laion/Wikipedia-Exotic huggingface dataset:
데이터 비닝

데이터 비닝(Data binning)은 사소한 관측 오차의 영향을 줄이는 데 사용되는 데이터 전처리 기술이다. 특정 작은 간격(빈)에 속하는 원래 데이터 값은 해당 간격을 나타내는 값(종종 중심경향치(평균값 또는 중앙값))으로 대체된다. 이는 양자화와 관련이 있다. 데이터 비닝은 가로축에서 작동하고 양자화는 세로축에서 작동한다. 비닝은 반올림을 일반화한 것이다. 통계 데이터 비닝은 다소 연속적인 값의 수를 더 적은 수의 "빈"으로 그룹화하는 방법이다. 예를 들어, 한 그룹의 사람들에 대한 데이터가 있는 경우 그들의 연령을 더 작은 수의 연령 간격으로 정렬할 수 있다(예: 5년마다 그룹화). 또한 한 번에 여러 차원을 구간화하여 다변량 통계에 사용할 수도 있다. 디지털 화상 처리에서 "비닝"은 매우 다른 의미를 갖는다. 픽셀 비닝은 판독 중이나 판독 후에 해당 값을 합산하거나 평균화하여 이미지 전체에서 인접한 화소 블록을 결합하는 프로세스이다. 데이터 양이 줄어든다. 또한 결과의 상대적 소음 수준도 더 낮다. 중도절단 히스토그램 측정 수준 양자화 (정보 이론) 반올림
다중 작업 학습

다중 작업 학습(Multi-task learning, MTL)은 여러 학습 작업을 동시에 해결하면서 작업 간의 공통점과 차이점을 활용하는 기계 학습의 하위 분야이다. 이는 모델을 별도로 훈련하는 것과 비교할 때 작업별 모델의 학습 효율성과 예측 정확도를 향상시킬 수 있다. MTL의 초기 버전은 "힌트"(hint)라고 불렸다. 널리 인용된 1997년 논문에서 리치 카루아나(Rich Caruana)는 다음과 같은 특징을 제시했다. 다중 작업 학습(Multitask Learning)은 관련 작업의 훈련 신호에 포함된 도메인 정보를 귀납적 편향으로 사용하여 일반화를 향상시키는 귀납적 전이에 대한 접근 방식이다. 공유 표현을 사용하면서 동시에 작업을 학습함으로써 이를 수행한다. 각 작업에 대해 배운 내용은 다른 작업을 더 잘 배우는 데 도움이 될 수 있다. 분류 맥락에서 MTL은 여러 분류 작업을 공동으로 학습하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 한 가지 예는 스팸 필터로, 서로 다른 사용자 간에 서로 다르지만 관련된 분류 작업으로 처리될 수 있다. 이를 보다 구체적으로 만들기 위해, 사람들마다 스팸 이메일과 합법적인 이메일을 구별하는 기능의 분포가 다르다는 점을 고려해야 한다. 예를 들어, 영어 사용자는 러시아어로 된 모든 이메일이 스팸임을 알 수 있지만 러시아어 사용자에게는 그렇지 않다는 것을 알 수 있다. 그러나 이 분류 작업에는 사용자들 사이에 분명한 공통점이 있다. 예를 들어 공통 기능 중 하나는 송금과 관련된 텍스트일 수 있다. MTL을 통해 각 사용자의 스팸 분류 문제를 공동으로 해결하면 솔루션이 서로 정보를 제공하고 성능을 향상시킬 수 있다. MTL 설정의 추가 예로는 다중 클래스 분류 및 다중 레이블 분류가 있다. 다중 작업 학습은 알고리즘이 관련 작업을 잘 수행하도록 요구하여 유도된 정규화가 모든 복잡성에 균일하게 페널티를 적용하여 과적합을 방지하는 정규화보다 우수할 수 있기 때문에 작동한다. MTL이 특히 도움이 될 수 있는 상황 중 하나는 작업이 중요한 공통점을 공유하고 일반적으로 샘플링이 약간 부족한 경우이다. 그러나 MTL은 관련 없는 작업을 학습하는 데에도 도움이 되는 것으로 나타났다. 인공지능 신경망 진화 연산 로봇 학습 전이학습 Baxter, J. (2000). A model of inductive bias learning" Journal of Artificial Intelligence Research 12:149--198, On-line paper Thrun, S. (1996). Is learning the n-th thing any easier than learning the first?. In Advances in Neural Information Processing Systems 8, pp. 640--646. MIT Press. Paper at Citeseer Caruana, R. (1997). “Multi-task learning” (PDF). 《Machine Learning》 28: 41–75. doi:10.1023/A:1007379606734.  Suddarth, S., Kergosien, Y. (1990). Rule-injection hints as a means of improving network performance and learning time. EURASIP Workshop. Neural Networks pp. 120-129. Lecture Notes in Computer Science. Springer. Abu-Mostafa, Y. S. (1990). “Learning from hints in neural networks”. 《Journal of Complexity》 6 (2): 192–198. doi:10.1016/0885-064x(90)90006-y.  Ciliberto, C. (2015). “Convex Learning of Multiple Tasks and their Structure”. arXiv:1504.03101 [cs.LG].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Romera-Paredes, B., Argyriou, A., Bianchi-Berthouze, N., & Pontil, M., (2012) Exploiting Unrelated Tasks in Multi-Task Learning. http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v22/romera12/romera12.pdf The Biosignals Intelligence Group at UIUC Washington University in St. Louis Depart. of Computer Science[깨진 링크(과거 내용 찾기)] The Multi-Task Learning via Structural Regularization Package[깨진 링크(과거 내용 찾기)] Online Multi-Task Learning Toolkit (OMT) A general-purpose online multi-task learning toolkit based on conditional random field models and stochastic gradient descent training (C#, .NET)
부전호국립공원

