음성
Definition
인공지능에서 음성은 언어 정보를 전달하는 인간의 성대에 의해 생성되는 음향 신호를 포괄합니다. 이는 특정히 말하기와 관련되므로 일반적인 오디오와 구별됩니다. …
인공지능에서 음성은 언어 정보를 전달하는 인간의 성대에 의해 생성되는 음향 신호를 포괄합니다. 이는 특정히 말하기와 관련되므로 일반적인 오디오와 구별됩니다. …
학계나 산업 문헌에서 ‘Tum’은 핵심 AI 개념, 기술 또는 지표로 널리 받아들여지는 정의가 없습니다. 이는 ‘튜링 테스 …
주류 인공지능 용어에서 ‘Syman’에 대해 널리 받아들여지는 표준 정의는 존재하지 않습니다. 이는 특정 독점 도구를 지칭하거나, …
반짝임 이모지는 AI 애플리케이션의 사용자 인터페이스에서 새로움, 개선, 창의적 향상 등을 의미하기 위해 자주 사용되는 그래픽 아이콘입니다. 이는 콘텐츠가 업데 …
음성 처리 분야에서 화자는 오디오 녹음물 내의 구별되는 인간 음성 원천으로 정의됩니다. 화자를 식별하고 구분하는 것은 대화 분석의 기초가 되며, 보안 강화 및 …
이 용어는 기술적 정의라기보다는 인공 지능 분야에서 격렬한 혁신, 대중의 관심, 또는 패러다임 전환이 일어나는 시기를 지칭하는 문화적 지표입니다. 이는 일반적으 …
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇을 활용하여 디지털 시스템과 상호작용하는 인간의 행위를 모방합니다. 종종 AI가 결합된 RPA는 데이터 입력, 송 …
이 용어는 선도적인 인공지능 연구 실험실인 OpenAI가 만든 상업용 및 연구 제품을 포괄합니다. 주요 제품군에는 생성 사전 훈련형 트랜스포 …
이 용어는 초기 상징적 논리부터 현대의 딥 러닝에 이르기까지의 주요 이정표를 표시하며, 인공지능 시스템의 역사적이고 지속적인 진화를 포괄합니다. 이는 계산 능력 …
AI 및 기술 맥락에서 팟캐스트는 RSS 피드를 통해 배포되는 에피소드 형식의 디지털 미디어 콘텐츠를 의미하며, 사용자가 구독하여 토론, …
이 개념은 기본 코드에 대한 무료 접근을 허용하는 라이선스 하에 출시된 AI 기술 생태계를 포괄합니다. 이는 투명성, …
엔비디아는 딥러닝에 필수적인 병렬 컴퓨팅 작업을 가속화하는 그래픽 처리 장치(GPU) 설계로 주로 알려진 AI 산업의 지배적인 힘입니다. 그들의 CUDA 플랫폼 …
인공지능, 머신러닝 또는 관련 기술 분야에는 ‘Nolot’라는 확립된 정의나 널리 받아들여지는 개념이 존재하지 않습니다. 이는 오타이거나 …
ME-Noughts-and-Crosses Engine은 기계 학습, 특히 강화 학습의 초기 데모였습니다. 각기 고유한 보드 상태를 나타내는 304 …
린터는 소스 코드를 실행하지 않고 정적 분석을 수행하는 유틸리티입니다. 문법 오류, 잠재적 버그, 코드 냄새(code smell), …
이는 GitHub 토픽, 어웨즈 리스트(Awesome lists), 또는 커뮤니티가 관리하는 위키와 같이 인공지능 관련 오픈소스 소프트웨어를 집계한 조직화된 저 …
라벨 데이터는 입력 샘플에 해당하는 정답(Ground Truth) 라벨과 쌍을 이루어, 지도 기계 학습의 기초를 형성합니다. 이를 통해 알고리즘은 입력과 출력 …
지식 컷오프 날짜는 언어 모델의 학습 데이터가 포함된 시간적 경계를 정의합니다. 이 날짜 이후에 발생한 정보, 사건 또는 발전 사항은 일반적으로 모델이 알지 못 …
머신러닝 연구 저널(JMLR)은 엄격한 과학적 발견을 공유하기 위한 주요 장소로 사용되는 대표적인 오픈 액세스 출판물입니다. 이 저널은 머신러닝의 이론적 기초부 …
기계 학습에서 인스턴스는 데이터셋으로부터의 구체적인 하나의 예시를 의미합니다. 이는 입력 특징(속성)의 집합과 잠재적인 대상 레이블로 구성됩니다. 인스턴스는 모 …
전자정보기술부(MoEIT) 산하에 설립된 INDIAai는 AI 자원, 정책 및 이니셔티브를 위한 중앙 허브 역할을 합니다. 이 포털은 학계, 산업계, …
일반 언어 처리의 맥락에서 ‘haw’는 비공식적인 감탄사나 망설임 소리를 의미합니다. 이는 인공지능의 핵심 알고리즘 개념을 나타내지는 않지 …
