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이론19

데이터 과학에 필요한 기본 수학 지식들에 대해서 알아보자 Mathematics for Data Science1. 미적분학 (Calculus)학습 내용: 함수, 극한, 연속성, 미분, 적분 등추천 강의:Khan Academy - Calculus: 미적분학의 기본 개념을 다루는 무료 강의입니다.Coursera - Calculus: Single Variable: University of Pennsylvania에서 제공하는 강좌로, 기본적인 미적분 개념을 학습할 수 있습니다.2. 선형대수학 (Linear Algebra)학습 내용: 행렬, 벡터 공간, 고유값, 고유벡터 등추천 강의:Khan Academy - Linear Algebra: 선형대수학의 기본 개념을 다루는 무료 강의입니다.MIT OpenCourseWare - Linear Algebra: MIT에서 제공하는 .. 2025. 1. 7.

Drug naive, naivety, 약물 비노출 용어 의미 및 정의 "Drug-naïve"는 의학 및 약리학에서 흔히 사용되는 용어로, 특정 약물이나 약물군에 대해 이전에 노출되거나 복용한 적이 없는 상태를 의미합니다. 이는 임상 시험, 치료 계획, 연구 등의 맥락에서 중요한 개념으로 사용됩니다. 다음은 이에 대한 세부 설명입니다:1. 정의Drug-naïve: 특정 약물에 대해 이전에 전혀 노출된 적이 없는 환자.이는 환자가 해당 약물에 대한 내성이나 적응이 없는 상태를 뜻합니다.2. 주로 사용되는 상황임상 시험새로 개발된 약물의 효과와 안전성을 평가하기 위해 약물에 노출되지 않은 집단(drug-naïve 환자)을 대상으로 시험을 진행하는 경우가 많습니다.이는 약물의 순수한 효과를 평가하는 데 중요합니다.신규 진단 환자특정 질환에 대해 처음 진단받은 후 치료를 시작하는 .. 2024. 11. 20.

[Graph DB] 그래프 데이터 베이스 Neo4j 란 무엇인가? 1. Neo4j란 무엇인가요?Neo4j는 그래프 데이터베이스 관리 시스템으로, 데이터 간의 관계를 노드(Node)와 관계(Relationship)로 표현하여 저장하고 관리합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스와 달리, Neo4j는 데이터의 연결성과 복잡한 관계를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.2. Neo4j의 핵심 개념노드(Node):엔티티나 객체를 나타냅니다.예: 사람, 장소, 제품 등.관계(Relationship):노드 간의 연관성을 나타냅니다.방향성이 있으며, 관계의 유형을 정의할 수 있습니다.예: "친구이다", "구매했다", "작업한다".속성(Properties):노드나 관계에 부가적인 정보를 제공하는 키-값 쌍입니다.예: 노드의 '이름', '나이', 관계의 '시작일', '역할'.라벨(Labe.. 2024. 10. 21.

Knowledge Graph (Graph DB) 지식 그래프란 ? 1. 지식 그래프의 정의지식 그래프란 무엇인가?*지식 그래프(Knowledge Graph)**는 실세계의 엔티티(객체)와 그들 간의 관계를 노드(점)와 에지(선)로 표현한 그래프 데이터 구조입니다.엔티티는 사람, 장소, 사물, 개념 등이며, 관계는 이들 간의 연관성을 나타냅니다.지식 그래프는 데이터를 의미론적으로 풍부하게 표현하여 컴퓨터가 데이터를 이해하고 추론할 수 있도록 돕습니다.예시:'스티브 잡스'는 '애플'의 '창립자'이다.'애플'은 '아이폰'을 '생산한다'.이러한 정보들을 그래프로 표현하여 서로 연결하면 지식 그래프가 됩니다.2. 지식 그래프의 구성 요소노드(Node):*엔티티(Entity)**를 나타냅니다.예: 사람, 회사, 제품, 장소 등.에지(Edge):노드 간의 **관계(Relations.. 2024. 10. 18.

Ontology in Data Science 데이터 과학에서 온톨리지란? 1. 온톨로지의 정의철학적 배경:온톨로지는 원래 철학에서 존재론을 의미하며, '존재하는 것들의 본질과 구조'를 연구하는 학문입니다.컴퓨터 과학에서의 온톨로지:정보학과 컴퓨터 과학에서는 온톨로지를 특정 도메인에 대한 개념과 그들 간의 관계를 명시적으로 표현한 형식적인 명세라고 정의합니다.즉, 특정 분야의 지식을 구조화하고, 그 지식을 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 표현한 것입니다.2. 온톨로지의 구성 요소개념(Class 또는 Concept):도메인 내의 객체나 아이디어를 일반화한 것입니다.예: '사람', '의사', '약물' 등.개체(Instance 또는 Individual):클래스의 특정한 사례를 의미합니다.예: '홍길동'은 '사람' 클래스의 개체.속성(Property 또는 Attribute):개념이.. 2024. 10. 17.

유전체 & 인공지능 LLM과 함께 공부해보기 Part2: 4장-5장 제 1장-3장2024.10.10 - [이론] - 유전체 & 인공지능 LLM과 함께 공부해보기 Part1: 1장-3장제 4장: 분류 모델의 평가 지표유전체학 연구에서 기계 학습 모델, 특히 분류 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요합니다. 이 장에서는 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 주요 지표들을 살펴보겠습니다.4.1 정확도 (Accuracy)정확도는 가장 기본적이고 직관적인 평가 지표입니다. 전체 예측 중 올바르게 분류된 비율을 나타냅니다.정확도 = (올바르게 분류된 샘플의 수) / (전체 샘플의 수)하지만 정확도만으로는 불균형한 데이터셋에서 모델의 성능을 제대로 평가하기 어려울 수 있습니다.4.2 정밀도 (Precision)정밀도는 모델이 양성으로 예측한 샘플 중 실제 양성인 비율을.. 2024. 10. 15.

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