부전호국립공원(赴戦湖国立公園)은 조선민주주의인민공화국 함경남도에 있는 국립공원이다. 공원에는 취약종인 느시의 개체가 상당수 서식하기에 버드라이프 인터내셔널은 이곳을 중요조류지역으로 식별했다. “Lake Bujon”. 《Important Bird Areas factsheet》. BirdLife International. 2013. 2013년 5월 4일에 확인함.  Flocks of sheep grazing by Lake Pujon (Korea Friendship Association USA)
제약된 최적화

제약된 최적화(constrained optimization 또는 constraint optimization)는 수학적 최적화에서 해당 변수에 대한 제약 조건이 있는 일부 변수와 관련하여 목적 함수를 최적화하는 프로세스이다. 목적 함수는 최소화되어야 하는 비용 함수 또는 에너지 함수이거나 최대화되어야 하는 보상 함수 또는 효용 함수이다. 제약 조건은 충족해야 하는 변수에 대한 조건을 설정하는 하드 제약 조건이거나 변수에 대한 조건이 그 정도에 따라 목적 함수에서 불이익을 받는 일부 변수 값을 갖는 소프트 제약조건(soft constraint)일 수 있다. 제약 최적화 문제(COP)는 고전적인 제약 충족 문제(CSP) 모델을 크게 일반화한 것이다. COP는 최적화할 목적 함수를 포함하는 CSP이다. 최적화 부분을 처리하기 위해 많은 알고리즘이 사용된다. 제약 충족 문제 정수 계획법 Rossi, Francesca; van Beek, Peter; Walsh, Toby (2006년 1월 1일), Rossi, Francesca; van Beek, Peter; Walsh, Toby, 편집., “Chapter 1 – Introduction”, 《Foundations of Artificial Intelligence》, Handbook of Constraint Programming (Elsevier) 2, 3–12쪽, doi:10.1016/s1574-6526(06)80005-2, 2019년 10월 4일에 확인함
Gensim

Gensim은 최신 통계 기계 학습을 사용하여 비지도 주제 모델링, 문서 색인화, 유사성 검색 및 기타 자연어 처리 기능을 위한 오픈 소스 라이브러리이다. Gensim은 성능을 위해 파이썬 및 사이썬으로 구현되었다. Gensim은 데이터 스트리밍 및 증분 온라인 알고리즘을 사용하여 대규모 텍스트 컬렉션을 처리하도록 설계되었으며, 이는 메모리 내 처리만을 대상으로 하는 대부분의 다른 기계 학습 소프트웨어 패키지와 차별화된다. Gensim에는 fastText, word2vec 및 doc2vec 알고리즘의 스트리밍 병렬 구현뿐만 아니라 잠재 의미 분석(LSA, LSI, SVD), 비음수 행렬 분해(NMF), 잠재 디리클레 할당(LDA), tf-idf 및 무작위 투영이 포함되어 있다. Gensim의 새로운 온라인 알고리즘 중 일부는 Gensim의 창시자인 라딤 예흐렉(Radim Řehůřek)의 2011년 박사 학위 논문인 자연어 처리에서 의미론적 분석의 확장성에도 게재되었다. Scalable *2vec training Deep learning with word2vec and Gensim Radim Řehůřek and Petr Sojka (2010). Software framework for topic modelling with large corpora. Proc. LREC Workshop on New Challenges for NLP Frameworks Řehůřek, Radim (2011). “Scalability of Semantic Analysis in Natural Language Processing” (PDF). 2015년 1월 27일에 확인함. my open-source gensim software package that accompanies this thesis  Gensim - 공식 웹사이트
코바치 셔롤터

코바치 셔롤터(헝가리어: Kovács Sarolta, 1991년 3월 12일~)는 헝가리의 근대5종 선수이다. 2020년 하계 올림픽에서 여자 개인전 동메달을 획득했다. 위키미디어 공용에 코바치 셔롤터 관련 미디어 분류가 있습니다. 코바치 셔롤터 - 인스타그램 (영어) 코바치 셔롤터 - 국제 근대5종 연맹 (영어) 코바치 셔롤터 - Olympedia (영어) 코바치 셔롤터 - Sports Reference
DBSCAN

DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise, 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘)은 마틴 에스터, 한스-피터 크리겔, 외르크 산더, 샤오웨이 쑤가 1996년에 제안한 데이터 클러스터링 알고리즘이다. 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘이다. 일부 공간에 있는 점의 경우, 서로 밀접하게 밀집된 점(인근 이웃이 많은 점)을 그룹화하여 저밀도 지역(가장 가까운 이웃이 너무 멀리 떨어져 있음)에 혼자 있는 이상점으로 표시한다. DBSCAN은 가장 일반적이고 가장 많이 인용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나이다. 2014년에 이 알고리즘은 선도적인 데이터 마이닝 컨퍼런스인 ACM SIGKDD에서 테스트 오브 타임 어워드(이론과 실제에서 상당한 관심을 받은 알고리즘에 수여되는 상)를 수상했다. 2020년 7월 현재, 후속 논문 "DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN"이 권위 있는 ACM TODS(Transactions on Database Systems) 저널의 가장 많이 다운로드된 8개 기사 목록에 나타난다. 인기 있는 후속 HDBSCAN*은 2013년에 리카르도 J. G. 캄펠로, 다비드 물라비, 외르그 산더에 의해 처음 출판된 후 2015년에 아서 지멕에 의해 확장되었다. 이는 경계점과 같은 원래 결정 중 일부를 수정하고 평평한 결과가 아닌 계층적 구조를 생성한다. Ester, Martin; Kriegel, Hans-Peter; Sander, Jörg; Xu, Xiaowei (1996). Simoudis, Evangelos; Han, Jiawei; Fayyad, Usama M., 편집. 《A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise》 (PDF). Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Press. 226–231쪽. CiteSeerX 10.1.1.121.9220. ISBN 1-57735-004-9.  “Microsoft Academic Search: Papers”. 2010년 4월 21일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2010년 4월 18일에 확인함.  Most cited data mining articles according to Microsoft academic search; DBSCAN is on rank 24. “2014 SIGKDD Test of Time Award”. ACM SIGKDD. 2014년 8월 18일. 2016년 7월 27일에 확인함.  Schubert, Erich; Sander, Jörg; Ester, Martin; Kriegel, Hans Peter; Xu, Xiaowei (July 2017). “DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN”. 《ACM Trans. Database Syst.》 42 (3): 19:1–19:21. doi:10.1145/3068335. ISSN 0362-5915. S2CID 5156876.  “TODS Home”. 《tods.acm.org》 (영어). Association for Computing Machinery. 2020년 7월 16일에 확인함.  Campello, Ricardo J. G. B.; Moulavi, Davoud; Sander, Joerg (2013). Pei, Jian; Tseng, Vincent S.; Cao, Longbing; Motoda, Hiroshi, 편집. 《Density-Based Clustering Based on Hierarchical Density Estimates》. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 160–172쪽. doi:10.1007/978-3-642-37456-2_14. ISBN 978-3-642-37455-5. 2023년 8월 18일에 확인함.  Campello, Ricardo J. G. B.; Moulavi, Davoud; Zimek, Arthur; Sander, Jörg (2015). “Hierarchical Density Estimates for Data Clustering, Visualization, and Outlier Detection”. 《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》 10 (1): 1–51. doi:10.1145/2733381. ISSN 1556-4681. S2CID 2887636.
적대적 기계 학습

적대적 기계 학습(Adversarial machine learning)은 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 그러한 공격에 대한 방어에 대한 연구이다. 2020년 5월의 설문조사에 따르면 실무자들은 산업용 애플리케이션에서 기계 학습 시스템을 더 잘 보호해야 할 필요성이 절실하다고 보고했다. 대부분의 기계 학습 기술은 교육 및 테스트 데이터가 동일한 통계 분포(IID)에서 생성된다는 가정 하에 특정 문제 세트에서 작동하도록 대부분 설계되었다. 그러나 이 가정은 사용자가 통계적 가정을 위반하는 조작된 데이터를 의도적으로 제공할 수 있는 실제 고부담 애플리케이션에서 위험할 정도로 위반되는 경우가 많다. 적대적 기계 학습에서 가장 일반적인 공격에는 회피 공격, 데이터 중독 공격, 비잔틴 공격 및 모델 추출이 포함된다. 패턴 인식 생성적 적대 신경망 Kianpour, Mazaher; Wen, Shao-Fang (2020). 〈Timing Attacks on Machine Learning: State of the Art〉. 《Intelligent Systems and Applications》. Advances in Intelligent Systems and Computing (영어) 1037. 111–125쪽. doi:10.1007/978-3-030-29516-5_10. ISBN 978-3-030-29515-8. S2CID 201705926.  Siva Kumar, Ram Shankar; Nyström, Magnus; Lambert, John; Marshall, Andrew; Goertzel, Mario; Comissoneru, Andi; Swann, Matt; Xia, Sharon (May 2020). 〈Adversarial Machine Learning-Industry Perspectives〉. 《2020 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)》. 69–75쪽. doi:10.1109/SPW50608.2020.00028. ISBN 978-1-7281-9346-5. S2CID 229357721.  Goodfellow, Ian; McDaniel, Patrick; Papernot, Nicolas (2018년 6월 25일). “Making machine learning robust against adversarial inputs”. 《Communications of the ACM》 (영어) 61 (7): 56–66. doi:10.1145/3134599. ISSN 0001-0782. 2023년 10월 28일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2024년 4월 14일에 확인함.  Geiping, Jonas; Fowl, Liam H.; Huang, W. Ronny; Czaja, Wojciech; Taylor, Gavin; Moeller, Michael; Goldstein, Tom (2020년 9월 28일). 《Witches' Brew: Industrial Scale Data Poisoning via Gradient Matching》. International Conference on Learning Representations 2021 (Poster) (영어).  El-Mhamdi, El Mahdi; Farhadkhani, Sadegh; Guerraoui, Rachid; Guirguis, Arsany; Hoang, Lê-Nguyên; Rouault, Sébastien (2021년 12월 6일). “Collaborative Learning in the Jungle (Decentralized, Byzantine, Heterogeneous, Asynchronous and Nonconvex Learning)”. 《Advances in Neural Information Processing Systems》 (영어) 34. arXiv:2008.00742.  Tramèr, Florian; Zhang, Fan; Juels, Ari; Reiter, Michael K.; Ristenpart, Thomas (2016). 《Stealing Machine Learning Models via Prediction {APIs}》. 25th USENIX Security Symposium (영어). 601–618쪽. ISBN 978-1-931971-32-4.  MITRE ATLAS: Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems NIST 8269 Draft: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning NIPS 2007 Workshop on Machine Learning in Adversarial Environments for Computer Security AlfaSVMLib 보관됨 2020-09-24 - 웨이백 머신 – Adversarial Label Flip Attacks against Support Vector Machines Laskov, Pavel; Lippmann, Richard (2010). “Machine learning in adversarial environments”. 《Machine Learning》 81 (2): 115–119. doi:10.1007/s10994-010-5207-6. S2CID 12567278.  Dagstuhl Perspectives Workshop on "Machine Learning Methods for Computer Security" Workshop on Artificial Intelligence and Security, (AISec) Series
패스트텍스트