구글 코랩(Google Colaboratory)은 별도의 설정 없이 사용할 수 있는 호스팅 Jupyter 노트북 서비스로, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 기타 …
인공지능 용어집은 해당 분야의 전문 용어, 약어 및 개념을 정의하는 참고 문서 역할을 합니다. 이는 연구자, 개발자 및 학생들이 인공지능 분야의 복잡한 개념과 …
인공지능, 머신러닝 또는 컴퓨터 과학 분야에서 ‘지버링크’라는 확립된 개념, 기술 또는 방법론은 존재하지 않습니다. 이는 오타이거나, 가상 …
갤럭시 AI는 주로 스마트폰을 포함한 삼성 하드웨어 라인업 전반에서 사용자 경험을 향상시키기 위해 설계된 삼성의 독점 AI 생태계입니다. 여기에는 실시간 번역, …
머신러닝에서 피처는 데이터셋 내의 특정 사례(instance)를 설명하는 고유한 속성이나 변수입니다. 피처는 수치형, 범주형, 텍스트형 등 다양한 형태를 가질 …
현재 메타 플랫폼스 인크(Meta Platforms Inc.)의 일부인 페이스북은 인공지능 연구 및 응용 분야에서 선도적인 역할을 하고 있습니다. …
헬싱키 대학교와 Reaktor가 공동으로 개발한 이 교육 프로그램은 일반 대중이 인공지능을 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 머신러닝, 딥러닝, …
데드봇(Deadbot)은 개발자에 의해 더 이상 활성화되지 않거나 유지 관리 및 지원이 중단된 대화형 에이전트 또는 챗봇 서비스를 지칭합니다. 이러한 봇은 일반 …
위키백과는 텍스트 형식으로 이용 가능한 인간 지식 중 가장 크고 포괄적인 컬렉션 중 하나입니다. 인공지능(AI) 분야에서 위키백과는 대규모 언어 모델을 사전 훈 …
AI 및 기술 맥락에서 ‘CSM’은 ‘CNN’이나 ‘RNN’처럼 보편적으로 표준화된 용어는 아닙 …
인공지능에서 컴퓨팅은 모델을 학습하고 추론을 수행하는 데 필요한 기본 인프라를 나타냅니다. 여기에는 CPU, GPU, TPU …
AI 맥락에서 채팅은 실시간 턴 기반 대화를 위한 인터페이스와 하위 메커니즘을 나타냅니다. 이를 통해 사용자는 질문을 하거나 작업을 요청하거나 개방형 대화를 나 …
AI에서의 번역은 신경 기계 번역(Neural Machine Translation)을 의미하며, 딥러닝 모델이 언어 간 의미 표현을 매핑합니다. 규칙 기반 시스 …
인공지능에서 벡터는 정보를 수치적으로 표현하는 데 사용되는 기본 데이터 구조입니다. 이는 엔티티의 특징을 매핑하는 순서 있는 숫자 목록(요소)으로 구성됩니다. …
지도 학습에서는 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터셋으로 훈련되며, 각 입력 예제는 올바른 출력과 짝을 이룹니다. 목표는 모델이 입력과 출력 사이의 근본적인 관계 …
SDK는 특정 플랫폼이나 서비스를 위한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 도구 모음입니다. AI 분야에서 SDK는 사전 구축된 라이브러리, …
코드는 컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 실행하는 Python, C++, JavaScript 등의 프로그래밍 언어로 작성된 명령어 집합을 나타냅니다. …
명령줄 인터페이스(CLI)는 그래픽 요소 대신 텍스트 명령어를 입력하여 소프트웨어를 제어할 수 있게 합니다. AI 개발 환경에서는 스크립트 실행, 모델 관리, …
인공지능에서 실시간은 시스템이 최소한의 지연(latency)으로 입력을 처리하고 출력을 생성하는 능력을 나타내며, 종종 밀리초 단위로 이루어집니다. 이는 자율 …
오픈 소스는 소프트웨어 프로젝트의 기반 코드가 공개적으로 접근 가능한 개발 모델을 의미합니다. AI 분야에서 이는 연구자와 개발자가 알고리즘을 검사하고, 수정하 …
자연어는 모호성, 관용구, 문화적 뉘앙스를 모두 포함하는 인간의 말과 글쓰기 방식을 의미합니다. AI에서 자연어 처리란 구문과 의미론을 이해하는 것을 포함합니 …
