잊힐 권리
Definition
잊힐 권리는 사용자가 자신의 개인정보가 포함된 데이터베이스 및 AI 학습 세트에서의 삭제를 요구할 수 있도록 합니다. 머신러닝에서 이를 구현하는 것은 모델이 학 …
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커리큘럼 학습(Curriculum Learning)
Definition
커리큘럼 학습은 인간의 교육 방식을 모방하여, 학습 데이터를 단순한 샘플부터 시작해 점진적으로 복잡성을 증가시키는 구조화된 순서로 제시합니다. 이 접근법은 신경 …
WordPiece
Definition
WordPiece는 BERT와 ALBERT와 같은 자연어 처리 모델에서 널리 사용되는 토큰화 방법입니다. 이는 단어의 형태론적 풍부함을 관리하고 어휘 범위를 확 …
XLM-RoBERTa
Definition
XLM-RoBERTa(Cross-lingual Language Model RoBERTa)는 Meta AI에서 개발한 대규모 다국어 모델입니다. 100개 이상의 …
행동 선택에서의 승자 독식
Definition
승자 독식(WTA)은 신경망과 강화 학습에서 여러 경쟁하는 행동이나 가설 간의 갈등을 해결하기 위해 사용되는 경쟁 프로세스입니다. 이 방식에서는 가장 높은 활성 …
웹훅
Definition
웹훅은 특정 이벤트가 발생했을 때 한 서비스가 다른 서비스에 실시간 정보를 제공하는 메커니즘입니다. 변경 사항을 주기적으로 확인하는 폴링(polling) 방식 …
워터마킹
Definition
생성형 AI가 점점 더 많은 합성 미디어를 생산함에 따라, 워터마킹은 투명성과 책임성을 위한 중요한 도구가 됩니다. 이는 이미지, …
웹 인텔리전스
Definition
웹 인텔리전스는 방대한 양의 인터넷 상 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터 마이닝, 머신러닝, 시맨틱 기술을 사용합니다. …
음성 활동 감지
Definition
VAD 알고리즘은 실시간으로 오디오 스트림을 분석하여 배경 소음이나 일시 정지와 같은 비음성 구간과 활성 음성 기간을 구분합니다. 이는 대역폭을 최적화하는 데 …
Unsloth
Definition
Unsloth는 대규모 언어 모델(LLM)의 파인튜닝 및 배포를 최적화하도록 설계된 전용 도구입니다. 표준 PyTorch 연산을 대체하여 상당한 속도 향상과 메 …
통합 모델
Definition
통합 모델은 별도의 분리된 시스템 없이도 텍스트 생성, 이미지 인식, 코드 합성 등 다양한 고유한 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. …
과소적합(Underfitting)
Definition
과소적합은 통계 모델이나 기계 학습 알고리즘이 입력에서 출력으로의 함수 매핑을 정확하게 근사할 수 없을 때 발생합니다. 이는 일반적으로 모델이 학습 데이터의 복 …
독성 감지
Definition
독성 감지는 자연어 처리 기술을 활용하여 텍스트 입력을 분석하고, 해로운 콘텐츠일 확률을 나타내는 확률 점수를 할당합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 감독 학 …
추적(Tracing)
Definition
AI 엔지니어링의 맥락에서 추적은 각 단계에서 입력, 출력, 지연 시간(latency) 및 리소스 사용량을 포함하여 데이터가 모델이나 애플리케이션을 통과하는 방 …
시계열
Definition
시계열 데이터는 시간 간격에 따라 순차적으로 기록된 관측값으로 구성됩니다. AI에서 이 데이터 유형은 과거 패턴을 기반으로 미래 트렌드를 예측하는 데 중요합니 …
처리량
Definition
AI 엔지니어링에서 처리량은 시스템 용량을 나타내는 중요한 성능 지표입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 경우 초당 토큰 수, 컴퓨터 비전 모델의 경우 초 …
토큰 맥싱(Token Maxxing)
Definition
토큰 맥싱은 모델의 컨텍스트 윈도우 전체 용량을 활용하거나, 더 나은 성능을 위해 토큰의 의미 밀도를 최적화하기 위해 입력을 신중하게 구성하는 과정을 포함합니 …
TFLite
Definition
TensorFlow Lite는 스마트폰, 마이크로컨트롤러, IoT 장치 등 자원이 제한된 디바이스에 머신러닝 모델을 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니 …
TensorFlow Hub
Definition
TensorFlow Hub는 머신러닝 구성 요소를 게시하고 재사용하기 위한 플랫폼입니다. 이미지 분류, …
텍스트 분류
Definition
텍스트 분류는 알고리즘이 구조화되지 않은 텍스트 데이터에 미리 정의된 카테고리들을 할당하는 지도 학습 작업입니다. 일반적인 기술로는 나이브 베이즈(Naive …
텍스트 임베딩 추론
Definition
텍스트 임베딩 추론은 자연어를 고차원 벡터로 변환하는 모델의 배포 및 최적화를 의미합니다. …
텍스트-이미지 생성 (T2I)
Definition
텍스트-이미지(T2I) 생성은 확산 모델(Diffusion Models)이나 생성 적대 신경망(GANs)과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 자연어 프롬프트 기반의 …
대리 모델
Definition
기계 학습 및 최적화에서 대리 모델은 직접 평가하기 어려운 대상 함수의 대리자 역할을 합니다. 원래 모델의 입력-출력 쌍을 기반으로 훈련되어, 원본 모델의 행동 …
심볼릭 인공지능
Definition
심볼릭 인공지능(종종 GOFAI라 불림)은 추론과 문제 해결을 수행하기 위해 기호와 규칙을 조작하는 데 의존합니다. 연결주의 접근법과 달리, …
아부하기
Definition
아부하기(Sycophancy)는 대규모 언어 모델에서 발생하는 실패 사례로, 시스템이 정확한 정보를 제공하는 것보다 사용자를 기쁘게 하는 것을 우선시합니다. 이 …
구조적 위험 최소화
Definition
구조적 위험 최소화(SRM)는 과적합을 방지하기 위해 모델의 복잡도를 제어함으로써 기대 위험을 최소화하는 방법론입니다. 이는 경험적 위험 최소화(ERM)에 정규 …
구조적 희소성 정규화
Definition
구조적 희소성 정규화는 표준 L1 정규화를 확장하여 개별 계수를 독립적으로 제로(0)로 만드는 것이 아니라, 특정 패턴(예: 그룹 단위)으로 제로를 유도합니다. …
초지능 금지
Definition
이 개념은 인공 초지능(ASI) 연구에 대한 제한 또는 완전한 중단과 관련된 논의 및 잠재적 정책을 지칭합니다. 지지자들은 ASI가 인류의 생존에 위협이 되는 …
스테이블 디퓨전 디퓨저스(Stable Diffusion Diffusers)
Definition
디퓨저스(Diffusers) 라이브러리는 허깅 페이스에서 개발한 오픈소스 툴킷으로, 특히 스테이블 디퓨전과 같은 사전 학습된 디퓨전 모델의 사용을 단순화하도록 …
스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)
Definition
스테이블 디퓨전은 잠재 공간(latent space)에서 디퓨전 과정을 사용하여 텍스트 입력에 조건부로 상세한 이미지를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 픽셀 공간 …
화자 변경 감지
Definition
화자 변경 감지(Speaker Change Detection, SCD)는 한 화자가 말하기를 멈추고 다른 화자가 시작하는 정확한 타임스탬프를 찾아내는 기법입니 …
활성화 확산
Definition
활성화 확산(Spreading activation)은 원래 인지 심리학에서 유래한 개념으로, …
소프트웨어 에이전트
Definition
소프트웨어 에이전트는 환경을 지각하고 추론하며 특정 목표를 달성하기 위해 행동할 수 있는 자율적인 존재입니다. 이러한 에이전트는 독립적으로 작동하고 변화에 적응 …
사회적 보조 로봇
Definition
사회적 보조 로봇(SARs)은 물리적 조작이 아닌 사회적 수단을 통해 도움을 제공하는 인간-로봇 상호작용의 하위 집합입니다. 이들은 접촉 없는 전략(예: 눈맞 …
상황 기반 접근법
Definition
상황 기반 접근법은 지능적 행동이 그것이 발생하는 환경과 분리될 수 없다는 주장을 펼치는 AI 연구의 방법론적 프레임워크입니다. 이 접근법은 시스템이 복잡한 환 …
상황 의존적
Definition
인공지능에서 ‘상황 의존적(Situated)‘은 환경에 내장되어 실시간으로 상호작용하는 에이전트를 의미합니다. …
문장 트랜스포머
Definition
문장 트랜스포머는 전통적인 트랜스포머 모델(예: BERT)의 확장으로, 전체 문장에 대해 의미 있는 밀집 벡터 표현을 생성하도록 미세 조정됩니다. 표준 토큰 수 …
시퀀스 라벨링
Definition
시퀀스 라벨링은 주어진 입력 시퀀스(예: 문장의 단어 또는 문자열의 문자)의 모든 토큰에 범주형 레이블을 예측하는 과정입니다. 일반적인 응용 분야에는 품사 태 …
반지도 학습(Semi-supervised learning)
Definition
반지도 학습은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 지정되지 않은 데이터를 함께 사용하는 하이브리드 학습 패러다임입니다. 핵심 가정은 레이블이 없는 …
의미 분석(Semantic analysis)
Definition
문법적 구조를 넘어 언어 입력의 실제 의도와 중요성을 해석합니다. 이는 문맥에 따른 단어 의미의 모호성 해소(disambiguation), 엔티티 식별, …
자가 관리(Self-management)
Definition
이 개념은 AI 에이전트나 시스템이 일반적인 유지 보수, 자원 할당, 오류 수정 등을 독립적으로 처리할 수 있는 능력을 포괄합니다. 여기에는 자동 확 …
Sam3
Definition
Sam3는 SAM(Segment Anything Model)처럼 널리 알려진 표준 공개 AI 용어는 아닙니다. 이는 서드파티 버전, SAM 2의 오타, 또는 기 …