패스트텍스트(fastText)는 페이스북의 AI 리서치(FAIR) 연구소에서 만든 워드 임베딩 및 텍스트 분류 학습용 라이브러리이다. 이 모델을 사용하면 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 또는 지도 학습 알고리즘을 만들 수 있다. 페이스북은 294개 언어로 사전 학습된 모델을 제공한다. 여러 논문에서 패스트텍스트가 사용하는 기술을 설명한다. Word2vec 신경망 자연어 처리 Mannes, John. “Facebook's fastText library is now optimized for mobile”. 《TechCrunch》. 2018년 1월 12일에 확인함.  Ryan, Kevin J. “Facebook's New Open Source Software Can Learn 1 Billion Words in 10 Minutes”. 《Inc.》. 2018년 1월 12일에 확인함.  Low, Cherlynn. “Facebook is open-sourcing its AI bot-building research”. 《Engadget》. 2018년 1월 12일에 확인함.  Mannes, John. “Facebook's Artificial Intelligence Research lab releases open source fastText on GitHub”. 《TechCrunch》. 2018년 1월 12일에 확인함.  Sabin, Dyani. “Facebook Makes A.I. Program Available in 294 Languages”. 《Inverse》. 2018년 1월 12일에 확인함.  “Wiki word vectors”. 《fastText》 (미국 영어). 2020년 11월 26일에 확인함.  “References · fastText”. 《fasttext.cc》 (영어). 2021년 9월 8일에 확인함.  Bojanowski, Piotr; Grave, Edouard; Joulin, Armand; Mikolov, Tomas (2017년 6월 19일). “Enriching Word Vectors with Subword Information”. arXiv:1607.04606 [cs.CL].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Joulin, Armand; Grave, Edouard; Bojanowski, Piotr; Mikolov, Tomas (2016년 8월 9일). “Bag of Tricks for Efficient Text Classification”. arXiv:1607.01759 [cs.CL].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Joulin, Armand; Grave, Edouard; Bojanowski, Piotr; Douze, Matthijs; Jégou, Hérve; Mikolov, Tomas (2016년 12월 12일). “FastText.zip: Compressing text classification models”. arXiv:1612.03651 [cs.CL].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) fastText https://research.fb.com/downloads/fasttext/
로버트 W. 스트라우브

