모델 추출
Definition
모델 추출은 대상 머신러닝 모델의 API를 쿼리하여 내부 구조, 가중치 또는 의사결정 경로를 추론하는 과정을 포함합니다. 공격자는 이러한 쿼리를 사용하여 원본 …
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백도어 공격(Backdoor Attack)
Definition
백도어 공격은 머신러닝 모델의 학습 데이터에 ‘트리거’라고 불리는 특정 패턴을 포함시켜 데이터를 오염시키는 기법입니다. 정상적인 입력 데이 …
제우텐 전략(Zeuthen Strategy)
Definition
제우텐 전략은 다중 에이전트 협상에서 교섭을 위한 규칙 기반 접근법입니다. 이 전략은 에이전트가 선호하는 결과를 얻기 위해 감수할 수 있는 최대 위험도를 계산하 …
웨어웨어
Definition
웨어웨어는 원래 생물학적 뇌 조직을 지칭했으나, 사이버네틱스와 트랜스휴머니즘 분야에서 인간의 마음이나 뇌를 하나의 계산 시스템으로 묘사하는 데 진화했습니다. 이 …
웨어웨어 컴퓨터
Definition
웨어웨어 컴퓨팅은 전통적인 실리콘 기반 하드웨어 대신 생물학적 뉴런(주로 체외 배양된)이 주요 처리 장치로 사용되는 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 기존 …
웹소켓
Definition
웹소켓은 클라이언트와 서버 간에 지속적이고 양방향의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 통신 프로토콜입니다. 각 요청-응답 주기에 대해 새로운 연결이 필요한 HTTP …
와드와니 인공지능 연구소
Definition
와드와니 재단의 대규모 기부를 통해 설립된 이 연구소는 고급 머신러닝 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 대규모 사회적 문제를 해결합니다. 그 주
Summary
와 …
Vllm
Definition
vLLM(가상 대규모 언어 모델)은 LLM 서빙을 가속화하기 위해 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. 이는 운영 체제의 가상 메모리에서 영감을 받은 메모리 관리 …
비디오 슈퍼 해상도
Definition
비디오 슈퍼 해상도는 신경망을 활용하여 디테일을 보존하고 아티팩트를 줄이면서 낮은 해상도(예: 480p)의 비디오 콘텐츠를 높은 해상도(예: 4K)로 업스케일링 …
보편적 심리측정학
Definition
보편적 심리측정학은 성격, …
사고의 나무(Tree of Thoughts)
Definition
사고의 나무(ToT)는 기존 사슬 사고(chain-of-thought) 프롬프팅을 확장하여, 모델이 각 단계에서 여러 개의 서로 다른 추론 경로를 탐색할 수 있 …
글로벌 금융권에서의 인공지능 위험 연혁
Definition
이 개념은 인공지능 기술이 글로벌 금융 시스템에 취약점을 도입하는 역사적 및 예측적 사건 시퀀스를 의미합니다. …
The Master Algorithm
Definition
페드로 도밍고스가 동명의 저서에서 처음 사용한 이 용어는 ‘마스터 알고리즘’이 인간의 모든 학습 과정을 재현할 수 있는 머신러닝을 위한 이 …
Three-factor learning
Definition
3요인 학습(Three-factor learning)은 강화학습 내에서 학습 과정을 세 가지 명확한 구성 요소로 분해하는 특정 접근 방식입니다. 즉, 보상 신 …
텍스트 생성 추론
Definition
텍스트 생성 추론(TGI)은 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 서빙하도록 설계된 전용 소프트웨어 프레임워크입니다. 이 프레임워크 …
텍스트에서 비디오로
Definition
텍스트에서 비디오로(Text-to-video)는 자연어 입력에 기반하여 동적인 시각적 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI 모델을 지칭합니다. 이러한 시스템은 텍스트 …
기호 회귀
Definition
기호 회귀는 일반적으로 트리 구조로 표현되는 수학적 표현식을 찾아 관측된 데이터에 최적의 적합도를 갖도록 하는 회귀 분석의 한 유형입니다. …
시간적 편향
Definition
시간적 편향은 기계 학습 모델이 오래된 관측치보다 최근의 관측치에 불균형하게 높은 가중치를 둘 때 발생합니다. 이는 주로 비정상성(non-stationary) …