Sample complexity
Definition
계산 학습 이론에서 샘플 복잡성은 모델을 효과적으로 훈련하는 데 필요한 데이터 양을 정량화합니다. 이는 모델 용량과 데이터 가용성 사이의 균형을 맞추어 일반화 …
Rust
Definition
Rust는 성능과 안전성, 특히 안전한 동시성을 위해 설계된 다중 패러다임 범용 프로그래밍 언어입니다. 가비지 컬렉션을 사용하지 않고 메모리 안전성을 달성하여 …
강건성
Definition
AI 안전성과 윤리에서 강건성은 예기치 않은 입력이나 악의적 조작에 대한 모델의 회복력을 의미합니다. 강건한 시스템은 입력 데이터에 노이즈가 포함되어 있더라도 …
규칙 유도
Definition
규칙 유도는 데이터에서 직접 if-then 규칙을 도출하는 상징적 기계 학습 방법입니다. 불투명한 가중치를 생성하는 신경망과 달리, 규칙 유도는 해석 가능한 모 …
AI 저항(Resisting AI)
Definition
AI 저항은 개인이나 조직이 AI 알고리즘에 의해 영향받거나, 추적되거나, 분류되는 것을 피하기 위해 사용하는 방법을 의미합니다. 여기에는 지각 시스템에 대한 …
관계형 데이터 마이닝
Definition
관계형 데이터 마이닝은 단일 평평한 테이블이 아니라 여러 관련 테이블로 조직화된 데이터베이스에서 유용한 정보를 추출하는 데 중점을 둡니다. 이는 테이블 간의 관 …
표현 붕괴
Definition
표현 붕괴는 특히 자기지도 대조 학습 프레임워크에서 신경망이 모든 입력 데이터 포인트를 동일한 고정 출력 벡터로 매핑하도록 학습할 때 발생합니다. 이는 모델이 …
推論モデル
Definition
流暢さを重視する標準的な生成モデルとは異なり、推論モデルは数学、コーディング、論理パズルなどの多段階タスクにおける正確性を優先します。これらはしばしば思考連 …
リフレクション
Definition
AIにおけるリフレクションは、モデルが最終決定を下す前に、自身の生成プロセスや出力を評価するパラダイムです。これには、論理的整合性、事実の正確性、または安全性への準拠などを確認す …
Rabbit r1
Definition
Rabbit r1은 Rabbit Inc.에서 출시한 전용 하드웨어 장치로, 자체 개발한 대형 행동 모델(LAM)을 중심으로 구성됩니다. 범용 스마트폰과 달리, …
Random feature
Definition
랜덤 피처 맵은 입력을 새로운 공간으로 변환하여 선형 모델이 비선형 커널 함수를 근사할 수 있게 합니다. 이 접근 방식은 종종 Nystrom 방법이나 푸리에 피 …
ROCm
Definition
ROCm(Radeon Open Compute)은 AMD가 개발한 드라이버 및 소프트웨어 스택으로, AMD GPU에서 고성능 컴퓨팅을 가능하게 합니다. 병렬 처리 …
큐웬2(Qwen2)
Definition
큐웬2는 큐웬 모델 계열의 두 번째 중요한 세대를 나타내며, 아키텍처 개선과 확장된 학습 데이터를 도입했습니다. 이 버전은 다국어
Summary
큐웬2 …
큐웜 코더(Qwen Coder)
Definition
큐웜 코더(Qwen Coder)는 프로그래밍 관련 활동에 특별히 파인튜닝된 큐웜 대규모 언어 모델의 전용 버전입니다. 코드 생성, 디버깅, 복잡한 코드베이스 이 …
Pythia
Definition
Pythia는 EleutherAI가 만든 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) 시리즈로, 신경망의 해석 가능성과 동작을 연구하는 것을 목표로 합니다. 이 스위트에 …
Pyannote
Definition
Pyannote은 pyannote.audio에서 개발한 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 오디오 스트림에서 ‘누가 언제 말했는지’를 파악하는 …
Pyannote Audio
Definition
Pyannote Audio는 화자 diarization 시스템의 개발과 배포를 촉진하도록 설계된 종합적인 툴킷입니다. 오디오 분석 작업을 위한 사전 훈련된 신경 …
가지치기(Pruning)
Definition
가지치기는 신경망에서 출력 정확도에 거의 기여하지 않는 뉴런, 연결 또는 필터를 식별하고 제거하는 과정입니다. 이러한 중복 요소를 제거함으로써 모델의 파라미터 …
예제 기반 프로그래밍(Programming by Example)
Definition
예제 기반 프로그래밍(Programming by Example, PBE)은 프로그래머가 명시적인 코드를 작성하는 대신 구체적인 입력-출력 쌍을 통해 원하는 동작 …
프롬프트 튜닝(Prompt Tuning)
Definition
프롬프트 튜닝은 사전 훈련된 언어 모델의 입력 레이어에 학습 가능한 소프트 프롬프트(연속 벡터)를 추가하고, 기본 모델 파라미터는 고정된 상태로 유지합니다. …
확률 일치
Definition
확률 일치는 강화학습과 심리학에서 흔히 관찰되는 행동 패턴으로, 최적의 ‘최대화’ 전략과 대비됩니다. 항상 가장 높은 확률의 행동을 선택하 …
선호도 학습
Definition
선호도 학습은 절대적인 라벨이 아닌 인간의 판단을 바탕으로 모델이 좋은 출력과 나쁜 출력을 구분하도록 가르치는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 이 과정에는 응답 …
패턴 인식을 위한 사전 지식
Definition
사전 지식은 훈련이 시작되기 전에 알고리즘에 통합되는 도메인 특화 통찰력, 제약 조건 또는 역사적 데이터를 의미합니다. 이는 모델이 타당한 솔루션을 향해 유도되 …
합리성의 원리
Definition
이 원리는 에이전트의 행동이 지각 입력과 기존 지식을 바탕으로 기대 성능 측정값을 최대화하도록 선택되어야 한다고 주장합니다. 이는 의사결정 이론의 토대를 제공합 …
예측 학습(Predictive learning)
Definition
예측 학습은 명시적인 인간 라벨 없이 관찰된 입력으로부터 관찰되지 않은 데이터 포인트를 추론하도록 신경망을 훈련시키는 과정입니다. 언어 모델에서의 다음 토큰 예 …
피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence Inc.)
Definition
피지컬 인텔리전스(PI)는 구글 딥마인드에서 분사된 기업으로, 신체화된 인공지능(Embodied AI) 및 로봇공학 분야를 발전시키는 것을 목표로 합니다. 이 …
Phi
Definition
Phi는 ‘Teaching-Learning Paradigm(교수-학습 패러다임)‘을 기반으로 한 파운데이션 모델을 줄인 이름으로, 마이크로 …
피 계수(Phi coefficient)
Definition
피 계수(φ)는 두 개의 이항 변수 간 연관성을 측정하는 지표로, 이분형 변수에 대한 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient) …
성격 컴퓨팅(Personality computing)
Definition
성격 컴퓨팅은 빅 파이브(Big Five) 성격 특성 등 인간의 성격 차원을 모델링, 시뮬레이션하거나 적응할 수 있는 알고리즘과 시스템을 개발하는 것을 포함합니 …
인지 모듈(Perceiver)
Definition
인공지능(AI) 및 인지과학에서 ‘인지 모듈’은 원시 감각 데이터를 의미 있는 정보로 처리하는 지능형 시스템의 구성 요소를 의미합니다. 단 …
지각(Percept)
Definition
지각은 외부 자극이 지각 시스템을 거쳐 처리된 후 내부적으로 형성된 표현입니다. 인공지능에서 이는 저수준의 신호 처리 과정을 거친 후 생성된 구조화된 데이터 출 …
패턴 언어
Definition
패턴 언어는 설계, 특히 소프트웨어 공학 및 도시 계획 분야에서 흔히 마주치는 공통 문제에 대한 검증된 솔루션 세트로 구성된 공식적인 프레임워크입니다. 각 패턴 …
Parallel Web Systems
Definition
병렬 웹 시스템(Parallel Web Systems)은 네트워크로 연결된 여러 서버나 프로세서 간에 계산 작업을 분할하고 동시에 실행하는 인프라 설계를 의미합 …
POP-11
Definition
POP-11(Program Oriented Problem Solving)은 절차형, 객체 지향형, 논리형 프로그래밍 기능을 결합한 다중 패러다임 프로그래밍 언어 …
딥러닝 개요
Definition
딥러닝의 개요는 신경망 레이어, 활성화 함수, 손실 지표와 같은 기본 구조를 포괄합니다. 역전파(backpropagation), 그래디언트(gradient) …
OpenVINO
Definition
인텔이 개발한 OpenVINO(Open Visual Inference and Neural network Optimization) …
객체 탐지(Object Detection)
Definition
객체 탐지는 단순히 이미지에 어떤 객체가 있는지 판별하는 이미지 분류를 넘어, 해당 객체가 어디에 위치해 있는지도 파악합니다. …
관측 가능성(Observability)
Definition
AI 엔지니어링에서 관측 가능성은 외부 출력을 분석하여 복잡한 머신러닝 시스템의 내부 상태를 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 전통적인 모니터링을 넘어, 시스템 …
노벨티 감지(새로운 패턴 감지)
Definition
노벨티 감지는 알려진 클래스나 예상되는 행동에 부합하지 않는 데이터 포인트를 식별하는 머신러닝 작업입니다. 일반적으로 비지도 방식으로 작동하여 정상적인 데이터 …
뉴로컴퓨팅
Definition
이 분야는 인간의 뇌 구조와 기능을 모방하는 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처 생성에 중점을 둡니다. 여기에는 인공 신경망, 뉴로모픽 칩 및 인지 컴퓨팅 등이 포 …
신경망 스케일링 법칙
Definition
신경망 스케일링 법칙은 모델의 성능과 규모(데이터셋 크기, 파라미터 수, 컴퓨팅 예산 포함) 사이의 예측 가능한 멱법칙 관계를 설명합니다. …
NASA AI 지원 대기 질 모니터링 프로젝트
Definition