로버트 윌리엄 스트라우브 (Robert William Straub, 1920년 5월 6일 - 2002년 11월 27일)는 오리건주에서 온 미국의 정치인이자 기업인이었다. 캘리포니아주 샌프란시스코의 토박이었던 그는 자신이 정계에 입문했던 오리건주 유진에 정착하였다. 민주당 소속이었던 그는 오리건주 상원, 오리건주 재무관으로서 그리고 1975년부터 1979년까지 제31대 오리건주지사로서 하나의 기간을 지냈다. 주지사를 위하여 자신의 영원한 상대 톰 매콜처럼 저명한 환경 운동가였다. 샌프란시스코에서 태어났으며 그의 부모는 확고한 공화당원들이었던 토머스 J.와 메리 털리 스트라우브였다. 제2차 세계 대전 동안 그는 육군의 보급병 군단에 복무하였다. 스트라우브는 1943년 다트머스 대학교로부터 문학사 학위를, 그러고나서 1947년 대학원으로부터 경영학 석사를 취득하였다. 다트머스에서 학생 시절 동안 그그는 1943년 팻 스트라우드에게 결혼하였고 부부는 슬하 3남 3녀를 두었다. 1946년 스트라우브가 오리건주 스프링필드에 있는 새로운 웨어하우저 회사에 직업을 받아들였을 때 가족은 거기로 이주하였다. 웨어하우저에서 그는 자신의 전직 급우이자 이후에 오리건주 하원 의장이 된 리처드 아이만과 함께 일하였다. 스트라우브는 또한 건설 회사를 설립하였다. 그는 주식 시장, 부동산 개발업과 목재 교역에 투자함으로써 독립적으로 부자가 되었다. 스트라우브는 1954년 자신이 레인군 감사위원회로 선출되었을 때 자신의 정치 경력을 시작할 때까지 자신의 건설 회사에서 일하였다. 1955년부터 1959년까지 스타라우브는 위원회에 지냈다. 1959년부터 1963년까지 그는 오리건주 상원에서 레인군을 대표하였다. 상원에서 자신의 시간 동안 스트라우브는 천연 자원 관리와 보존을 위한 옹호자로서 자신의 명성을 확립하였다. 그는 공해와 수질 오염에 관하여 우려를 표명하는 데 주의 첫 지도자들 중의 하나였다. 1964년 스트라우브는 오리건주 재무관으로서 4년 기간으로 선출되었다. 2년 후, 그는 주지사 직위를 위하여 비성공적으로 나가 톰 매콜에게 패하였다. 주의 재무관으로서 스트라우브는 지방 정부 투자 제도와 오리건주 공무원 연금 기금을 창조하는 일을 하였다. 그는 네스터카 강을 가로질러 바다 앞을 따라 키완다 곶을 지나 모래톱 위로 가는 데 고속도로가 계획된 틸라무크의 남부 지역을 위하여 국도 제101호선에 건설을 반대하기도 하였다. 그는 계획으로 반대한 자들을 이끄는 도움을 주었고 그 이전의 내부 위치로 가까이 고속도로를 건설할 수 있었다. 스트라우브는 1965년부터 1973년까지 직위에서 2개의 기간을 지내고 1970년 매콜에게 두번째 입찰을 패하였다. 매콜은 1974년 선거에서 3연속 기간을 추구하는 것으로부터 주의 헌법에 의하여 금지되었다. 스트라우브가 결국 그해 주의 최고 직위를 이길 수 있었으며 당시 주의 상원 빅터 애티예를 꺾어 1950년 이래 오리건주 주지사 경주에서 가장 큰 차이로 이겼다. 주지사로서 스트라우브의 재임 기간은 주의 에너지와 토지 이용법이 강화된 것을 보았다. 그는 또한 제산세 경감을 늘이고 노인들을 위한 공공요금 감면을 마련하는 데 일을 하였다. 그는 아무 이전의 오리건주지사보다 국가 기관 수장으로 더욱 많은 여성, 소수 민족과 장애인들을 임명하였다. 다른 성취들은 실업률을 12 퍼센트에서 5 퍼센트로 줄이고 제안된 마운트 후드 프리웨이를 위한 계획들을 끝내는 일을 한 것을 포함하였다. 스트라우브는 1978년 애티예와 리매치에서 자신의 재선 입찰에서 꺾였다. 자신의 재선 실패에 이어 스트라우브는 세일럼, 스프링필드, 커틴과 윌러미나에서 농장들을 소유하면서 운영하였다. 추가로 그는 휠러군에서 목장을 운영하기도 하였다. 스트라우브는 1986년 선거에서 공화당 소속 상원 밥 팩우드를 상대로 나가는 것을 숙고하였으나 경주에 들어가지 않기로 결정하였다. 1987년 퍼시픽시티 근처에 있는 네스터카 스핏 주립 공원은 그의 영예에 밥 스트라우트 주립 공원으로 다시 이름이 지어졌고 레인군의 정부 사무실에 있는 회의실은 2001년 그의 영예에 이름이 붙었다. 1999년 그는 자신이 알츠하이머병으로부터 고통을 겪고 있었다는 것을 공고하였다. 2002년 11월 27일 그는 스프링필드에 있는 게이트웨이 생활 센터 요양원에서 병으로부터 합병증으로 사망하였다. Genealogy of Robert William Straub[깨진 링크(과거 내용 찾기)] Robert Straub - (1920-2002)
GloVe

GloVe(←Global Vector에서 기원)는 분산 단어 표현을 위한 모델이다. 이 모델은 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 알고리즘이다. 이는 단어 사이의 거리가 의미론적 유사성과 관련된 의미 있는 공간에 단어를 매핑함으로써 달성된다. 학습은 코퍼스의 집계된 전역 단어-단어 동시 발생 통계에 대해 수행되며 결과 표현은 단어 벡터 공간의 흥미로운 선형 하위 구조를 보여준다. 이는 스탠퍼드 대학교에서 오픈 소스 프로젝트로 개발되었으며 2014년에 시작되었다. 단어 표현의 비지도 학습을 위한 로그 이중선형 회귀 모델로서 두 모델 계열의 기능, 즉 전역 행렬 인수분해 및 로컬 컨텍스트 창 방법을 결합한다. BERT (언어 모델) Word2vec 자연어 처리 Abad, Alberto; Ortega, Alfonso; Teixeira, António; Mateo, Carmen; Hinarejos, Carlos; Perdigão, Fernando; Batista, Fernando; Mamede, Nuno (2016). 《Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages: Third International Conference, IberSPEECH 2016, Lisbon, Portugal, November 23-25, 2016, Proceedings》 (영어). Cham: Springer. 165쪽. ISBN 9783319491691.  GloVe: Global Vectors for Word Representation (pdf) "We use our insights to construct a new model for word representation which we call GloVe, for Global Vectors, because the global corpus statistics are captured directly by the model." Kalajdziski, Slobodan (2018). 《ICT Innovations 2018. Engineering and Life Sciences》 (영어). Cham: Springer. 220쪽. ISBN 9783030008246.  GloVe Deeplearning4j GloVe 보관됨 2019-02-02 - 웨이백 머신
이광섭 (1961년)