슈퍼마인드 AI
Definition
슈퍼마인드 AI는 여러 AI 구성 요소, 인간 전문가, 또는 하이브리드 인간-AI 팀이 원활하게 협력하여 개별 구성 요소의 능력을 넘어선 집단 지성을 형성하는 …
통계적 관계 학습(Statistical Relational Learning)
Definition
통계적 관계 학습(SRL)은 확률론과 관계적 데이터 구조를 결합하여, 엔티티 간 의존성과 그들 사이의 관계를 포착할 수 있게 합니다. 기존 통계적 방법이나 논리 …
통계적 학습 이론(Statistical Learning Theory)
Definition
통계적 학습 이론(SLT)은 통계학과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 특정 알고리즘이 유한한 훈련 샘플로부터 보이지 않는 데이터로 얼마나 잘 일반화될 수 있는지 연구 …
스파이크 앤 슬래브 회귀
Definition
스파이크 앤 슬래브 회귀(Spike-and-slab regression)는 변수 선택과 희소 모델링을 위해 사용되는 베이지안 통계 기법입니다. 이는 두 가지 구 …
화자 분리
Definition
화자 분리(Speaker Diarization)는 화자의 신원에 따라 오디오 스트림을 동질적인 세그먼트로 분할하는 작업입니다. 이는 화자 변경 감지와 화자 클러 …
공간 임베딩
Definition
공간 임베딩은 물리적 또는 추상적인 공간 관계를 밀집 벡터 공간으로 변환하여 알고리즘이 근접성, 방향성 및 위상 구조를 이해할 수 있도록 합니다. 이 기술은 지 …
공간 지능
Definition
공간 지능은 인공지능 모델이 물리적 또는 가상 환경 내의 공간 관계를 지각하고 해석하며 조작하는 능력을 의미합니다. 여기에는 깊이 감각 이해, 객체의 상대적 위 …
주권 AI(Sovereign AI)
Definition
주권 AI는 국가나 조직이 외국 클라우드 제공업체나 독점 기술에 의존하지 않고 인공 지능 시스템을 독립적으로 구축, 배포 및 관리할 수 있는 능력을 설명합니다. …
슬로파간다
Definition
슬로파간다는 바이러스성 충격 전술보다는 반복, 모호성, 그리고 장기적인 노출에 의존하는 전략적 형태의 허위 정보를 설명합니다. 이는 청중을 혼란스럽게 하고 진실 …
유사도 학습
Definition
유사도 학습은 유사한 항목이 서로 가깝고 유사하지 않은 항목이 멀리 떨어지도록 입력을 벡터 공간으로 매핑하는 모델을 훈련하는 데 중점을 둡니다. 사이먼 네트워 …
특이점 연구
Definition
특이점 연구는 인공지능이 인간 지능을 초월하여 통제 불가능한 변화가 일어나는 가상의 미래 시점의 함의를 조사하는 신흥 학문 분야입니다.
Summary
미래의 기 …
시맨틱 폴딩(Semantic folding)
Definition
시맨틱 폴딩은 복잡한 고차원 벡터 임베딩을 의미적 손실을 최소화하면서 더 다루기 쉬운 저차원 표현으로 압축하는 과정을 의미합니다. …
자기 일관성(Self-Consistency)
Definition
주로 대규모 언어 모델(LLM)에서 사용되는 이 기법은 샘플링을 통해 프롬프트에 대해 다양한 응답을 여러 개 생성함으로써 정확도를 향상시킵니다. 탐욕적 디코 …
Sam3 Video
Definition
Sam3 Video는 고급 세그멘테이션 모델(메타의 Segment Anything Model의 가설적이거나 특정 버전일 수 있음)을 비디오 데이터에 적용하는 것 …
SUPS
Definition
SUPS는 문맥에 따라 의미가 다를 수 있는 약어로, 특수한 AI 문헌에서는 주로 하이브리드 학습 접근법이나 특정 데이터 구조를 참조할 때 나타납니다. 이는 결 …
로봇 학습(Robot learning)
Definition
로봇 학습은 머신러닝 기술을 활용하여 로봇 에이전트가 작업을 자율적으로 수행하도록 훈련하는 것을 포함합니다. 사전 프로그래밍된 동작과 달리 이러한 시스템은 동적 …
재모수화 트릭
Definition
재모수화 트릭은 변분 오토인코더 및 기타 확률적 모델에서 사용되는 근본적인 방법입니다. 이는 무작위 변수를 결정론적 매개변수와 독립적인 확률 변수의 곱으로 표현 …
相互的人間機械学習
Definition
このアプローチは、単純なヒューマンインザループ（人間によるラベリング）を超えたものです。双方向の知識転送が含まれます：人間はモデルのエラーを修正し、モデルはパターン識別の支援や自 …