이 프로젝트는 NASA의 지구 관측 데이터와 고급 AI 알고리즘을 결합하여 전 세계적으로 미세먼지 및 기체 오염 물질을 추적합니다. 위성 이미지와 지상 관측 데 …
모국어 식별
Definition
모국어 식별(NLI)은 화자가 처음 습득한 언어를 인식하는 데 중점을 두는 자연어 처리의 하위 분야입니다. 일반적인 언어 감지와 달리 NLI는 화자의 언어적 특 …
신경 계산
Definition
신경 계산은 인공 뉴런이 입력 신호를 출력 응답으로 변환하기 위해 수행하는 수학적 연산을 참조합니다. 여기에는 가중 합, 활성화 함수, 역전 …
곱승 가중치 업데이트 방법
Definition
곱승 가중치 업데이트 방법(Multiplicative Weight Update Method)은 불확실한 환경에서 의사결정을 내리기 위해 사용되는 기본 온라인 학 …
다중 작업 최적화
Definition
다중 작업 최적화(Multitask Optimization)는 단일 모델을 훈련시켜 여러 개의 서로 다르지만 관련성 있는 작업을 동시에 처리하도록 하는 접근 방 …
멀티 에이지 밴딧
Definition
멀티 에이지 밴딧 문제는 에이전트가 알려진 보상 옵션(활용)에 집중할지, 아니면 잠재적으로 더 나은 보상을 발견하기 위해 새로운 옵션을 시도할지(탐색) 결정할 …
멀티모달 감정 분석
Definition
멀티모달 감정 분석은 표정, 목소리 톤, 제스처 등 추가적인 신호를 통합하여 기존 텍스트 기반 감정 감지를 확장합니다. 이러한 종합적인 접근 방식은 더 정확한 …
다중 모달리티
Definition
다중 모달리티는 AI 모델이 이질적인 데이터 스트림을 처리할 수 있도록 하는 아키텍처 및 이론적 프레임워크를 나타냅니다. 이는 다양한 소스에서 입력을 수용하고 …
도덕적 아웃소싱
Definition
도덕적 아웃소싱은 인간이 알고리즘이나 AI 시스템에게 윤리적 판단과 책임을 넘기는 현상을 의미합니다. 이는 사람들이 도덕적으로 중요한 결정에 대해 자동화된 결정 …
모델 레지스트리
Definition
모델 레지스트리는 MLOps의 핵심 구성 요소로, ML 모델을 저장, 버전 관리 및 관리하기 위한 통합 저장소 역할을 합니다. 이를 통해 팀은 모델 메타데이터, …
모델 압축
Definition
이 범주에는 모델의 용량을 줄이면서도 성능을 유지하는 것을 목표로 하는 가지치기(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge …
모델 허브 믹스인
Definition
믹스인은 각 모델 아키텍처가 이러한 유틸리티를 개별적으로 구현할 필요 없이, 모델을 저장하고, 로드하고, Hugging Face …
미스트랄
Definition
미스트랄은 프랑스 스타트업 미스트랄 AI(Mistral AI)가 만든 강력한 오픈 웨이트 LLM(대규모 언어 모델) 패밀리를 지칭합니다. Mistral 7B …
인공지능의 군사적 응용
Definition
인공지능의 군사적 응용은 작전 효율성과 전략적 우위를 향상시키기 위해 설계된 광범위한 기술을 포괄합니다. 여기에는 정찰용 자율 드론, 예측 분석, 물류 최적화, …
메타
Definition
인공지능에서 접두사 ‘메타’는 종종 자기 참조나 핵심 프로세스에 대한 감독을 포함하는 더 높은 수준의 추상화를 나타냅니다. …
수단-목적 분석
Definition
수단-목적 분석(Means-ends analysis)은 인공지능과 심리학에서 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용되는 인지 전략입니다. …
행렬 정규화
Definition
행렬 정규화는 스칼라 정규화 개념을 행렬로 확장한 것으로, 주로 다중 작업 학습이나 추천 시스템에서 사용됩니다. 이는 가중치 행렬의 노름(norm)에 제약을 가 …
비디오 게임에서의 머신러닝
Definition
이 분야는 자산 생성 자동화, 게임 메커니즘 균형 조정, 동적 콘텐츠 생성을 위해 머신러닝 기술을 비디오 게임 파이프라인에 통합하는 것을 포함합니다. 여기에는 …
지구과학에서의 머신러닝
Definition
머신러닝은 위성 이미지, 지진 데이터, 기후 기록을 처리하여 복잡한 환경 시스템을 모델링함으로써 지구과학을 강화합니다. 이러한 기법은 기상 패턴을 예측하고, 모 …
MLOps
Definition
MLOps는 조직이 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 신뢰성 있고 효율적으로 배포하고 유지할 수 있도록 합니다. 여기에는 데이터 및 모델의 버전 관리, …
머신러닝 및 지식 추출
Definition
이 분야는 머신러닝 기법을 자연어 처리(NLP) 및 데이터 마이닝과 결합하여 원시 데이터를 실행 가능한 지식으로 변환합니다. 여기에는 엔티티 인식, 관계 추출, …
Ltx Video(Ltx Video)
Definition
Ltx Video는 잠재 공간 확산 프로세스를 활용하여 일관된 움직임과 시각적 세부 사항을 생성함으로써 비디오용 생성형 AI의 발전을 나타냅니다. 이는 비디오 …
라이라(Lyra)
Definition
현대 AI 용어의 맥락에서 라이라는 자연어 처리를 통해 사용자 상호작용을 향상시키는 데 중점을 둔 특수화된 AI 시스템을 종종 나타냅니다. …
Llama3.1
Definition
2024년 8월 출시된 Llama 3.1은 방대한 4050억 파라미터 모델을 비롯해 작은 8B 및 70B 변형 모델을 포함하여 Llama 패밀리 규모를 확대했습 …
LlamaIndex
Definition
원래 GPT Index로 알려졌던 LlamaIndex는 구조화되고 비구조화된 데이터를 LLM이 흡수하고 상호작용할 수 있게 하는 강력한 데이터 프레임워크입니다. …
LocateAnything
Definition
LocateAnything는 자연어 프롬프트나 일반 사전 지식을 기반으로 이미지에서 객체를 감지하고 분할할 수 있는 다목적 컴퓨터 비전 프레임워크입니다. 사전 …
선형 분리 가능성
Definition
선형 분리 가능성은 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 2 …
학습 자동화기
Definition
이 개념은 강화 학습에서 유래했으며, 알려지지 않은 환경과 상호작용하는 에이전트를 포함합니다. 자동화기는 유한한 집합에서 행동을 선택하고 페널티 또는 보상 신호 …
홀드아웃 교차 검증
Definition
홀드아웃 교차 검증(LOOCV)은 k가 데이터셋의 샘플 수와 같아지는 k-폴드 교차 검증의 특정 경우입니다. 이는 모델 성능에 대해 거의 편향되지 않은 추정을 …
ラストマイル
Definition
‘ラストマイル’問題は、既存のインフラストラクチャとの統合、低レイテンシ推論の確保、エッジコンピューティングへの対応など、モデルを生産環境にデプロイする際 …
リーケージ
Definition
データリーケージは、モデルが予測時には利用できない情報をトレーニング中に取得してしまう機械学習における重大なエラーです。これは通常、不適切なデータ分割や特徴量エンジニアリングによ …
レイヤー正規化
Definition
レイヤー正規化は、内部共変量シフトを軽減することでトレーニングの安定化を図ります。特にリカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャで効果的です。バッチ統計量 …
LLM-as-a-Judge
Definition
LLM-as-a-Judge는 대형 언어 모델이 다른 모델들의 출력 품질에 대한 자동 평가자 역할을 수행하는 평가 패러다임입니다. …
쿠버네티스
Definition
쿠버네티스(일반적으로 K8s로 약칭됨)는 구글에서 개발한 컨테이너 오케스트레이션 시스템입니다. 이는 클러스터 전체에 걸쳐 애플리케이션 컨테이너의 배포, …
지식 기반 구성
Definition
이 접근법은 지식베이스 내에서 제약 조건 만족 기법을 활용하여 조립된 제품이 모든 기술적 및 고객 요구사항을 충족하도록 보장합니다. 이를 통해 유효하지 않은 조 …
지식 기반 시스템
Definition
지식 기반 시스템(KBS)은 일반적으로 인간의 전문가가 수행해야 하는 작업을 수행하기 위해 특정 도메인 지식을 컴퓨터 시스템에 통합한 인공지능의 한 분야입니다. …
지식 수준
Definition
앨런 뉴웰(Allen Newell)이 제창한 개념으로, 지식 수준은 물리적 구현과 무관하게 신념과 목표를 기반으로 지능형 시스템을 분석합니다. 이는 에이전트의 …
지식 컴파일링
Definition
지식 컴파일링은 인공지능 분야에서 지식 베이스나 논리 이론을 다른 표현 형태로 변환하여 만족 가능성 확인(SAT) …
지식 통합
Definition
지식 통합은 데이터베이스, 온톨로지, 비정형 텍스트 등 다양한 출처의 데이터를 하나의 일관된 스키마로 병합하는 작업입니다. 이는 의미적 이질성과 데이터 불일치 …
커널 밀도 추정
Definition
커널 밀도 추정(KDE)은 이산적인 데이터 점을 부드럽게(smoothing) 하여 연속적인 확률 분포 곡선을 생성하는 기본 통계 기법입니다. 일반적으로 가우시 …
지능형 데이터베이스
Definition
지능형 데이터베이스는 기계 학습과 AI를 활용하여 단순한 저장 및 검색을 넘어선 표준 데이터베이스 기능을 향상시킵니다. 이는 자동으로 쿼리 성능을 최적화하고, …
지능형 의사결정 지원 시스템
Definition
지능형 의사결정 지원 시스템(IDSS)은 머신러닝과 자연어 처리와 같은 인공지능 기술을 전통적인 의사결정 지원 프레임워크와 통합합니다. 이는 방대한 데이터를 실 …
지능형 자동화
Definition
지능형 자동화는 전통적인 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 AI 기술을 통합합니다. RPA가 규칙 기반의 구조화된 작업을 처 …
인스턴스 선택
Definition
인스턴스 선택은 중복되거나 노이즈가 있는 데이터 포인트를 제거하여 계산 효율성과 모델 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특징 선택과 달리 이는 데이터셋의 …
지능형 에이전트
Definition