이광섭(李光燮, 1961년 10월 12일 ~ )은 대한민국의 제7·8대 경상남도 함안군의원이었다. 부산경상대학교 경영과 졸업 함안군 농업경영인 부회장 함안군 한우협회 사무국장 함안군 축산연합회 사무국장 자유한국당 경남도당 부위원장 함안군 협의회 정책특보 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 의원 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 산업건설위원회 위원 2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원장 산인면 입곡리 숲안(구.임촌) 16년 마을 이장 산인면 이장단협의회 회장 산인면 소방대원 함안군 아동위원 산인면 체육회 수석 부회장 2018.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 의원 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 행정복지위원회 위원장 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 의장
우니 르콩트

우니 르콩트(프랑스어: Ounie Lecomte, 1966년 11월 17일~)는 프랑스의 영화 감독이자, 작가, 배우이다. 데뷔작인 《여행자》을 통해 제40회 인도 국제 영화제에서 최우수 감독상을 수상했다. “Ounie Lecomte”. 《PORT.hu》 (헝가리어). 2024년 3월 16일에 확인함.  “The Chief Guest and renowned film actor Shri Mamooty presenting the Best Director’s award to Ms. Ounie Lecomte for her film ‘A Brand New Life’, at the closing ceremony of the 40th IFFI-2009, at Panaji, Goa on December 03, 2009.”. 《archive.pib.gov.in》. 2024년 3월 16일에 확인함.
데이터 전처리

데이터 전처리(Data preprocessing)는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 확대하는 것을 의미할 수 있으며 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계인 경우가 많다. 데이터 수집 방법은 느슨하게 제어되는 경우가 많으며, 이로 인해 범위를 벗어난 값, 불가능한 데이터 조합, 값 누락 등의 문제가 발생한다. 사용되는 전처리 파이프라인은 다운스트림 분석에서 도출된 결론에 큰 영향을 미칠 수 있는 경우가 많다. 따라서 분석을 실행하기 전에 데이터의 표현과 품질이 필요하다. 데이터 전처리는 기계 학습 프로젝트, 특히 계산생물학에서 가장 중요한 단계인 경우가 많다. 관련성이 없고 중복된 정보가 존재하거나 시끄럽고 신뢰할 수 없는 데이터의 비율이 높으면 훈련 단계에서 지식 발견이 더 어려울 수 있다. 데이터 준비 및 필터링 단계에는 상당한 처리 시간이 걸릴 수 있다. 데이터 전처리에 사용되는 방법의 예로는 정제, 인스턴스 선택, 정규화, 원-핫 인코딩, 데이터 변환, 특징 추출 및 특징 선택이 있다. “Guide To Data Cleaning: Definition, Benefits, Components, And How To Clean Your Data”. 《Tableau》 (미국 영어). 2021년 10월 17일에 확인함.  Pyle, D., 1999. Data Preparation for Data Mining. Morgan Kaufmann Publishers, Los Altos, California. Chicco D (December 2017). “Ten quick tips for machine learning in computational biology”. 《BioData Mining》 10 (35): 35. doi:10.1186/s13040-017-0155-3. PMC 5721660. PMID 29234465.  Online Data Processing Compendium Data preprocessing in predictive data mining. Knowledge Eng. Review 34: e1 (2019)
공분산 행렬

공분산 행렬(Covariance matrix)은 확률론 및 통계학에서 주어진 무작위 벡터의 각 요소 쌍 간의 공분산을 제공하는 정사각형 행렬이다. 직관적으로 공분산 행렬은 분산 개념을 여러 차원으로 일반화한다. 예를 들어, 2차원 공간에서 임의의 점 집합의 변화는 단일 숫자로 완전히 특성화될 수 없으며 x 및 y 방향의 변화에 필요한 모든 정보가 포함될 수도 없다. 2차원 변형을 완전히 특성화하려면 2×2 행렬이 필요하다. 모든 공분산 행렬은 대칭이고 양의 준정부호이며 주 대각선에는 분산(즉, 각 요소 자체와의 공분산)이 포함되어 있다. 랜덤 벡터 X의 공분산 행렬은 일반적으로 KXX, Σ 또는 S로 표시된다. 고유값 분해 그람 행렬 주성분 분석
CIFAR

CIFAR(Canadian Institute for Advanced Research)은 중요하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 전 세계 최고의 연구자들로 구성된 팀을 하나로 모으는 캐나다에 본사를 둔 글로벌 연구 조직이다. 1982년에 설립되었으며 개인, 재단, 기업의 지원을 받고 있으며 캐나다 정부와 앨버타주 및 퀘벡주에서도 자금을 지원하고 있다. 이 단체가 발족된 이후로 20명의 노벨상 수상자가 CIFAR와 연결되었다. 조지 애컬로프 시드니 올트먼 필립 워런 앤더슨 케네스 애로 윌러드 보일 월터 길버트 릴런드 H. 하트웰 대니얼 카너먼 브라이언 코빌카 로버트 B. 로플린 앤서니 레깃 아서 B. 맥도널드 로저 마이어슨 제임스 피블스 존 폴라니 리처드 J. 로버츠 폴 로머 마이클 스미스 (화학자) 에릭 F. 위샤우스 데이비드 J. 와인랜드 Canadian Institute for Advanced Research
순서형 데이터

