" (플레어즈) – 2:16 "Shake a Tail Feather" (파이브 두톤스) – 2:21 "The Bug" (제리 달먼, 나이트캡스) – 2:15 "You'll Lose a Good Thing" (바바라 린) – 2:18 "I Wish I Were a Princess" (리틀 페기 마치) – 2:13 "Nothing Takes the Place of You" (Toussaint McCall – 3:17 《헤어스프레이 (1988년 영화)》 《헤어스프레이 (2002년 사운드트랙)》 《헤어스프레이 (2007년 사운드트랙)》
강면하

강면하(姜冕夏, 1901년 8월 26일~1987년 4월), 후에 강재호(姜宰豪)로 개명한 인물은 일제강점기에 활동한 독립운동가이다. 대한독립군비단(大韓獨立軍團)을 조직하여 상해 대한민국 임시정부 교통부(交通部)와 연락을 취하면서 교통국(交通局)이라는 비밀연락기구를 설치하고 군자금을 모금하는 등의 활동으로 대한민국의 독립에 크게 기여했다. 본 문서의 강면하는 후에 강재호로 개명한 독립유공자로서, 다른 역사적 인물이나 친일파로 알려진 동명의 인물과는 전혀 다른 인물임을 명확히 한다. 강면하(강재호)는 대한민국의 독립을 위해 헌신한 인물로, 그의 이름과 업적은 독립운동가로서의 공헌에 국한된다. 독립유공자 공적조서(관리번호: 8746) 함경남도 이원에서 태어난 강면하는 1919년 3.1운동에 참여하며 1920년 고향에서 대한독립군비단인 홍익청년단(弘益靑年團)을 조직하고 교통국을 설치했다. 임시정부 내무부의 비밀연락망 조직인 연통제(聯通制)를 통해 당시 상해 대한민국 임시정부 내무총장 안창호와 연락을 유지하며 군자금 모금에 힘썼으나 1921년 1월에 체포되었다. 함께한 안창호와의 협력을 바탕으로 1921년 3월 함흥지방법원에서 징역 5년(최고형)을 선고받고, 서울복심법원에서 확정되어 서대문형무소(西大門刑務所)에서 복역했다. 석방된 후에도 항일운동을 계속하였으며, 1925년 장의단 서울 폭탄사건, 1927년 보천보사건 등에 관련되어 검거되었다. 석방이후 항일구국운동을 지속했다. 강면하의 독립운동에 대한 기여는 건국훈장 애족장 수여를 통해 인정받았으며, 그의 노력은 한국 독립운동사에서 기록되어 있습니다. 특히, 연통제와 교통국의 활동을 통해 대한민국임시정부와 국내외 국민 간의 독립 의지를 상통하고 구국 사업의 완성을 기하며, 내외의 독립을 수립하기 위한 중요한 역할을 수행하였다. 1919: 3.1운동을 통해 향리 이원에서 장날을 이용하여 독립만세 시위운동에 참가하였다. 1920: 9월 대한독립군비단인 홍익청년단을 함남 이원군(利原郡)에 조직했다. 1920: 9월 함남 이원군에 교통국으로 설치하여 비밀연락기구를 통해 상해 임시정부교통부와 소통을 조직하여 연락 및 군사 활동, 군자금 모집, 대원 모집 활동, 교육기관 설립 등을 지원 하였다. 1921: 3월 함흥지법(咸興地法)에서 징역 5년(최고형) 선고. 1921: 노령 및 만주에 있는 조선인에게 임시정부활동 상황을 알리는 문서를 전달로 8월 조선총독부 재판소인 경성복심에서 5년 징억형을 선고받고 서대문형무소(西大門刑務所)에 투옥되었다. 1921: 서대문형무소에서 8개월 옥고를 치렀으나 특별사면(特別赦免)으로 석방된다. 1925: 장의단(章儀團) 서울 폭탄 사건에 관련 피검되었으나 6개월 재옥후 석방된다. 1927: 보천보사건(普天堡事件)과 관련하여 혜산경찰서(惠山警察署)에서 체포되었으나 석방되었다. 이후 그는 항일운동을 계속하였다. 1968년: 그의 건국 공로가 인정되어 대통령 표창을 수여받았다. 1990년: 정부는 고인의 공훈을 기리기 위해 건국훈장 애족장을 추서하였다. 1968년: 대통령 표창 1990년: 건국훈장 애족장 장남: 강철종 배우자: 박연희 손자: 강태욱 배우자: 박정순 증손자: 강윤식 배우자: 윤아름 증손녀: 강윤영 손자: 강태준 손녀: 강태이 손녀: 강태연 딸: 강인숙 배우자: 이어령 두산백과, "강면하", 두산백과 두피디아. [1] 국가기록원, "강면하 독립운동 관련 판결문", 국가기록원. [2] “강면하”. 국회전자도서관.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말) “인물정보”. 도산아카데미.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말)[깨진 링크(과거 내용 찾기)] “인물정보”.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말) “인물정보”.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말) “두피디아”.  “강면하”. 호남기록문화유산.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말) “강면하”. 호남기록문화유산.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말) “강철종 저작물 보관 정보”. 국회전자도서관.  지원되지 않는 변수 무시됨: |접근날짜= (도움말)[깨진 링크(과거 내용 찾기)] 네이버 지식백과 국가기록원 국가보훈처 한국민족문화대백과사전 독립운동사자료집 14권
부룬디의 국장