지능형 에이전트는 센서나 데이터 입력을 통해 주변 환경을 지각하고, 추론 알고리즘을 사용하여 정보를 처리하며, 액추에이터를 통해 환경에 작용하는 시스템입니다. …
정보 공간 분석
Definition
이 개념은 머신러닝 모델의 표현 공간 구조를 분석하는 것을 포함합니다. 고차원 공간 내에서 데이터 포인트들이 어떻게 분포하고, 군집화되며, 분리되어 있는지를 살 …
인셉션 스코어 (Inception Score)
Definition
인셉션 스코어(IS)은 생성 적대 신경망(GAN) 및 기타 생성 모델의 성능을 평가하기 위해 도입된 통계적 측정치입니다. 이는 두 가지 요소를 결합합니다: 이미 …
Image Generation
Definition
이 패러다임은 Stable Diffusion이나 DALL-E와 같은 모델을 활용하여 텍스트 프롬프트나 기타 입력 기반 고품질 이미지를 생성합니다. 이는 복잡한 …
Image Text To Text
Definition
Image Text To Text는 시각적 입력과 텍스트 쿼리를 함께 처리하여 일관된 자연어 출력을 생성하는 모델을 지칭합니다. 이러한 시스템은 종종 비전- …
Image To Image
Definition
이미지 투 이미지(Image To Image, I2I)는 GAN이나 디퓨전 모델과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 한 이미지를 다른 이미지로 변환하는 작업을 의미합 …
I2I (이미지-이미지 변환)
Definition
이미지-이미지(I2I) 변환은 GAN이나 디퓨전 모델과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 소스 도메인의 픽셀을 타겟 도메인으로 매핑합니다. 이를 통해 스타일 전송, …
하이퍼파라미터 튜닝
Definition
하이퍼파라미터 튜닝은 다양한 하이퍼파라미터 세트를 평가하여 가장 높은 모델 정확도 또는 가장 낮은 오차율을 생성하는 구성을 찾는 것을 포함합니다. 일반적인 전략 …
인간 중심 AI
Definition
인간 중심 AI는 인공지능 개발의 핵심에 인간을置く하는 설계 철학입니다. 이는 투명하고 공정하며 사회에 유익한 시스템을 창출하는 것을 강조하며, 기술이 인간의 …
인간-AI 상호작용
Definition
인간-AI 상호작용(HAI)은 사람과 AI 기술 간의 역학을 조사하는 학제간 분야입니다. 이는 직관적인 인터페이스, 통신 프로토콜, 그리고 효과적인 협업 메커니 …
하이브리드 검색
Definition
하이브리드 검색은 밀도 벡터 검색(의미와 맥락을 포착)과 희소 벡터(키워드) 검색(정확한 용어 일치)이라는 두 가지 서로 다른 검색 방법을 통합합니다. 이를 통 …
인간 감독 (Human Oversight)
Definition
인간 감독은 인간이 AI 기반 결정이나 행동을 모니터링, 평가 및 개입하는 메커니즘과 프로세스를 의미합니다. 이 개념은 자동화 시스템이 작동할 …
계층적 제어 시스템
Definition
계층적 제어 시스템은 제어 논리를 여러 계층으로 조직합니다. 일반적으로 고수준의 전략적 계획부터 저수준의 실시간 실행까지 다양하며, 상위 계층은 목표와 명령을 …
은닉 계층
Definition
은닉 계층은 이전 계층으로부터 입력을 받아 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 통해 변환된 데이터를 다음 계층으로 전달하는 뉴런들로 구성됩니다. 이러한 …
헬로 월드: 기계 시대의 인간성
Definition
이 구절은 급속한 기술 발전 속에서 인간이 relevancy(중요성)와 존엄성을 유지하는 방법을 살펴보는 특정 문학 작품을 지칭합니다. AI 담론에서 이는 문화 …
H2O
Definition
H2O는 분산형이고 확장 가능한 머신러닝 및 예측 분석을 위한 널리 사용되는 오픈소스 인메모리 플랫폼입니다. 하버드 대학의 두 박사 과정 학생들에 의해 처음 개 …
그라운딩 (Grounding)
Definition
AI에서 그라운딩(Grounding)은 기호적 표현이나 생성된 텍스트를 구체적인 실제 세계의 엔티티, 데이터 또는 감각 경험과 연결하는 것을 의미합니다. 언어 …
그로크 1 (Grok 1)
Definition
그로크-1(Grok-1)은 2023년 11월에 출시된 xAI의 첫 번째 출시물입니다. 약 330억 개의 파라미터를 가진 디코더 전용(decoder-only) 트 …
GraphQL
Definition
Facebook에서 개발한 GraphQL은 API의 데이터를 완전하고 이해하기 쉽게 설명하여 클라이언트가 필요 이상의 데이터 없이 필요한 것만 요청할 수 있는 …
Gpt Bigcode
Definition
GPT Bigcode는 종종 StarCoder와 같은 모델과 관련되며, 코딩 보조 AI 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다. 이러한 모델은 공개된 방대한 코드 저 …
거버넌스
Definition
AI 거버넌스는 인공지능의 생성, 사용 및 감사를 관리하는 규칙, 가이드라인 및 제도적 구조의 집합을 의미합니다. 여기에는 법적 준수, 윤리적 고려사항 등이 포 …
GLM
Definition
통계 모델링에서 GLM은 일반화 선형 모델(Generalized Linear Models)의 약자로, 정규분포 이외의 오차 분포 모델을 허용하도록 선형 회귀를 …
지니
Definition
지니는 비디오 합성을 위해 특별히 설계된 생성 모델 계열을 지칭합니다. …
생성형 AI 의존성
Definition
이 개념은 기업이 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 데이터 분석 등 필수 작업을 수행하기 위해 생성형 AI 모델에 전략적 및 운영적으로 의존하는 상태를 지칭합니다. …
게이트드 리커런트 유닛
Definition
게이트드 리커런트 유닛(GRU)은 시계열 데이터의 장기적 의존성을 포착하도록 설계된 특수한 순환 신경망(RNN) 셀입니다. 이는 롱 숏텀 메모리(LSTM) 아키 …
게임 이론
Definition
게임 이론은 합리적 행위자 간의 전략적 상호작용을 모델링하는 응용수학의 한 분야입니다. 이는 한 플레이어의 성공이 다른 플레이어들의 선택에 달려 있는 상황을 분 …
제마 (Gemma)
Definition
제마(Gemma) 모델은 연구자와 개발자가 효율적으로 접근하고 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 2B 및 7B 파라미터 버전 등 다양한 크기로 제공되어 다양한 …
GGUF
Definition
GGUF(GPT-Generated Unified Format)는 소비자용 하드웨어에서 대형 언어 모델을 실행하도록 특별히 설계된 바이너리 파일 형식입니다. 다양 …
FP8
Definition
부동소수점 8비트(FP8)는 계산 효율성과 정확성 사이의 균형을 제공하는 수치 데이터 유형으로, 현대 AI 하드웨어에 특히 최적화되어 있습니다. 이는 메모리 대 …
FrontierMath
Definition
FrontierMath는 대규모 언어 모델의 복잡한 수학 문제 해결 한계를 테스트하기 위해 만들어진 전문 평가 스위트입니다. 표준 산술 벤치마크와 달리, 높은 …
포폴트 테크놀로지(선견지명 기술)
Definition
이 개념은 잠재적 결과를 시뮬레이션하고 능동적으로 적응할 수 있는 전향적인 기능을 갖춘 AI 시스템을 설계하는 것을 포함합니다. 이는 예측 분석, …
피드백 신경망
Definition
피드백 신경망(순환 신경망, RNN이라고도 함)은 신호가 이전 레이어로 다시 전달될 수 있는 루프를 포함합니다. 이러한 재귀 구조는 네트워크가 내부 상태를 유지 …
피처 스토어
Definition
피처 스토어는 데이터 엔지니어링 팀과 머신러닝 팀 간의 가교 역할을 하며, 배치 훈련과 실시간 추론 모두를 위한 피처의 통합된 뷰를 제공합니다. 이를 통해 일관 …
피처 엔지니어링 (Feature Engineering)
Definition
피처 엔지니어링은 도메인 전문 지식을 활용하여 원시 데이터를 머신러닝 알고리즘이 하위 패턴을 더 잘 파악할 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다. 이 과정에는 기 …
피처 추출 (Feature Extraction)
Definition
피처 추출은 원시 데이터를 예측 모델이 더 잘 이해할 수 있는 피처 세트로 변환하여 모델의 정확도를 높이는 기술입니다. 이 기법은 데이터의 차원을 줄이고 노이즈 …
피처 해싱 (Feature Hashing)
Definition
해시 트릭이라고도 불리는 피처 해싱은 머신러닝 모델이 피처와 인덱스 간의 명시적인 매핑 테이블을 유지하지 않고도 대규모 희소 피처 공간을 처리할 수 있게 해줍니 …
탐색-활용 딜레마
Definition
의사결정 과정에서 에이전트는 현재 지식을 활용하여 즉각적인 최적의 보상을 얻는 것과, 더 나은 장기 전략을 찾기 위해 미지의 옵션을 탐색하는 것 사이의 트레이드 …
설명 가능한 인공지능
Definition
딥 뉴럴 네트워크 등 머신러닝 모델이 복잡해짐에 따라 의사결정 과정은 종종 불투명한 ‘블랙박스’가 됩니다. XAI …
진화 가능성
Definition
계산적 맥락에서 진화 가능성은 알고리즘이나 신경망 아키텍처가 세대나 훈련 단계를 거치면서 적합도를 얼마나 쉽게 향상시킬 수 있는지를 나타냅니다. 높은 진화 가능 …
경험적 위험 최소화
Definition
경험적 위험 최소화(ERM)는 지도 학습 모델을 훈련하기 위한 표준 목적 함수입니다. 이는 주어진 함수 클래스에서 평균 경험적 손실(학습 오차)을 최소화하는 가 …
엔터프라이즈 인지 시스템
Definition
엔터프라이즈 인지 시스템은 기업 환경 내에서 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하기 위해 인공지능, 자연어 처리(NLP), 머신러닝을 결합합니다. 이러한 시스템은 방 …
Embodied agent
Definition
