차원축소기법, 데이터의 복잡성을 단순화하는 접근법
차원축소란? 차원 축소는 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하는 과정이다. 이 과정을 통해 데이터의 핵심적인 특성을 유지하면서, 계산의 복잡성을 줄이고, 데이터를 시각화하기 쉽게 만든다. 차원 축소는 주로 빅데이터 분석, 시각화, 그리고 기계 학습 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 차원의 저주 고차원 데이터는 '차원의 저주'라는 문제를 일으킨다. 이는 데이터의 차원이 증가함에 따라, 필요한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고, 모델의 성능이 저하될 수 있다. 차원 축소는 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 된다. 주요 차원 축소 알고리즘 1. 주성분 분석 (PCA) 개념: 데이터의 분산을 최대로 보존하는 축을 찾아, 고차원 데이터를 저차원으로 투영한다. 사용 분야: 데이터 시각화, 노이즈 필터링,..
[암호화폐 용어] DYOR(Do Your Own Research)
DYOR(Do Your Own Research)이란? "DYOR"는 "Do Your Own Research"의 약자로, 투자 결정을 포함하여 금융, 건강, 기술 등 다양한 분야에서 개인이 중요한 결정을 내리기 전에 충분한 조사와 정보 수집을 하라는 의미를 담고 있다. 이는 특히 암호화폐와 주식 투자 커뮤니티에서 널리 사용되며, 투자자들에게 시장의 소문이나 단편적인 정보, 또는 타인의 의견에만 의존하지 말고, 직접적인 데이터, 기술적 분석, 회사의 재무 상태, 시장 동향 등을 꼼꼼하게 분석하여 스스로 합리적인 판단을 내리는 것을 권장한다. 이는 투자자 스스로가 정보의 질과 출처를 검증하고, 가능한 모든 관련 정보를 수집하여 리스크를 관리하고 자신의 자산을 보호하는 데 중요한 역할을 한다.