再帰的自己改善
Definition
再帰的自己改善とは、人工知能システムがより賢く、効率的、あるいは能力の高いものになるために、自身のソースコードやアーキテクチャを書き換えることができるという理論的な能力を指しま …
Rademacher complexity
Definition
Rademacher 복잡성은 가설 클래스가 무작위 레이블(노이즈)과 얼마나 잘 상관관계가 있는지 평가합니다. 이는 모델의 용량(capacity)이나 유연성의 대 …
큐웬3 5 MoE(Qwen3 5 Moe)
Definition
이 용어는 큐웬 계열 내의 특수 아키텍처를 참조하며, 아마도 혼합 전문가(Mixture of Experts, MoE) 설계를 활용하고 있을 것입니다. 이러한 모 …
큐웬3 5(Qwen3 5)
Definition
큐웬3 5는 광범위한 큐웬3 세대 내에서 특정 체크포인트, 크기 변형 또는 특수 릴리스를 나타내는 것으로 보입니다. 정확한 사양은 다를 수 있지만, 일반적으로 …
양자화(Quantized)
Definition
양자화는 머신러닝 모델의 매개변수 수치 정밀도를 낮추는 모델 최적화 기법으로, 일반적으로 32비트 부동소수점 숫자를 8비트 정수로 변환합니다. …
Pyannote 오디오 파이프라인
Definition
Pyannote Audio의 맥락에서 파이프라인은 화자 분리를 달성하기 위해 서로 다른 모듈들을 체이닝(연결)하는 구성 가능한 워크플로우를 의미합니다. 일반적으 …
PyTorch Model Hub Mixin
Definition
PyTorch Model Hub Mixin은 Hugging Face Transformers 라이브러리에서 제공하는 구성 요소로, 표준 PyTorch …
추론의 심리학(Psychology of Reasoning)
Definition
이 분야는 인간의 연역, 귀납, 그리고 아부덕티브(abductive) 추론의 기반이 되는 정신적 과정을 조사합니다. 인간 사고를 안내하는 편향(bias), 휴리 …
학습을 위한 프록시 경사법(Proximal Gradient Methods)
Definition
프록시 경사법은 손실 함수에 미분 가능한 매끄러운 항과 L1 노름과 같은 미분 불가능한 정규화 항이 포함된 경우에 사용되는 반복적 최적화 기법입니다. 이 알고리 …
전문가들의 곱(Product of Experts)
Definition
전문가들의 곱(Product of Experts, PoE)은 더 간단한 확률 분포들을 결합하여 복잡한 확률 분포를 구성하는 방법론입니다. ‘ …
주도적 학습
Definition
주도적 학습에서는 AI 시스템이 불확실성을 가장 많이 줄이거나 모델 성능을 향상시킬 수 있는 샘플을 결정합니다. 이는 종종 능동 학습이나 탐색 전략을 통해 이루 …
확률적 수치 해석
Definition
확률적 수치 해석은 적분, 미분, 선형 대수학과 같은 전통적인 수치 문제에 베이지안 방법을 적용합니다. 점 추정치를 제공하는 대신, 확률 분포(p)를 출력하 …
프리픽스 튜닝
Definition
프리픽스 튜닝은 사전 훈련된 트랜스포머 모델에 적용되는 파라미터 효율적인 적응 기술입니다. 모든 모델 가중치를 업데이트하는 대신, 학습 가능한 연속 벡터 시퀀 …
다의성(Polysemanticity)
Definition
다의성은 특히 트랜스포머를 포함한 심층 신경망에서 관찰되는 특성으로, 단일 뉴런이 서로 관련이 없거나 의미적으로 구별되는 여러 특징에 대해 활성화될 수 있음을 …
예측 상태 표현(Predictive state representation)
Definition
예측 상태 표현(PSR)은 상태를 미래 관측 가능 사건에 대한 예측 벡터로 정의함으로써 전통적인 부분 관측 마르코프 결정 과정(POMDP)을 확장합니다. 이는 …
지각 오차 모델(Perception error model)
Definition
지각 오차 모델은 관측된 감각 데이터와 실제 진실(Ground Truth) 사이의 불일치를 설명하며, 노이즈, 가림 현상, 또는 센서의 물리적 한계 등을 고려합 …
페르소나플렉스(Personaplex)
Definition
페르소나플렉스는 여러 디지털 페르소나의 생성, 관리 및 상호작용을 지원하는 생태계 또는 인프라를 지칭합니다. 여기에는 다중 에이전트 시스템의 기술적 구현뿐만 아 …
패리티 학습
Definition
패리티 학습은 머신러닝 이론에서 벤치마킹 문제로, 일련의 이진 입력 변수들의 패리티(XOR 합)를 예측하는 것이 목표입니다. …