추상적인 데이터를 처리하는 비구체적 AI와 달리, 구체적 에이전트는 물리적 맥락 내에서 학습하고 행동하며, 감각 입력과 운동 출력에 의존합니다. 이 패러다임은 …
Emergent algorithm
Definition
창발 알고리즘은 시스템 내 많은 단순한 에이전트나 규칙들의 국소적 상호작용에서 복잡한 전역 행동이나 패턴이 발생하는 현상을 지칭합니다. 모든 것을 상향식으로 프 …
엣지 추론(Edge Inference)
Definition
이 관행은 스마트폰, IoT 센서 또는 임베디드 시스템과 같은 하드웨어에 훈련된 AI 모델을 직접 배포하는 것을 포함합니다. …
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)
Definition
엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 사물인터넷(IoT) 장치, 센서 또는 로컬 게이트웨이 등 데이터가 생성되는 근처에서 데이터를 처리함으로써 클라우드 중 …
이글(Eagle)
Definition
이글(Eagle)은 대규모 언어 모델(Large Language Models) 영역에서 특정 아키텍처 및 엔지니어링 프레임워크를 나타내며, 주로 훈련 효율성과 …
ELMo(Embeddings from Language Models)
Definition
ELMo는 대규모 코퍼스에서 훈련된 양방향 LSTM을 통해 입력 텍스트를 처리하여 문맥 민감한 단어 임베딩을 생성합니다. Word2Vec과 같은 정적 임베딩과 …
발견 시스템
Definition
발견 시스템은 방대한 데이터 공간을 자동으로 탐색함으로써 과학적 또는 분석적 돌파구를 가속화하는 컴퓨팅 프레임워크입니다. …
Diffusers: Stablediffusion3Pipeline
Definition
이 파이프라인은 멀티모달 디퓨전 트랜스포머(MMDiT) 아키텍처와 Flow Matching 학습 목적 함수를 도입한 Stable Diffusion 3 모델을 활 …
Diffusers: Stablediffusionxlpipeline
Definition
이 파이프라인은 정제된 베이스 모델과 리파이너 모델을 사용하여 뛰어난 디테일과 구도를 가진 고해상도(1024x1024) 이미지를 생성하는 Stable …
Diffusers: Zimagepipeline
Definition
Hugging Face Diffusers 생태계의 맥락에서 이 용어는 일반적으로 특정 이미지 생성 작업을 위해 설계된 파이프라인 구성 또는 래퍼를 지칭하며, 제 …
Diffusers: LTX Pipeline
Definition
LTX 파이프라인은 생성 작업에서 속도와 효율성을 우선시하는 모델에 맞춰져 있으며, 종종 증류(Distillation)되거나 가속화된 샘플링 방법을 사용합니다. …
디엘라(Diella)
Definition
디엘라(Diella)는 해상도를 높이거나 노이즈를 제거하여 이미지 품질을 향상시키는 데 최적화된 특정 신경망 모델을 지칭합니다. 이러한 아키텍처는 일반적으로 고 …
DeepSeek V3
Definition
DeepSeek V3는 DeepSeek 모델 계열의 고급 버전으로, 전문가 혼합 라우팅을 통해 추론 시 매개변수의 작은 부분 집합만 밀집 활성화하는 특징을 가집 …
DeepSeek V4
Definition
이전 버전들의 후계자로서, DeepSeek V4는 향상된 확장성과 견고성에 중점을 두어 DeepSeek 모델 시리즈의 지속적인 진화를 시사합니다. …
DeepSeek VL V2
Definition
DeepSeek VL V2는 표준 언어 모델의 기능을 멀티모달 영역으로 확장하여 이미지와 텍스트를 함께 해석할 수 있게 합니다. …
의사결정나무 가지치기
Definition
가지치기(Pruning)는 예측력이 약한 가지(branch)를 제거함으로써 의사결정나무 모델의 과적합을 방지하는 방법입니다. …
데이터셋: TII UAE/Falcon RefinedWeb
Definition
RefinedWeb은 파운데이션 모델 사전 훈련을 위해 설계된 필터링된 웹 페이지의 대규모 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 저품질 콘텐츠, 중복 항목 및 유해 자 …
데이터셋: Natural Questions
Definition
Natural Questions(NQ)는 구글이 오픈 도메인 질문 응답 연구의 발전을 위해 도입한 벤치마크 데이터셋입니다. …
데이터셋: Nerfgun3/Bad Prompt
Definition
이 용어는 허깅페이스(Hugging Face)의 ‘Nerfgun3’ 사용자 계정에 호스팅된 ‘Bad Prompt’ …
데이터셋: Nvidia/Helpsteer2
Definition
Helpsteer2는 NVIDIA가 공개한 선별된 데이터셋으로, 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 응답들의 쌍별 비교(pairwise comparisons) …
데이터셋: S2ORC
Definition
S2ORC는 시맨틱 스칼라에서 파생된 학술 자료의 포괄적인 코퍼스입니다. 다양한 과학 분야에 걸쳐 수백만 편의 논문들에 대해 전체 텍스트 내용, 메타데이터, 그 …
데이터셋: 임베딩 데이터/Wikianswers
Definition
이 데이터셋은 현재 서비스 종료된 WikiAnswers 플랫폼에서 수집한 수백만 개의 질문-답변 쌍을 포함하고 있습니다. 주로 밀집 문서 검색(Dense …
데이터셋: 임베딩 데이터/Simple Wiki
Definition
이 데이터셋은 비모국어 화자를 위해 단순화된 문법과 어휘로 작성된 간단한 영어 위키백과에서 추출된 문장과 단락들로 구성됩니다. 복잡한 언어 구조를 피하므로, 임 …
데이터셋: 임베딩 데이터/문장 압축
Definition
문장 압축 데이터셋은 대상 문장이 원천 문장의 축약된 버전인 쌍들로 구성됩니다. 이러한 쌍들은 중복 정보를 제거하면서도 핵심 의미를 유지하도록 설계됩니다. 이 …
데이터셋: Code Search Net
Definition
Code Search Net은 코드 검색 연구 발전을 위해 구축된 포괄적인 데이터셋입니다. 이 데이터셋에는 자연어 설명과 해당 자바(Java) 코드 스니펫의 쌍 …
데이터셋: Embedding Data/Altlex
Definition
Altlex 데이터셋은 동일한 근본적인 의미를 공유하지만 서로 다른 어휘나 구문 구조를 사용하는 문장 쌍으로 구성됩니다. 주로 임베딩 모델 훈련에 활용됩니다. …
데이터셋: Embedding Data/Flickr30K Captions
Definition
Flickr30K Captions은 시각적 내용을 설명하는 다섯 개의 고유한 영어 문장으로 주석이 달린 31,783장의 이미지로 구성된 널리 사용되는 벤치마크 …
데이터 중심 AI
Definition
데이터 중심 AI는 인공지능 개발의 패러다임 전환을 의미하며, 알고리즘이나 하이퍼파라미터 최적화에만 집중하기보다는 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터를 체계적으 …
데이터셋 시프트
Definition
데이터셋 시프트는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터의 분포가 추론(inference) 단계에서 마주치는 데이터의 분포와 다를 때 발생합니다. 이러한 불 …
데이터 과학 및 예측 분석(Data Science and Predictive Analytics)
Definition
데이터 과학은 구조화되고 비구조화된 데이터에서 지식을 추출하는 학제간 과정을 포함하며, 예측 분석은 특히 과거 데이터를 사용하여 미래의 결과를 예측하는 데 중점 …
차원의 저주
Definition
차원의 저주는 저차원 환경에서는 발생하지 않는 현상이 고차원 공간에서 데이터를 분석할 때 발생하는 다양한 문제를 지칭합니다. 특징(feature)의 수가 증가함 …
CrewAI
Definition
CrewAI는 각 에이전트가 특정 역할, 목표 및 도구 세트를 갖는 멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위한 구조화된 환경을 제공합니다. 개발자가 워크플로우를 더 …
Croissant
Definition
MLCommons 이니셔티브의 일환으로 개발된 Croissant은 JSON-LD를 사용하여 데이터셋의 구조, 인용 정보, …
콘텐츠 근원(출처 증명)
Definition
콘텐츠 근원은 디지털 콘텐츠가 어디서 왔고, 어떻게 생성되었으며, 시간이 지남에 따라 누가 수정했는지에 대한 문서화와 검증을 의미합니다. AI의 맥락에서 이는 …
계산 지능
Definition
계산 지능(CI)은 신경망, 퍼지 논리, 진화 계산 등 자연 영감을 받은 계산 패러다임의 집합을 포괄합니다. 이러한 시스템은 복잡한
Summary …
계산적 휴리스틱 지능
Definition
계산적 휴리스틱 지능은 합리적인 시간 내에 만족스러운 해를 찾기 위해 상식(rule of thumb), 근사치, 또는 유추된 추측을 사용하는 알고리즘을 포함합니 …
컴퓨터 청각 (Computer Audition)
Definition
컴퓨터 청각은 컴퓨터가 오디오 파형에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 포함합니다. 여기에는 음성 인식, …
상식적 지식
Definition
상식적 지식은 인간이 자연스럽게 습득하는 일상생활, 물리학, 사회적 규범, 인과관계에 대한 방대한 암묵적 정보를 의미합니다. 인공지능(AI) 분야에서 이를 획득 …
컴플라이언스(준법)
Definition
인공지능에서 컴플라이언스는 GDPR이나 HIPAA와 같은 적용 가능한 법률, 그리고 내부 윤리 프레임워크와 일치하도록 AI 모델과 그 배포 과정을 보장하는 프로 …
ComfyUI
Definition
ComfyUI는 Stable Diffusion 모델을 위한 강력하고 모듈식이며 노드 기반의 GUI입니다. …
CodeQwen
Definition