전통적으로 수송 수단을 의미하지만, AI 용어에서는 ‘비클’이 모바일 앱, …
시간은 특히 순차적 모델링 및 실시간 시스템에서 인공지능의 기본 개념입니다. 이는 데이터 포인트가 정렬되는 축 역할을 하여 RNN …
‘Through’는 AI 용어에서 독립적인 정의를 가지고 있지 않습니다. 이는 일반적으로 ‘처리 …
AI 용어 맥락에서 ‘Symbal’에 대한 확립된 정의는 없습니다. 이는 ‘Symbolic’(기호적)의 오타이거나 비 …
AI 용어에서 ‘구체적으로’는 모델, 데이터 포인트 또는 연산을 정의할 때의 정밀함을 나타냅니다. 일반적인 범주와 정확한 파라미터를 구분하 …
점수는 정확도, 정밀도 또는 보상과 같은 특정 지표에 대해 머신러닝 모델이 얼마나 잘 수행되었는지 정량화합니다. 강화 학습에서는 누적 보상을 나타내며, 분류 작 …
‘Rather’라는 용어 자체는 선호도나 대조를 나타내는 표준 영어 부사입니다. 인공 지능 및 대규모 언어 모델이라는 특정 분야에서는 별도 …
디지털 통신 및 AI 데이터 컨텍스트에서 ‘게시물(post)‘은 온라인으로 공유되는 콘텐츠의 개별 단위를 의미합니다. 이는 자연어 처리 모 …
AI 모델을 평가할 때 ‘전반적’ 지표는 고립된 구성 요소에 집중하기보다 시스템 성능에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 여기에는 전체 정 …
AI 문서 및 기술적 글쓰기 맥락에서 ‘Moreover(게다가)‘는 현재 논의에 지지하는 증거를 추가하거나 논지를 강화하는 추가 지점을 나 …
컴퓨터 과학 및 AI 개발의 기본 제어 흐름 구조인 루프는 알고리즘이 데이터셋을 순회하거나 반복 계산을 수행하며, 훈련 에포크(epoch)를 실행할 수 있게 합 …
기술적인 AI 알고리즘 용어는 아니지만, 프롬프트 엔지니어링과 자연어 이해(NLU)에서 ‘instead’는 중요합니다. 이는 절 사이의 대 …
AI 및 컴퓨터 과학의 맥락에서 정보는 원시 데이터(raw data)와 구별됩니다. 정보는 조직화, 구조화 또는 해석되어 의미와 유용성을 갖게 된 데이터를 의미 …
단수형 ‘graph’가 추상적인 데이터 구조를 지칭하는 반면, ‘graphs’는 종종 여러 개의 개별 그래프 인스턴스 …
기술적인 알고리즘은 아니지만, ‘furthermore(더욱이)‘는 AI 문서 및 연구 논문에서 중요한 언어적 도구입니다. 이 단어는 아이디 …
AI 및 컴퓨터 과학 맥락에서 ‘given(주어진)‘은 계산이 시작되기 전에 모델이나 함수에 공급되는 초기 상태, …
AI 맥락에서 ‘무료’는 일반적으로 사용자가 요금을 지불하지 않고 접근, 수정 및 배포할 수 있는 오픈 소스 모델, 데이터셋 또는 도구를 …
‘Finally’ 개념은 처리된 데이터가 예측, 분류 또는 생성된 텍스트와 같은 최종 결과를 산출하는 AI 파이프라인의 종단 단계를 나타냅 …
‘고속’이라는 용어는 빠른 추론 시간과 빠른 데이터 처리 능력을 강조하며, 인공지능 모델 내의 계산 효율성을 설명합니다. 이는 실시 …
주로 인간의 언어이지만, AI 문맥에서 ‘영어’는 방대한 디지털 텍스트 데이터의 존재로 인해 NLP 연구에서 가장 지배적인 언어 도메인을 …
‘드라이븐’이라는 용어는 일반적으로 AI 접근 방식 뒤의 주요 힘이나 메커니즘을 나타내는 접미사로 사용됩니다. 예를 들어, ‘데 …
클라우드 컴퓨팅은 AI 워크로드를 위한 확장 가능한 인프라를 제공하며, 개발자가 물리적 데이터 센터를 유지보수하지 않고도 강력한 GPU와 스토리지에 접근할 수 …
AI에서의 자동화는 전통적으로 인간의 노력이 필요했던 작업을 알고리즘과 시스템을 사용하여 수행하는 것을 포함합니다. 이는 미리 정의된 규칙을 따르거나 학습된 패 …
API는 소프트웨어 및 애플리케이션을 구축하기 위한 일련의 프로토콜과 도구를 정의합니다. AI에서 API를 사용하면 개발자가 대규모 언어 모델(LLM)이나 이미 …
인공지능(AI)은 디지털 컴퓨터나 컴퓨터 제어 로봇이 지능적인 존재와 일반적으로 연관된 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 다양한 하위 분야를 포괄 …