패턴 이론
Definition
패턴 이론은 복잡한 객체와 현상이 패턴을 통해 어떻게 설명될 수 있는지 이해하기 위한 엄격한 수학적 기초를 제공합니다. 이는 모든 객체가 그… …
PagedAttention
Definition
PagedAttention는 vLLM 프로젝트에서 도입된 기법으로, 대규모 언어 모델(LLM) 추론의 효율성을 개선합니다. 이는 KV …
P-Tuning
Definition
P-Tuning(프롬프트 튜닝)은 최소한의 계산 비용으로 대규모 사전 훈련된 언어 모델을 특정 다운스트림 작업에 적응시키기 위해 설계된 기술입니다. 모든 모델 …
중첩 음성 감지
Definition
중첩 음성 감지(OSD)는 동시 발화가 발생하는 구간을 특정하는 음성 처리의 전문 과제입니다. ‘누가 언제 말했는지’ …
누벨 AI
Definition
누벨 AI(Nouvelle AI)는 계층적 처리와 결합된 상징적 표현을 사용하는 일종의 인공지능 시스템을 지칭합니다. 연결주의 모델과 달리, 이는 구조화된 추론 …
뉴로로보틱스
Definition
이 분야는 신경망 모델을 로봇 제어 시스템에 구현함으로써 신경과학과 로봇 공학을 연결합니다. 이를 통해 연구자들은 운동 제어, 감각 처리 및 인지 과정에 대한 …
뉴로심볼릭 AI
Definition
뉴로심볼릭 AI는 하위 심볼릭(sub-symbolic) 신경 학습 방법과 심볼릭 논리 기반 추론 시스템을 통합합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 순수 딥러닝의 …
신경 모델링 필드
Definition
신경 모델링 필드는 신경 집단이 정보를 표현하기 위해 고차원 공간에서 어떻게 조직되는지를 연구합니다. 이 개념은 종종 위상 매핑(Topological …
Muse Spark
Definition
Muse Spark는 Apache Spark 위에서 효율적으로 실행되도록 설계된 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 분산 클러스터 전체에 걸쳐 복잡한 신경망을 훈 …
Mxfp4
Definition
MXFP4(Mixed eXtended Floating Point 4-bit)는 AI …
다변량 적응 회귀 스플라인
Definition
다변량 적응 회귀 스플라인(MARS)은 조각별 선형(piecewise linear) 기저 함수를 적합시킴으로써 복잡한 비선형 관계를 모델링하는 유연한 회귀 방법 …
멀티 태스크 러닝
Definition
이 기법은 관련 작업 간에 공유되는 귀납적 편향을 활용하여 학습 효율성과 성능을 향상시킵니다. 단일 모델을 사용하여 여러 작업을 동시에 수행하도록 학습함으로써, …
멀티모달 표현 학습
Definition
멀티모달 표현 학습은 텍스트, 이미지, 오디오, …
모시(Moshi)
Definition
모시는 Kyutai가 만든 고급 AI 모델로, 음성 처리와 텍스트 처리를 통합된 프레임워크로 결합합니다. 전통적인 시스템이 음성을 텍스트로 변환한 후 처리하는 …
전문가 혼합 (Mixture of Experts)
Definition
전문가 혼합(MoE)은 효율성과 확장성을 향상시키기 위해 설계된 머신러닝 아키텍처입니다. MoE는 모든 작업에 단일 대형 모델을 사용하는 대신, …
Mistral Common
Definition
Mistral Common은 Mistral AI에서 유지 관리하는 Python 패키지로, 해당 모델과 상호 작용하기 위한 표준화된 도구를 제공합니다. 주로 텍스 …
Mixtral
Definition
Mixtral은 희소 전문가 혼합(Sparse MoE) 아키텍처를 활용하는 선구적인 오픈 가중치 LLM입니다. 모든 토큰에 대해 전체 매개변수를 사용하는 밀집 …
모드 붕괴
Definition
GAN에서 모드 붕괴는 생성기가 판별기의 약점을 이용하여 가능한 샘플의 좁은 범위만 생성하고 데이터 분포의 다른 모드(mode)를 무시할 때 발생합니다. 이는 …
혼합 정밀도 학습
Definition
혼합 정밀도 학습(MPT)은 신경망 학습 과정에서 반정밀도(FP16)와 완전 정밀도(FP32) 데이터 타입을 결합합니다. 대부분의 연산에 FP16 …
마인드픽셀
Definition
표준 학술 용어는 아니지만, ‘마인드픽셀’은 일반적으로 특수한 신경기술 문맥에서 신경 신호나 인지 상태에서 파생된 정보의 이산적 단위를 나 …
메타러닝
Definition