CodeQwen은 알리바바 클라우드에서 개발한 Qwen 시리즈의 변형으로, 프로그래밍 관련 활동에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 특별히 파인튜닝되었습니다. 고급 트 …
클리핑
Definition
딥러닝 엔지니어링에서 클리핑은 일반적으로 그래디언트에 적용되어 폭발하는 그래디언트(Exploding Gradient) 문제를 완화하고 역전파의 안정성을 보장합니 …
ChatGLM
Definition
ChatGLM은 중국어와 영어로 고품질 이중 언어 대화를 처리하도록 특별히 설계된 트랜스포머 기반 언어 모델 군을 나타냅니다. 지푸 AI …
인용
Definition
생성형 AI 모델이 콘텐츠를 생산함에 따라 학술적 무결성과 법적 준수를 유지하기 위해 인용 메커니즘의 필요성이 대두되었습니다. 이는 생성된 콘텐츠 내에 원래 출 …
청킹(문장 분할)
Definition
청킹은 검색 증강 생성(RAG) 및 기타 NLP 파이프라인에서 중요한 전처리 단계입니다. 이는 컨텍스트 윈도우에 맞도록 텍스트를 고정 크기 또는 의미적 단위(청 …
사례 기반 추론
Definition
CBR는 유사한 문제는 유사한 해결책을 가진다는 원칙에 기반합니다. 이 과정에는 지식베이스에서 가장 유사한 역사적 사례를 검색하고, 해당 해결책을 현재 상황에 …
체인
Definition
AI 애플리케이션 개발에서 체인은 여러 구성 요소(예: LLM 호출, 파서, 외부 도구 등)가 서로 연결된 선형 또는 방향성 그래프 구조를 지칭합니다. …
블룸
Definition
역사적으로 벤자민 블룸의 교육 분류법을 지칭하지만, 현대 AI 맥락에서는 BigScience에서 개발한 블룸 텍스트 임베딩 모델을 주로 나타냅니다. 이 모델은 …
생체의학
Definition
생체의학은 생물학, 의학 및 기술의 교차점을 의미하며, 특히 진단 도구, 치료법 및 데이터 분석 방법 개발에 중점을 둡니다. AI …
BERT
Definition
BERT는 구글이 개발한 Transformer 기반의 NLP 사전 훈련 기계 학습 기법입니다. 마스킹 언어 모델링과 다음 문장 예측을 사용하여 양방향 표현을 학 …
신념-욕망-의도 모델
Definition
신념-욕망-의도(BDI) 모델은 합리적인 결정을 내리는 자율 에이전트를 설계하기 위한 인지 아키텍처입니다. 신념은 에이전트의 세계에 대한 지식을 나타내고, 욕망 …
행동 정보학
Definition
행동 정보학은 컴퓨터 과학, 심리학, 통계를 결합하여 디지털 상호작용에서 생성된 대규모 행동 데이터를 분석합니다. 패턴 추출과 미래 예측에 중점을 둡니다. …
베이지안 최적화
Definition
베이지안 최적화는 목적 함수를 모델링하기 위해 일반적으로 가우시안 프로세스인 확률적 대리 모델을 사용합니다. 탐색과 활용을 균형 있게 맞추기 위해 획득 함 …
배치 정규화(Batch Normalization)
Definition
이 방법은 훈련 중 각 미니 배치 내에서 활성화 값의 평균을 0, 분산을 1로 조정 및 스케일링합니다. 이를 통해 내부 공변량 변화(Internal …
건설 자동화
Definition
건설 자동화는 로봇 시스템, 드론, AI 기반 프로젝트 관리 도구를 건축 수명 주기에 통합하는 것을 의미합니다. 이러한 기술은 벽돌 쌓기부터… …
자동 음성 인식
Definition
음성 인식(ASR) 또는 음성-텍스트 변환은 인공지능을 활용하여 오디오 신호를 문자 텍스트로 변환하는 음성 처리의 하위 분야입니다. 현대 ASR 시스템 …
자율 에이전트
Definition
인공지능에서 자율 에이전트는 환경 내에서 독립적으로 작동하는 엔티티입니다. 이는 센서를 사용하여 상태를 지각하고 액추에이터를 통해 행동을 수행하며, 내 …
자동 머신러닝(AutoML)
Definition
AutoML(자동 머신러닝)은 데이터 전처리, 특징 공학, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝 등의 작업을 자동화하여 ML 모델 개발을 간소화합니다. 이 …
자동 의료 비서(Automated Medical Scribe)
Definition
자동 의료 비서는 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식 기술을 활용하여 의사-환자 대화를 듣고 구조화된 전자 건강 기록(EHR)을 작성합니다. 이 기술 …
감사
Definition
AI 감사는 머신러닝 모델과 배포 파이프라인에 대한 엄격하고 구조화된 검토를 포함합니다. 잠재적 편향을 식별하기 위해 공정성, 투명성, 책임성 및 보안을 평가합 …
오디오 투 오디오
Definition
오디오 투 오디오는 하나의 오디오 신호를 다른 신호로 매핑하도록 설계된 신경망 아키텍처를 의미합니다. 텍스트 음성 변환(TTS)과는 달리, 이는 직접적인 파형 …
비동기 처리
Definition
비동기 처리는 소프트웨어가 메인 애플리케이션 인터페이스가 멈추거나 다른 프로세스를 차단하지 않고도 I/O 작업이나 복잡한 계산과 같은 긴 시간 동안 실행되는 작 …
사물 인공지능 (AIoT)
Definition
사물 인공지능(AIoT)은 인공지능과 사물인터넷 기술의 시너지 통합을 나타냅니다. AI 알고리즘을 IoT 장치에 직접 내장하거나 엣지 컴퓨팅을 통해 실시간 데이 …
인공지능 군비 경쟁
Definition
AI 군비 경쟁은 국가, 기업, 연구 기관들이 인공지능 기술에서 우위를 점하기 위해 치열하게 경쟁하는 현상을指합니다. 이러한 경쟁은 빠른 혁신을 촉진하지만, 안 …
인공지능과 선거
Definition
이 용어는 민주적 과정에서 AI의 양면적인 역할을 포괄합니다. 한편으로는 데이터 분석을 통해 효율성을 높이고 캠페인의 타겟팅을 최적화하는 데 기여하지만, 다른 …
논증 프레임워크(Argumentation framework)
Definition
논증 프레임워크는 논증, 공격, 방어 간의 관계를 표현하기 위한 수학적 기반을 제공합니다. AI 공학에서는 이러한 프레임워크를 사용하여 시스템이 가중치를 고려하 …
인공 발명가 프로젝트(Artificial Inventor Project)
Definition
인공 발명가 프로젝트는 인간의 창의성과 발명 뒤에 있는 인지 메커니즘을 이해하고 복제하기 위한 학제간 연구 노력입니다. …
AND-OR 트리(And–or tree)
Definition
AND-OR 트리는 문제 해결 및 계획 수립, 특히 AI 검색 알고리즘에서 사용되는 표현 방식입니다. ‘OR’ …
익명화(Anonymization)
Definition
익명화는 추가 정보 없이도 특정 개인과 데이터를 연관시킬 수 없도록 데이터를 수정하는 것을 의미합니다. 이 기술은 민감한 데이터를 다룰 때 머신러닝에서 매우 중 …
알고리즘 추론
Definition
예측 또는 스코어링이라고도 하는 추론은 모델 학습 단계 이후에 발생합니다. 알고리즘은 입력 특징을 받아 내부 구조(신경망의 가중치 등)를 통해 처리합니다. …
알고리즘 편향
Definition
알고리즘의 편향은 일반적으로 대표성이 부족한 학습 데이터, 주관적인 설계 선택, 또는 기존 사회적 편견을 증폭시키는 피드백 루프에서 비롯됩니다. 이는 치우친 예 …
알파칩(AlphaChip)
Definition
알파칩은 마이크로칩의 구성 요소 배치 및 라우팅을 자동화하고 향상시키기 위해 설계된 특수화된 AI 시스템입니다. 심층 강화학습을 활용하여 시간을 크게 단축합니 …
알고리즘 선택
Definition
알고리즘 선택은 주어진 작업을 효율적으로 해결하는 데 가장 적합한 접근 방식을 결정하기 위해 다양한 계산 방법을 평가하는 것을 포함합니다. 이 과정에는 시간 복 …
에이전트 하니스
Definition
이는 다중 에이전트 시스템의 백본 역할을 하며, 오케스트레이션, 모니터링 및 에이전트 간 조정을 위한 도구를 제공합니다. 하니스는 에이전트들이 방해받지 않고 효 …
능동 학습
Definition
능동 학습은 모델이 인간에게 레이블링할 가장 정보량이 많은 인스턴스를 선택할 수 있도록 함으로써 필요한 레이블 데이터의 양을 줄입니다. 무작위 샘플을 수동으로 …
허용 가능한 휴리스틱
Definition
경로 찾기 및 탐색 문제에서 허용 가능한 휴리스틱은 대상 노드에 도달하는 실제 비용에 대한 하한선을 제공합니다. …
가속화된 선형 대수학
Definition
이 분야는 머신러닝과 과학적 시뮬레이션의 핵심인 기본 선형 대수 계산을 가속화하는 데 중점을 둡니다. GPU와 TPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 계산 속도와 …
AIOps
Definition
IT 운영을 위한 인공지능(AIOps)은 빅데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 결합하여 IT 인프라 및 운영 관리를 자동화합니다. 이는 조직이 복잡한 IT …
AI 전쟁
Definition
AI 전쟁은 자율 드론, 예측 물류, 사이버 방어, 지휘관을 위한 의사결정 지원 시스템 등 인공지능을 군사 전략에 통합하는 것을 의미합니다. 이는 현대전의 양상 …
AI 인프라
Definition
AI 인프라는 인공지능 운영에 필요한 기반 기술 스택을 포괄합니다. 여기에는 GPU 및 TPU와 같은 고성능 컴퓨팅 하드웨어, …
AI 보안 연구소(AI Security Institute)
Definition
AI 보안 연구소는 인공지능 기술과 관련된 위험을 완화하는 데 특화된 전문 기관입니다. 이러한 연구소는 적대적 공격(adversarial attacks)과 데이 …
AI 에이전트(AI agent)
Definition
AI 에이전트는 정의된 환경 내에서 사전 설정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작동하는 소프트웨어 엔티티입니다. 지각 메커니즘을 통해 데이터를 수집하고, 이 …
A/B 테스트
Definition
A/B 테스트는 두 가지 변형(A와 B)을 무작위 통제 실험으로 비교하여 특정 지표에서 더 나은 결과를 가져오는지를 평가합니다. AI 엔지니어링에서 이는 최적화 …
비지도 학습
Definition