순서형 데이터(Ordinal data)는 변수가 자연스럽고 순서가 지정된 범주를 가지며 범주 간의 거리를 알 수 없는 범주형, 통계적 데이터 유형이다.:2  이러한 데이터는 1946년 스탠리 스미스 스티븐스가 설명한 4가지 측정 수준 중 하나인 순서형 척도로 존재한다. 순서 척도는 순위를 갖는다는 점에서 명목 척도와 구별된다. 또한 기본 속성의 동일한 증분을 나타내는 범주 너비가 없다는 점에서 간격 척도 및 비율 척도와 다르다. 순서수 순서 위상 Agresti, Alan (2013). 《Categorical Data Analysis》 3판. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-46363-5.  Stevens, S. S. (1946). “On the Theory of Scales of Measurement”. 《Science》. New Series 103 (2684): 677–680. Bibcode:1946Sci...103..677S. doi:10.1126/science.103.2684.677. PMID 17750512.  Agresti, Alan (2010). 《Analysis of Ordinal Categorical Data》 2판. Hoboken, New Jersey: Wiley. ISBN 978-0470082898.
기욱 (가수)

기욱(본명: 이기욱, 2000년 1월 24일~)은 대한민국의 음악가이다. https://onewe.co.kr/
박라연

박라연(1951년 9월 26일~)은 대한민국의 시인이다. 1990년, 동아일보에 시 《서울에 사는 평강공주》로 등단했으며,이후 2008년 제3회 윤동주문학상, 2010년 제5회 혜산 박두진문학상 등을 수상했다. BiscuitPress.kr. “박라연 | 문학과지성사”. 《moonji.com》. 2017년 9월 9일에 확인함.  “[시 읽는 시간] 집밥 한 끼”. 《OhmyNews》. 2016년 3월 28일. 2017년 9월 9일에 확인함.  시인의 등단 뒷얘기⑨박라연 박라연 저서
동상로

동상로(Dongsang-ro)는 전북특별자치도 완주군 소양면 화심교차로 에서 완주군 동상면 신월삼거리 을 잇는 전북특별자치도의 도로이다. 전북특별자치도 완주군 (소양면 - 동상면) 농협 고산농협 동상지점 (동상로 1404/신월리 541-3) 동상보건지소 (동상로 1406/신월리 541-5) 동상치안센터 (동상로 1407/신월리 546-2) 동상면행정복지센터 (동상로 1414/신월리 544) 교차로와 나들목뿐만 아니라 인근 지역의 건물 및 시설 등도 포함 동상로 (전북특별자치도 완주군)
코바치 졸탄

코바치 졸탄(헝가리어: Kovács Zoltán)은 다음 사람을 가리킨다. 코바치 졸탄(1930년~)은 헝가리의 체스 기사이다. 코바치 졸탄(1957년~)은 헝가리의 정치인이다. 코바치 졸탄(1962년~)은 헝가리의 아이스하키 선수, 지도자이다. 코바치 졸탄(1964년~)은 헝가리의 사격 선수이다. 코바치 졸탄(1969년~)은 헝가리의 정치인이다. 코바치 졸탄(1973년~)은 헝가리의 축구 선수이다. 코바치 졸탄(1975년~)은 헝가리의 수구 선수이다. 코바치 졸탄(1977년~)은 헝가리의 역도 선수이다. 코바치 졸탄(1986년~)은 헝가리의 배구 선수이다. 코바치 졸탄(1986년~2013년)은 헝가리의 축구 선수이다. 코바치 졸탄(1990년~)은 헝가리의 육상 선수이다.
송재학

송재학(宋在學, 1955년 10월 4일~)은 대한민국의 시인이다. 1986년에 《세계의 문학》이라는 작품으로 등단했으며,소월시문학상 등을 수상했다. Cho, Du-jin (2010년 10월 6일). “평생 詩에 갇혀, 詩를 사랑하고, 詩만 쓰고 싶다”. 《Maeil News》. [깨진 링크(과거 내용 찾기)] “송재학 | Digital Library of Korean Literature (LTI Korea)”. 《library.ltikorea.or.kr》 (영어). 2017년 12월 7일에 확인함.  “풍경의 비밀을 캐는 시인, 송재학”. 《오마이뉴스》. 2007년 2월 11일. 2017년 9월 11일에 확인함.
김이듬

김이듬(1969년~)은 대한민국의 시인이다. 2001년에 《욕조 a에서 달리는 욕조 A를 지나》이라는 작품으로 등단했으며, 김춘수시문학상 등을 수상했다. BiscuitPress.kr. “김이듬 | 문학과지성사”. 《moonji.com》. 2017년 8월 30일에 확인함.  “김이듬 | Digital Library of Korean Literature (LTI Korea)”. 《library.klti.or.kr》 (영어). 2017년 8월 30일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2017년 8월 30일에 확인함.  “김이듬 | Digital Library of Korean Literature (LTI Korea)”. 《library.klti.or.kr》 (영어). 2017년 8월 30일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 1월 3일에 확인함.  “통영문학상 정끝별, 김이듬 서숙희 윤고은 수상”. 2017년 8월 30일에 확인함.  위키미디어 공용에 김이듬 관련 미디어 분류가 있습니다. 시인 김이듬, 건강한 백치의 관능과 용서 { “Poet Kim Yi-deum, the Sensuality and Mercy of Healthy Innocence.” Channel Yes. } 김이듬 - X
에리트레아의 국장