메타러닝은 이전 작업에서 학습한 내용을 바탕으로 새로운 미시청 작업을 수행할 때 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 설계하는 데 중점을 둡니다. …
최대 내적 검색
Definition
최대 내적 검색(MIPS)은 정보 검색 및 머신 러닝, 특히 추천 시스템에서 근본적인 문제입니다. 표준 코사인 유사도 검색이 방향성만 고려하는 반면, MIPS …
매니폴드 가설
Definition
이 가설은 차원의 저주에도 불구하고 딥러닝이 효과적으로 작동하는 이유를 설명합니다. 이미지와 같은 데이터가 백만 차원의 공간에 존재하더라도, 본질적으로 제한된 …
매니폴드 정규화
Definition
매니폴드 정규화는 데이터 분포의 내재적 기하학을 통합함으로써 전통적인 정규화 방법을 확장합니다. 이는 고차원 데이터 포인트들이 낮은 차원의 매니폴드 위에 놓여 …
머신 언러닝
Definition
이 기법은 모델이 일반적인 지식은 유지하면서 특정 사용자 데이터를 잊도록 허용함으로써 GDPR의 ‘잊힐 권리’ …
바이오인포매틱스에서의 머신러닝
Definition
이 학제간 분야는 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하기 위해 머신러닝을 활용하여, 연구자들이 유전자 기능을 예측하고, 질병을 분류하며, 분자 간 상호작용을 이 …
MAUVE
Definition
MAUVE는 생성형 언어 모델의 출력이 인간 언어 사용과 얼마나 밀접하게 유사한지 평가하도록 설계된 통계적 측정치입니다. 단순한 퍼플렉시티(perplexity) …
머신러닝 제어
Definition
머신러닝 제어는 적응형 알고리즘을 전통적인 제어 시스템과 통합하여 비선형적이거나 불확실한 환경을 처리합니다. 정적 컨트롤러와 달리 이러한 시스템은 운영 데이터에 …
로터리 티켓 가설(Lottery ticket hypothesis)
Definition
로터리 티켓 가설은 대규모로 무작위 초기화된 신경망 내에 학습에 잘 적합된 희소 부분 신경망(‘당첨 티켓’)이 존재한다고 제안합니다. 가지 …
Local case-control sampling
Definition
로컬 케이스-컨트롤 샘플링은 주로 대조 학습 모델이나 추천 시스템을 훈련하는 데 사용되는 전략입니다. 무작위로 음성 샘플을 선택하는 대신, …
Local Llm
Definition
로컬 LLM 실행은 PC, 맥, 로컬 서버 등 소비자용 하드웨어에 오픈 웨이트 모델을 직접 배포하는 것을 의미합니다. 이 방식은 제3자 API 제공업체에 대한 …
상관관계의 수명
Definition
동적 시스템 및 시계열 분석에서 상관관계의 수명은 두 변수가 유의미한 통계적 의존성을 유지하는 기간을 측정합니다. 이 개념은 모델의 성능 저하를 예측하고 대응하 …
평생 계획 A* (Lifelong Planning A*)
Definition
평생 계획 A*(LPA*)는 비용이 시간에 따라 변하는 환경을 위해 설계된 A* 탐색 알고리즘의 확장 버전입니다. LPA*는 탐색을 재시작하는 대신 우선순위 큐 …
랭킹 학습
Definition
표준 분류나 회귀와 달리 랭킹 학습은 항목들의 상대적 순서를 예측하는 데 중점을 둡니다. N… 같은 랭킹 오류를 최소화하기 위해 쌍별, 목록별, 또 …
学習可能関数クラス
Definition
統計的学習理論において、学習可能関数クラスはアルゴリズムが利用可能な仮説空間を表します。これは、モデルが潜在的に捉えられる可能性のあるパターンの範囲やマッピングを定義します。 …
언어/행동 관점
Definition
발화 행위 이론과 화용론에 뿌리를 둔 이 관점은 요청, 약속, 명령과 같은 기능을 수행하는 발화의 방식을 강조합니다. 자연어 처리(NLP) 분야에서는 텍스트의 …
지식 기반 추천 시스템
Definition
과거 사용자 행동에 의존하는 협업 필터링과 달리, KBRS는 항목과 사용자 선호도에 대한 명시적인 지식을 사용하여 추천을 도출합니다. 이는 데이터가 희소하거나 …
콜모고로프-아르놀드 네트워크
Definition
콜모고로프-아르놀드 네트워크(KAN)는 임의의 다변수 연속 함수를 표현할 수 있다는 콜모고로프-아르놀드 표현 정리에 영감을 받은 최근의 신경망 클래스입니다. 이 …
지식 그래프 임베딩
Definition
TransE나 DistMult와 같은 지식 그래프 임베딩 방법은 이산적인 그래프 구조를 저차원의 밀집 벡터로 변환합니다. 이를 통해 머신러닝 모델이 그래프 데이 …