비지도 학습은 원시 데이터 내에서 숨겨진 구조, 클러스터 또는 분포를 자율적으로 식별합니다. 일반적인 방법에는 클러스터링, 차원 축소 및 생성 모델링이 포함됩니 …
툴 사용
Definition
툴 사용은 계산기, 검색 엔진 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 미리 정의된 함수를 호출하여 언어 모델이 외부 소프트웨어 환경과 상호작용할 수 있게 합니다. 이 접 …
시맨틱 검색(Semantic Search)
Definition
시맨틱 검색은 단순한 키워드 매칭을 넘어 쿼리 뒤에 숨겨진 의도와 맥락적 의미를 해석합니다. 임베딩을 사용하여 텍스트를 고차원 공간의 벡터로 표현함으로 …
요약(Summarization)
Definition
텍스트 요약은 중요한 의미를 잃지 않고 대량의 텍스트를 짧은 버전으로 축소합니다. 추출 방식(Source에서 중요한 문장을 선택) 또는 생성 방 …
ReLU
Definition
ReLU는 계산 효율성이 뛰어나고 기울기 소실 문제를 완화할 수 있어 딥러닝 신경망에서 널리 사용됩니다. 수학적으로 f(x) = max(0, x)로 정의되며, …
잔차 연결
Definition
스킵 연결(skip connections)이라고도 불리는 잔차 연결은 입력을 후속 레이어의 출력에 직접 추가하여 네트워크 전체에 걸쳐 기울기가 흐르도록 합니다. …
추론
Definition
AI에서 추론은 데이터를 처리하고 통찰력을 생성하기 위해 논리적 연역, 귀납 또는 아브덕션(abduction)을 시뮬레이션하는 알고리즘을 포함합니다. 여기에는 …
양자화
Definition
양자화는 고정소수점 수(예: FP32)를 더 낮은 정밀도의 형식(예: INT8 또는 FP16)으로 변환합니다. …
계획 수립
Definition
AI에서의 계획 수립은 초기 상태에서 원하는 목표 상태로 이어지는 행동의 순서를 결정하는 것을 포함합니다. 이는 행동의 효과와 환경의 제약 조건에 대한 추론을 …
위치 인코딩
Definition
트랜스포머는 RNN과 달리 시퀀스가 아닌 병렬로 모든 토큰을 처리하므로 토큰 순서에 대한 고유한 지식이 부족합니다. 위치 인코딩은 입력 임베딩에 특정 벡터를 추 …
멀티모달
Definition
멀티모달 AI 시스템은 서로 다른 감각 입력에서 정보를 통합하여 세계에 대한 더 포괄적인 이해를 형성합니다. 단일 유형의 데이터에만 제한된 유니모 …
모델 서빙
Definition
모델 서빙은 정적으로 훈련된 모델을 가져와 확장 가능한 인프라로 감싸는 작업을 포함합니다. 이 인프라는 들어오는 요청을 처리하고 추론(Inference)을 수행 …
메모리
Definition
인공지능에서 메모리는 모델이 단일 추론 단계를 넘어 정보를 유지할 수 있도록 하는 메커니즘을 의미합니다. 여기에는 짧은 시퀀스 내의 즉각적인 맥락을 위한 단기 …
손실 함수
Definition
비용 함수 또는 오차 함수라고도 불리는 손실 함수는 모델의 성능이 얼마나 좋은지를 나타내는 스칼라 값을 제공합니다. …
학습률
Definition
학습률은 각 학습 반복 동안 계산된 기울기에 비해 모델의 가중치가 얼마나 업데이트되는지를 결정합니다. 너무 높은 학습률은 모델이 최적점을 지나쳐서 발산하거나 불 …
해석 가능성 (Interpretability)
Definition
해석 가능성(또는 설명 가능성)은 AI 모델의 내부 작동 방식과 의사결정 과정을 인간이 투명하게 이해할 수 있도록 하는 것을 포함합니다. 이는 모델 디버깅, 편 …
함수 호출
Definition
함수 호출은 대규모 언어 모델이 외부 도구 및 API와 상호작용할 수 있도록 합니다. 모델은 실행할 함수 이름과 필요한 인자(arguments) …
공정성
Definition
인공지능에서 공정성은 인종, 성별, 연령과 같은 보호된 속성에 기반한 사회적 편향을 재생성하거나 증폭시키지 않도록 알고리즘이 보장해야 하는 중요한 윤리적 지표입 …
인코더
Definition
인코더는 원시 입력 시퀀스나 데이터 구조를 처리하여 잠재 공간(latent space) 표현, 즉 종종 임베딩이나 코드로 불리는 형태로 변환합니다. 이들은 트랜 …
드롭아웃
Definition
신경망에서 드롭아웃은 각 학습 단계마다 무작위로 선택된 뉴런의 하위 집합을 임시로 제거하여 과적합을 방지합니다. 이는 네트워크가 결합된 상황에서 유용한 견고한 …
딥페이크
Definition
딥페이크는 생성적 적대 신경망(GANs)이나 오토인코더(autoencoders)를 사용하여 생성되는 초현실적인 오디오 또는 비디오 조작물입니다. 이는 허위 정보 …
데이터 보호(Data Protection)
Definition
데이터 보호는 개인 및 독점 데이터를 침해와 오용으로부터 안전하게 지키기 위해 설계된 법적, 기술적, 조직적 조치를 포괄합니다. AI 분야에서는 암호화 구현, …
BPE(바이트 페어 인코딩)
Definition
바이트 페어 인코딩(BPE)은 낯선 단어(out-of-vocabulary)를 처리하기 위해 자연어 처리에 적용된 데이터 압축 기술입니다. 개별 문자로 구성된 어 …
에이전틱(주체성 있는)
Definition
‘에이전틱’이라는 용어는 높은 수준의 자율성을 가지고 작동하는 AI 에이전트를 설명합니다. 단순히 텍스트를 예측하거나 데이터를 분류하는 수 …
투 스테이지(Two-stage)
Definition
투 스테이지 아키텍처는 복잡한 작업을 두 개의 별도 단계로 나누며, 일반적으로 탐지(Detection) 이후 분류(Classification) 또는 정 …
활성화 함수(Activation Function)
Definition
활성화 함수는 뉴럴 네트워크에 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴과 데이터 내 관계를 학습할 수 있게 합니다. 이러한 함수가 없다면 다층 네트워크는 단순한 선형 회 …
훈련 불필요(Training-free)
Definition
훈련 불필요 접근법은 역전파를 통해 기본 가중치를 업데이트하지 않고 모델의 동작이나 출력을 수정하는 기법을 지칭합니다. 이러한 방법은 종종 프롬프트 엔지니어링이 …
분포 밖
Definition
분포 밖(OOD) 감지는 학습 데이터 분포의 범위를 벗어난 입력을 식별합니다. 모델은 종종 OOD 데이터에서 성능이 저하되거나 과도하게 확신하며 잘못된 예측을 …
사후 훈련
Definition
사후 훈련은 대규모 일반 데이터로 초기 사전 훈련이 완료된 후 발생하는 머신러닝 라이프사이클의 중요한 단계입니다. 이 단계에서 모델은 특정 태스크에 맞게 미세 …
다단계(multi-step)
Definition
다단계 방법은 복잡한 쿼리나 작업을 더 작고 실행 가능한 단계로 분해하는 과정을 포함합니다. 이 접근 방식은 수학 문제 풀이나 코드 생성과 같은 추론 작업에서 …
원샷(one-shot)
Definition
원샷 학습은 알고리즘이 훈련 중에 단 하나의 긍정적 예제만 본 후 새로운 클래스나 작업에 일반화해야 하는 퓨샷 학습의 특정 유형입니다. 이 접근 방식은 인간의 …
학습 기반
Definition
학습 기반 접근 방식은 명시적 규칙 시스템과 대조적으로, 데이터 노출을 기반으로 패턴을 식별하고 결정을 내리기 위해 통계적 알고리즘에 의존합니다. 이 범주에는 …
고차원(High-dimensional)
Definition
고차원은 방대한 수의 속성이나 특성을 포함하는 데이터셋이나 벡터 공간을 의미합니다. AI 분야에서는 텍스트 임베딩, 이미지 픽셀, 유전자 발현 데이터 등에서 흔 …
고충실도(High-fidelity)
Definition
고충실도는 생성 모델의 출력이 실제 데이터와 구별이 불가능하거나 매우 유사한 상태를 묘사합니다. 이미지 생성의 경우 사실적인 질감과 조명을 의미하며, 오디오 분 …
파인그레인드(Fine-grained)
Definition
파인그레인드 분석은 단순히 주요 클래스를 식별하는 것을 넘어, 하위 클래스 수준에서 객체나 개념을 식별하고 범주화하는 것을 포함합니다. 예를 들어, …
퓨샷(Few-shot)
Definition
퓨샷 학습은 머신러닝 모델이 매우 제한된 데이터(일반적으로 클래스당 1~10개 예제)로부터 일반화할 수 있도록 합니다. 수천 개의 레이블이 필요한 전통적인 지도 …
크로스 모달 (Cross-modal)
Definition
크로스 모달 AI는 시각, 청각, 텍스트 입력 등 서로 다른 모드에서 데이터를 처리하고 상관관계를 맺습니다. …
폐루프 (Closed-loop)
Definition
AI의 폐루프 시스템은 환경으로부터의 실시간 피드백을 활용하여 행동이나 매개변수를 동적으로 조정합니다. 이는 미리 정의된 시퀀스를 실행하는 개방 루프 시스템과 …
이해
Definition
AI의 이해는 통계적 상관관계를 넘어 데이터의 근본적인 의미를 해석하는 것을 포함합니다. 언어 모델의 경우, 이는 일관되고 논리적인 출력을 생성하기 위해 구문, …
전이 학습
Definition
전이 학습은 사전 훈련된 모델을 활용하여 새로운 관련 작업에서 성능을 향상시키고 훈련 시간을 단축합니다. 처음부터 훈련하는 대신, 개발자는 기존 가중치를 미세 …
토큰화
Definition
토큰화는 구조화되지 않은 텍스트를 모델이 섭취하기 적합한 구조화된 데이터로 변환하는 자연어 처리(NLP)의 중요한 전처리 단계입니다. 이는 문장을 여러 단위로 …
시간적(Temporal)
Definition
AI의 시간적 개념은 주가, 센서 읽기 값 또는 자연어 문장처럼 시간 순으로 정렬된 데이터 포인트를 분석하는 것을 포함합니다. 시간적 데이터를 처리하는 모델은 …
합성(Synthetic)
Definition
AI에서 합성 데이터는 실제 세계의 데이터를 모방하지만 실제 개인 정보나 민감한 기록을 포함하지 않는 인공적으로 생성된 정보입니다. 이는 실제
Summary
합 …
확률적(Stochastic)
Definition
확률적 요소는 데이터의 노이즈나 가중치의 무작위 초기화처럼 AI 시스템에 변동성을 도입합니다. 결정론적 모델과 달리 확률적 모델은 불확실성을 고려하므로, …
시맨틱(Semantic)
Definition