부룬디의 국장은 1966년에 제정되었다. 국장 가운데에 그려져 있는 노란색 테를 두른 빨간색 방패 안에는 사자의 머리가 그려져 있으며, 방패 뒤쪽에는 엇갈린 채로 놓여 있는 3개의 아프리카의 전통적인 창이 그려져 있다. 방패 아래쪽에 있는 리본에는 부룬디의 나라 표어인 "통일, 노동, 진보" ("Unité, Travail, Progrès") 라는 문구가 프랑스어로 쓰여 있다.
파멜라 커슨

파멜라 수잔 커슨(영어: Pamela Susan Courson, 1946년 12월 22일 ~ 1974년 4월 25일)은 도어즈의 멤버인 짐 모리슨의 여자친구였다. 커슨은 1971년 파리 아파트 욕조에서 모리슨의 시신을 발견했다고 말했다. 그녀는 그보다 3년 뒤인 1974년에 사망했다. 그녀는 이후에 법적으로 그의 일반 부인으로 인정되었다. 위키미디어 공용에 관련된 미디어 분류가 있습니다. 파멜라 커슨 (영어) 파멜라 커슨 - 파인드 어 그레이브
우쓰화이

우쓰화이(중국어 정체자: 吳斯懷, 병음: Wú Sīhuái, 1951년 12월 15일 ~ )는 타이완의 정치인이자 육군 중장이다. 2020년 지려대표의 입법위원으로 당선된다. 위키미디어 공용에 관련된 미디어 분류가 있습니다. 우쓰화이
오스트랄로피테쿠스 바렐그하자리

오스트랄로피테쿠스 바헬그하자리(Australopithecus bahrelghazali)는 1993년 차드에서 M. Brunet에 의해 발견되었다. 이 화석은 360만년 전~300만년 전에 살았던 것으로 추정된다. 오스트랄로피테쿠스 아파렌시스와 비슷하여 진위 여부에 대해 논쟁 중이나 인정하지 않는 수가 많다.[누가?] 화석 인류
아야네 (배우)

아야네(일본어: 文音, 1988년 3월 17일 ~ )는 일본의 여배우로, 도쿄도 세타가야구 출신했다.
량원인

량원인(중국어: 梁文音, 병음: Liáng Wényīn, 루카이어: Leheane Palray 리헤인 팔레이, 1987년 4월 8일~)은 대만의 가수이다. 량원인 - 페이스북
엘리너 일린 존슨

엘리너 일린 슈만(혼전성 존슨(Johnson), 영어: Eleanor Ileen Shuman, 1910년 8월 23일 ~ 1998년 3월 7일)은 미국의 전화 교환원이자 1912년 4월 15일 RMS 타이타닉 침몰 사고의 마지막 생존자 중 한 명이다. Eleanor Shuman, Passenger on the Titanic, dies at 87 Encyclopedia Titanica biography