지식 증류
Definition
지식 증류는 대규모 복잡한 신경망(교사)을 더 작고 효율적인 네트워크(학생)로 압축하기 위해 사용되는 머신러닝 방법론입니다. 학생 모델은 교사 모델의 출력 분 …
KAoS
Definition
KAoS는 대규모 분산 기업 시스템의 복잡성을 처리하기 위해 개발된 지능형 에이전트 프레임워크입니다. 이는 상위 수준의 관리 목표를 정책(policy)으로 정의 …
내재적 동기부여
Definition
강화학습에서 내재적 동기부여는 외부 작업 보상과 무관하게 에이전트가 환경의 새로운 요소를 탐색하거나 불확실성을 줄이며 기술을 숙달하도록 유도합니다. 이는 에이전 …
지능형 제어
Definition
지능형 제어는 퍼지 논리, 신경망, 유전 알고리즘 등 인공지능 방법을 사용하여 전통적인 수학적 모델링으로는 충분하지 않거나 불가능한 시스템을 규제합니다. 이는 …
귀납적 편향
Definition
귀납적 편향은 모델이 학습 데이터에서 보이지 않은 데이터로 일반화할 수 있도록 허용되는 머신러닝 모델 내재의 선호도나 제약을 나타냅니다. 이러한 편향이 없으면 …
귀납적 프로그래밍
Definition
프로그램 합성이라고도 불리는 귀납적 프로그래밍은 명시적인 지시사항 대신 입출력 쌍으로 제공된 사양에 기반하여 소프트웨어 코드를 생성하는 과정입니다. 시스템은 주 …
추론적 학습 이론
Definition
이 이론은 학습이 본질적으로 확률적 추론 과정이라고 주장합니다. 학습자는 데이터를 암기하는 대신 가능한 모델이나 가설들에 대한 확률 분포를 유지합니다. 새로운 …
이미지 투 비디오 (Image To Video)
Definition
이미지 투 비디오 기술은 단일 정적 프레임을 입력받아 후속 프레임들을 예측하여 일관된 비디오 시퀀스를 생성합니다. 이는 일관된 비디오를 보장하기 위해 시간적 일 …
증분 휴리스틱 검색 (Incremental Heuristic Search)
Definition
증분 휴리스틱 검색은 목표 지점까지 도달하는 비용을 추정하는 휴리스틱에 의해 안내받으며 후보 솔루션을 단계별로 정제하는 알고리즘을 의미합니다. …
Ideonomy
Definition
이 분야는 아이디어가 형성되고 결합되며 진화하는 과정을 연구합니다. 창의성과 문제 해결 능력을 향상시키기 위해 구조화된 기법을 적용하며, AI 문맥에서는 알고리 …
하이퍼파라미터 최적화
Definition
하이퍼파라미터 최적화(HPO)는 하이퍼파라미터 선택을 자동화하는 더 넓은 분야를 지칭합니다. 튜닝이 일반적인 행위를 의미한다면, HPO …
하이브리드 지능형 시스템
Definition
하이브리드 지능형 시스템(HIS)은 일반적으로 신경망과 같은 연결주의적 접근 방식과 전문가 시스템이나 퍼지 논리와 같은 기호적 방법을 결합하여 서로 다른 AI …
계층형 탐색 가능 소월드 (Hierarchical Navigable Small World)
Definition
계층형 탐색 가능 소월드(HNSW) 알고리즘은 각 계층이 아래 계층의 노드 부분 집합을 포함하는 다층 그래프를 구성합니다. 탐색은 최상위 계층에서 시작하여 아래 …
방향성 변위 히스토그램 (Histogram of Oriented Displacements)
Definition
방향성 변위 히스토그램(HOD)은 HOG의 개념을 시간 차원으로 확장한 비디오 분석을 위한 특징 추출 방법입니다. 이는 내부의 광류 벡터에 대해 히스토그램을 계 …
하이웨이 네트워크 (Highway Network)
Definition
하이웨이 네트워크는 적응형 게이트를 통합하여 정보 흐름을 제어함으로써 딥러닝의 소멸 그래디언트 문제를 해결하도록 설계되었습니다. LSTM 셀과 유사하게, …
계층적 리스크 패리티
Definition
계층적 리스크 패리티(HRP)는 전통적인 평균-분산 최적화의 한계를 극복하기 위해 상관관계 구조를 통합한 포트폴리오 구성 방법입니다. 이는 계층적 클러스터링을 …
Halite AI 프로그래밍 대회
Definition
할라이트는 투 시그마(Two Sigma)가 주최한 연례 AI 프로그래밍 대회로, 개발자들은 그리드 위에서 턴제 전략 게임을 플레이하는 자율 에이전트를 생성했습니 …
그로킹 (Grokking)
Definition
그로킹(Grokking)은 딥러닝에서 관찰되는 직관에 반하는 행동으로, 모델이 오랫동안 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되어 일반화 성능이 낮게 유지 …