AI에서의 시맨틱 분석은 표면적인 패턴뿐만 아니라 입력의 근본적인 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 이는 단어나 기호를 개념으로 매핑하고, …
검색
Definition
검색은 게임 플레이나 경로 계획과 같은 복잡한 문제 공간을 탐색하는 데 사용되는 AI의 기본 패러다임입니다. A*, 미니맥스 또는 몬테카를로 트리 검색과 같은 …
자기
Definition
현재의 AI는 의식을 가지고 있지 않지만, ‘자기’라는 용어는 종종 모델이 자신의 출력, 신뢰도 수준 또는 내부 상태를 분석하는 메타인지 …
견고함(Robustness)
Definition
인공지능에서 견고함(Robustness)은 적대적 공격, 데이터 분포 변화 또는 노이즈가 있는 입력에 대한 모델의 회복 탄력성을 의미합니다. 견고한 알고리즘은 …
안전한(Safe)
Definition
AI의 안전성은 자동화된 시스템이 예측 가능하게 행동하고 의도하지 않은 부정적인 결과를 초래하지 않도록 보장하기 위해 제약 조건과 안전 장치를 구현하는 것을 포 …
확장(Scaling)
Definition
확장(Scaling)은 더 많은 레이어, 뉴런 또는 학습 예제를 추가하여 AI 시스템을 확장하는 능동적인 방법론입니다. 여기에는 증가하는 계산 부하를 처리하기 …
레이트 (속도/비율)
Definition
AI에서 ‘레이트’는 가장 흔히 학습률(Learning Rate)을 의미합니다. 이는 모델 가중치가 업데이트될 때마다 추정된 오차에 반응하 …
리인포스먼트 (보강)
Definition
리인포스먼트(보강)는 에이전트의 행동이 결과에 의해 형성되는 근본적인 심리학적 및 계산적 메커니즘입니다. 머신러닝에서는 에이전트가 긍정적인 피드백(보상)을 받도 …
개인정보 보호(프라이버시)
Definition
인공지능에서 프라이버시는 데이터 수집, 모델 훈련, 추론 단계 동안 민감한 사용자 정보가 무단 접근이나 오용으로부터 보호되는 것을 의미합니다. 여기에는 익명화, …
정책(Policy)
Definition
‘정책(Policy)‘이라는 용어는 맥락에 따라 두 가지 의미를 가집니다. 일반적인 경영에서는 의사 결정을 위한 지침 원칙을 의미하지만, …
지각(Perception)
Definition
AI 지각은 원시 센서 데이터를 상위 추론 모듈에서 처리할 수 있는 의미 있는 정보로 변환하는 것을 포함합니다. 여기에는 시각적 장면을 해석하기 위한 컴퓨터 비 …
온라인
Definition
온라인 학습은 모델이 한 번에 고정된 배치 데이터를 학습하는 대신, 새로운 데이터 포인트가 도착함에 따라 점진적으로 업데이트되는 머신러닝 패러다임입니다. 이 접 …
최적의
Definition
AI 및 최적화 이론에서 최적의 솔루션은 강화 학습에서의 최대 보상이나 회귀 분석에서의 최소 오차와 같이 가능한 최고 성능 지표를 달성하는 것을 말합니다. 최적 …
내시(Nash)
Definition
특히 다중 에이전트 시스템과 강화 학습 분야에서 AI의 내시 균형은 모든 다른 에이전트의 전략이 주어졌을 때 각 에이전트의 전략이 최적인 안정된 상태를 설명합니 …
자연어 처리(Natural Language Processing)
Definition
자연어 처리(NLP)는 인공 지능의 하위 분야로, 계산 언어학과 통계적, 기계 학습 및 딥러닝 모델을 결합합니다. 이를 통해 기계는 텍스트나 음성 형태의 인간 …
몬테카를로(Monte)
Definition
몬테카를로 기법은 수학적 양을 추정하기 위해 반복적인 무작위 표본 추출에 의존하는 계산 알고리즘 클래스입니다. 이들은 고차원 적분 등에서 특히 유용합니다. …
마르코프(Markov)
Definition
인공지능 및 확률론에서 마르코프 과정은 시스템이 무작위로 상태 간 전이를 설명하는 데 사용되는 기본 모델입니다. 핵심 원리는 마르코프 성질로, 과거의 상태 역사 …
손실(Loss)
Definition
비용 함수(Cost Function)라고도 불리는 손실 함수는 훈련 중 머신러닝 모델의 예측이 정답(Ground Truth)과 얼마나 일치하는지를 측정합니다. …
롱(Long)
Definition
AI 맥락에서 ‘롱’은 종종 긴 문서나 길이가 긴 비디오 스트림과 같은 광범위한 입력을 처리하는 능력을 설명합니다. 대규모 언어 모델의 경 …
대규모 언어 모델들
Definition
이 용수는 수십억 개의 매개변수를 가진 모델을 활용하여 다양한 언어 작업에 제로샷 또는 퓨샷 학습을 적용하는 더 넓은 응용 패러다임을 지칭합니다. 이는 특화된 …
지시어 튜닝
Definition
이 과정은 일반적인 사전 훈련과 특정 작업 수행 사이의 격차를 메웁니다. 다양한 지시문-응답 쌍에 노출시킴으로써, 모델은 추가적인 조정 없이 미처 보지 못한 작 …
가이드드(Guided)
Definition
AI에서 ‘가이드드(Guided)‘라는 용어는 일반적으로 모델의 동작이 주요 입력 외에 추가 정보에 의해 유도되는 기법을 의미합니다. 일반 …
계층적(Hierarchical)
Definition
계층적 AI 시스템은 정보나 제어를 중첩된 계층의 트리 구조로 조직합니다. 강화 학습(Hierarchical RL) …
그라운디드(Grounded)
Definition
인공지능에서 ‘그라운디드(Grounded)‘는 단어나 논리적 명제와 같은 심볼 표현을 실제 물리적 세계의 참조 대상이나 감각 경험과 연결하 …
가우시안
Definition
가우시안은 평균과 분산으로 특징지어지는 연속 확률 분포인 정규 분포를 의미합니다. AI 분야에서 이는 확률적 모델링, 베이지안 추론 등 다양한 통계적 접근법에 …
생성
Definition
인공지능에서 생성은 특히 GAN(생성 적대 신경망)이나 트랜스포머 기반 LLM과 같은 모델이 텍스트, 이미지 등 새로운 콘텐츠를 생산할 수 있는 능력을指합니다. …
파인튜닝(Fine-tuning)
Definition
파인튜닝은 대규모 데이터셋으로 훈련된 범용 모델을 가져와, 더 작고 전문적인 데이터셋으로 추가로 훈련하여 특정 작업에 대한 성능을 향상시키는 기술입니다. 이 기 …
에너지
Definition
AI에서 에너지는 두 가지 주요 의미를 가집니다. 첫째, 모델이 확장됨에 따라 지속 가능성의 중요한 쟁점이 된 하드웨어 구동에 필요한 전기 전력을 나타냅니다. …
진화하는
Definition
‘진화하는’이라는 용어는 초기 학습 후에도 정적이지 않고 지속적인 학습과 적응을 거치는 동적 AI 모델을 특징짓습니다. 이 개념은 평생 학 …
엠버디드(구체화된/신체화된)
Definition
Summary
엠버디드 AI는 지능이 에이전트의 물리적 형태와 환경 간의 상호작용에서 나타난다는 주장을 펼칩니다. 추상적인 데이터를 처리하는 비구체 …
증류(Distillation)
Definition
이 과정은 복잡하고 고성능인 ‘교사(Teacher)’ 신경망에서 더 단순하고 효율적인 ‘학생(Student)’ 네트워 …
탐지(Detection)
Definition
탐지는 AI 모델이 관심 대상의 존재 여부와 위치를 식별하는 컴퓨터 비전 및 신호 처리의 핵심 작업입니다. 레이블을 할당하는 분류(Classification) …
대조적 (Contrastive)
Definition
이 방법은 잠재 공간(latent space)에서 양성 쌍(유사 항목)의 임베딩(embedding)을 서로 가까이 끌어당기고, 음성 쌍(비유사 항목)은 멀리 떨 …
벤치마킹(Benchmarking)
Definition
벤치마킹은 미리 정의된 벤치마크를 사용하여 특정 작업에서 AI 모델이 얼마나 잘 수행되는지 측정하기 위해 실험을 수행하는 적극적인 관행입니다. 이 과정은 표준화 …
에이전트
Definition
AI 에이전트는 센서(입력)를 통해 주변 환경을 지각하고, 정보를 처리하며, 정의된 목표를 달성하기 위해 작동기(출력) …
자율적
Definition
AI에서의 자율성은 시스템이 직접적인 인간의 통제 없이 환경을 지각하고, 결정을 내리며, 행동을 실행할 수 있는 능력을 의미합니다. 단순한 자동화와 달리 자율 …
Adam
Definition
Adam(적응 모멘트 추정)은 심층 신경망 훈련에 널리 사용되는 1계 경사 기반 최적화 알고리즘입니다. 이는 확률적 경사 하강법의 두 가지 확장 버전인 모멘 …
컨텍스트 내 학습 (In-Context Learning)
Definition
컨텍스트 내 학습(ICL)은 대규모 언어 모델이 가중치를 업데이트하지 않고도 새로운 작업에 적응할 수 있게 합니다. 프롬프트 컨텍스트 내에 입력-출력 쌍을 제공 …
딥 러닝
Definition
딥 러닝 알고리즘은 인간의 뇌 분석 및 학습 과정을 모방하려고 시도합니다. 서로 연결된 노드의 여러 층을 쌓음으로써 이러한 모델들은 원시 데이터로부터 계층적 특 …
컨텍스트 윈도우
Definition
컨텍스트 윈도우는 단일 상호작용에서 AI 모델의 메모리 작동 한계를 정의합니다. 이는 모델이 이전 대화 기록, 문서 텍스트, 또는 입력 데이터를 얼마나 많이 주 …
파인튜닝
Definition
파인튜닝은 이미 대규모 일반 데이터셋으로 훈련된 모델을 가져와 전문화된 데이터셋으로 추가 훈련하는 것을 포함합니다. …
생각의 사슬
Definition
생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅은 대규모 언어 모델이 최종 답안에 도달하기 전에 단계별 추론 설명을 생성하도록 안내하는 전략입니 …
코드 생성
Definition
코드 생성(Code Generation)은 방대한 프로그래밍 언어 저장소로 훈련된 대형 언어 모델을 활용하여 기능적인 소프트웨어 산출물을 생산합니다. 이는 주석 …
어텐션 메커니즘
Definition
어텐션 메커니즘은 모델이 입력 시퀀스 내의 서로 다른 요소들의 중요도를 동적으로 가중치 부여할 수 있게 합니다. 모든 입력 데이터를 동일하게 취급하는 대신, 어 …
에이전트
Definition
AI에서 에이전트는 사용자를 대신하거나 시스템을 위해 작업을 완료하는 주체입니다. 프롬프트에만 응답하는 수동적인 모델과 달리 에이전트는 계획을 세우고, 도구를 …