에리트레아의 국장은 1993년 5월 24일 에티오피아로부터 독립하면서 제정되었다. 국장 가운데에는 단봉낙타가 그려져 있으며 올리브 가지가 국장 전체를 감싸고 있다. 국장 아래쪽에 있는 파란색 리본에는 에리트레아의 공식 명칭인 "에리트레아국"("ሃገረ ኤርትራ, Hagere Ertra", "The State of Eritrea", "دولة إرتريا،, Dawlat Iritriya")이 왼쪽에서 오른쪽으로 티그리냐어, 영어, 아랍어로 쓰여져 있다. 이탈리아의 식민지 시기의 문장 (1919년 ~ 1926년) 이탈리아의 식민지 시기의 문장 (1926년 ~ 1941년) 이탈리아의 식민지 시기의 문장 (1941년 ~ 1952년) 에티오피아의 지배 당시의 문장 (1952년 ~ 1962년) 에리트레아의 국기
꼬르륵

의성어 중 하나로 인체 내 소화 도중에 공기를 밀어내어 나는 현상의 소리이다. 학문적인 용어로 'borborygmi'라 한다. 의외로 애니메이션 작품 중 하나인《포켓몬스터 AG》에서는 139화 《라이벌 대결! 윈디를 잡아라!》편에서 윈디 때문에 조용히 할 상황에 한지우가 꼬르륵 소리를 내자 봄이가 조용히 하라고 불평한 그러한 사례도 있다. (AG 139화에서 인물들이 자기들 앞에 윈디가 등장하기를 기다리고 있을 때 한지우가 갑작스레 내자 봄이가 조용히 하라고 불평하며 시키긴 했으나, 그러다 나중에 모두 함께 식사를 하게 되었고, 한편, 윈디는 물 건너가게 된 바로 그러한 장면이었다. 이 외에도 《포켓몬스터 AG》 같은 미디어 매체에 그러한 장면들이 등장할 수 있다.)
배재성 (함안군의원)

배재성(裵在聖, 1950년 10월 26일 ~ )은 대한민국의 제4·5·8대 경상남도 함안군의원이었다. 출신은 경상남도 함안군 대산면이다. 서촌국민학교 졸업 함안중학교 졸업 마산용마고등학교 졸업 마산대학교 사회복지학과 졸업 육군 21사단 입대 월남십자성부대 파병 육군 27사단 전역 대산농업협동조합 15년 직원 근무 대산농업협동조합장 8년 역임 ㈜유천산업 대표이사 ㈜농협샘물 대표이사 수박하우스 10동 12년 직접 영농 2002.07 ~ 2006.06 제4대 경상남도 함안군의회 의원 2002.07 ~ 2004.07 제4대 경상남도 함안군의회 전반기 조례심사특별위원회 위원 2002.07 ~ 2004.07 제4대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 2004.07 ~ 2006.06 제4대 경상남도 함안군의회 후반기 조례심사특별위원회 위원 2004.07 ~ 2006.06 제4대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원 대산면민의날 추진위원장 민주평화통일정책자문회의 자문위원 2006.07 ~ 2007.02 제5대 경상남도 함안군의회 의원 2006.07 ~ 2007.02 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 조례심사특별위원회 위원 2006.07 ~ 2007.02 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 새롬재활요양병원 부회장 월남전참전자회 함안군 지회장 2018.06.27 더불어민주당 입당 2018.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 의원 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 산업건설위원회 위원 2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 행정복지위원회 위원 2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원 2024.04 ~ 제8대 경상남도 함안군의회 의원 2024.04 제8대 경상남도 함안군의회 의회운영위원회 위원 2024.04 제8대 경상남도 함안군의회 산업건설위원회 위원 제8대 경상남도 함안군의회 의회운영위원회 부위원장 제8대 경상남도 함안군의회 행정복지위원회 위원 내무부 장관 표창 농수산부 장관 표창 경상남도지사 표창 농업중앙회장 표창
사라 이츠키

사라 이츠키(일본어: 沙羅 樹, 1968년 3월 7일 ~ )는 일본의 AV 배우이다. 사라 이츠키 - X
안주 (AV 여우)

안주(일본어: 杏珠, 1984년 5월 6일 ~ )는 일본의 AV 배우이다.
행주 (동음이의)

행주의 다른 뜻은 다음과 같다. 행주는 그릇 따위를 깨끗하게 씻거나 훔치(먼지를 닦다)는 데 쓰는 헝겊이다. 행주(幸州)는 경기도 고양 지역의 옛 지명이다. 행주(幸州)는 경기도 고양시 덕양구에 있는 행정동의 이름이다. 행주는 대한민국의 래퍼이다. 제목에 "행주" 항목을 포함한 모든 문서
카스미 (AV 배우)

카스미(일본어: 花純, 1985년 11월 17일 ~ )는 일본의 AV 배우이다.
블라디미르 라주바예프

블라디미르 라주바예프(러시아어: Влади́мир Разува́ев)는 다음 사람을 가리킨다. 블라디미르 라주바예프(1900년~1980년)는 소련의 군인이다. 블라디미르 라주바예프(1957년~)는 러시아의 정치학자, 외교관이다.