입자 계산(그레큘러 컴퓨팅)
Definition
이 접근 방식은 개별 요소를 처리하는 대신 데이터를 더 높은 수준의 개체나 ‘입자’로 그룹화하여 인간의 인지 과정을 모방합니다. 여기에는 …
Gpt Oss
Definition
GPT OSS는 일반적으로 독점적인 생성 사전 훈련 변환기(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 오픈소스 대안이나 파생물을 나 …
Gradient Accumulation
Definition
이 최적화 전략은 GPU 메모리에 맞지 않는 효과적인 배치 크기로 딥러닝 모델을 학습할 수 있게 합니다. 여러 미니 배치에서 그래디언트를 누적하고 수행함으로써 …
GLM MoE DSA
Definition
‘GLM MoE DSA’라는 단일 표준 용어는 존재하지 않습니다. 그러나 이는 GLM(특정 대규모 언어 모델 아키텍처), MoE(전문가 혼 …
기하학적 특징 학습
Definition
기하학적 특징 학습은 소셜 네트워크, 분자 그래프, 3D 메쉬 등 유클리드 구조가 아닌 비유클리드 구조를 가진 데이터를 처리하는 데 중점을 둡니다. 그래프 신경 …
제네시스 미션
Definition
제네시스 미션은 일반적으로 조직 내에서 고급 AI 역량을 위한 기반을 마련하기 위해 설계된 전략적 단계나 프로젝트를 지칭합니다. 여기에는 핵심 인프라 구축, 기 …
제마4 (Gemma4)
Definition
현재 지식 범위 내에서 ‘Gemma4’라는 명칭의 공식 출시 모델은 기존 제마 2 시리즈와 구별되지 않습니다. 이는 추후 출시될 모델을 가 …
퍼지 에이전트
Definition
퍼지 에이전트는 데이터가 종종 모호하거나 불완전한 환경에서 작동하며, 이진 참/거짓 상태 대신 퍼지 논리 시스템을 사용합니다. 소속 함수(membership …
형식 개념 분석
Definition
FCA는 객체와 그 속성 간의 관계를 분석하기 위한 엄격한 프레임워크를 제공하며, 이를 통해 개념 격자(concept lattice)라고 알려진 계층적 구조를 …
적합도 근사(Fitness approximation)
Definition
실제 적합도 함수를 평가하는 것이 계산적으로 비용이 많이 들거나 시간이 오래 걸릴 때 진화 계산에서 적합도 근사가 사용됩니다. 정확한 값을 계산하는 대신, …
흐름 기반 생성 모델(Flow-based generative model)
Definition
흐름 기반 생성 모델은 가우시안과 같은 간단한 기본 분포에 일련의 가역적이고 미분 가능한 변환을 적용하여 복잡한 확률 분포를 구성합니다. 이러한 모델은 정확한 …
힘 제어(Force control)
Definition
힘 제어는 단순한 위치 제어가 아닌 접촉 힘을 능동적으로 관리함으로써 조립, 연마 또는 취약한 물체 집기와 같은 섬세한 작업을 로봇이 수행할 수 있게 합니다. …
피처 학습 (Feature Learning)
Definition
딥러닝과 밀접하게 연관된 피처 학습은 수동 피처 엔지니어링에 의존하는 대신, 모델이 계층적 표현을 직접 학습하도록 합니다. 여러 층(layer)을 통해 원시 입 …
극값 최적화
Definition
개체군을 유지하는 유전 알고리즘과 달리 EO는 단일 솔루션에서 작동합니다. 전체 적합도에 가장 적게 기여하는 구성 요소를 식별하고 이를 무작위 대안으로 교체합니 …
설명 기반 학습
Definition
EBL은 기호적 추론과 머신러닝을 결합하여 학습 과정을 가속화합니다. 대규모 데이터셋에 의존하는 대신, 하나의 양성 예제를 입력받아 기존에 존재하는 도메인 이론 …
ExBERT
Definition
ExBERT는 서로 다른 레이어에 걸쳐 개별 어텐션 헤드의 중요성을 분석하여 BERT 트랜스포머 모델에 대한 해석 가능성을 제공합니다. 이는 그래디언트 기반 귀 …
균등한 확률
Definition
균등한 확률은 알고리즘 공정성에서 사용되는 통계적 평등 제약 조건으로, 모델이 모든 보호된 그룹에 대해 동등하게 잘 수행되도록 보장합니다. 구체적으로, 이는 특 …
진화 발달 로봇공학
Definition
생물학적 개체 발생(ontogeny)에서 영감을 받은 ED-로봇공학은 복잡한 행동과 물리적 구조가 하드코딩되는 것이 아니라 환경과의 상호작용을 통해 시간이 지남 …
에너지 기반 모델
Definition
에너지 기반 모델(EBM)은 에너지 함수에서 유도된 비정규화 밀도 함수를 사용하여 입력 데이터에 대한 확률 분포를 정의합니다. 에너지 함수는 데이터 포인트를 실 …
역량 부여 (임파워먼트)
Definition
강화 학습 및 인공지능에서 역량 부여(Empowerment)는 에이전트가 환경에 대해 가지는 제어량의 양을 정량화하는 내재적 동기 지표입니다. 이는 에이전트의 …
Embodied cognitive science
Definition
이 분야는 마음을 추상적 기호를 처리하는 컴퓨터로 보는 전통적인 관점에 도전합니다. 대신 인지 과정이 신체의 물리적 특성에 깊이 뿌리를 두고 있다고 주장합니다. …
Empirical dynamic modeling
Definition
실증 동적 모델링(EDM)은 특정 모수적 형태를 가정하지 않고 관찰 데이터를 사용하여 비선형 동적 시스템을 분석하는 프레임워크입니다. 이는 타케스의 임베딩 방법 …
EfficientNet
Definition
구글(Google)에서 개발된 EfficientNet은 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 입력 이미지 해상도(resolution) …
EM 알고리즘 및 GMM 모델
Definition
이 용어는 기대값 최대화(Expectation-Maximization, EM) 알고리즘과 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM) …
도메인 적응
Definition
도메인 적응은 훈련 데이터와 테스트 데이터가 서로 다른 분포를 가질 때 발생하는 문제를 해결합니다. 레이블이 있는 소스 도메인과 레이블이 없거나 부족한 타겟 도 …
로봇에 대한 차별
Definition
로봇에 대한 차별은 인간이 인공지능 에이전트의 외형이나 기능에 기반하여 부당하게 대우하거나 불신하며 부정적인 속성을 부여하는 방식을 조사하는 신흥 윤리학적 및 …
Diffusers: Stable Video Diffusion Pipeline
Definition
이 용어는 비디오 생성을 위해 설계된 Hugging Face Diffusers 라이브러리의 특정 구현을 지칭합니다. 이는 잠재 비디오 디퓨전 모델인 Stable …
Diffusers: Flux Kontext Pipeline
Definition
이 파이프라인은 고품질 이미지 합성으로 알려진 Flux 아키텍처를 Diffusers 프레임워크 내에서 활용합니다. 주변 환경(텍스트 또는 이미지 컨텍스트)을 고 …
Diffusers: Qwen Image Edit Pipeline
Definition
이 파이프라인은 자연어 지시에 따라 정밀한 이미지 수정을 수행하기 위해 Qwen-Vision-Language 모델의 기능을 Diffusers 프레임워크에 통합합 …
Diffusers: Qwen Image Pipeline
Definition
이 파이프라인은 Qwen-VL 모델의 생성 능력을 이미지 합성에 맞게 적응시켰습니다. 사용자는 텍스트 프롬프트를 제공하거나 텍스트와 참조 이미지를 결합하여 고품 …
기술 논리
Definition
기술 논리(Description Logics, DL)는 일차 논리의 결정 가능한 부분 집합으로, 특히 웹 온톨로지 언어(OWL)를 비롯한 온톨로지의 이론적 기반 …
차등 프라이버시
Definition
차등 프라이버시는 쿼리 결과나 모델 매개변수에 보정된 통계적 노이즈를 추가하여 강력한 프라이버시 보장을 제공합니다. …
Deploy:Azure (Azure 배포)
Definition
Azure로의 배포는 Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service(AKS), Azure Functions …
딥 토모그래픽 재구성
Definition
딥 토모그래픽 재구성은 필터링 역투영(Filtered Back-Projection)과 같은 전통적인 대수적 또는 해석적 방법보다 중요한 진전을 의미합니다. 합성 …
딥러닝 슈퍼 샘플링
Definition
딥러닝 슈퍼 샘플링(DLSS)은 신경망을 활용하여 저해상도 입력으로부터 고해상도 이미지를 재구성하는 기술입니다. 시간적 데이터와 공간적 정보를 분석하여 성능을 …
딥러닝 안티앨리어싱
Definition
딥러닝 안티앨리어싱은 고주파 신호가 불충분한 샘플링률로 샘플링될 때 발생하는 앨리어싱 아티팩트를 완화하기 위해 신경망을 활용하는 방법을 지칭합니다. 컴퓨터 그래 …
데이터셋: 검색 질문 답변
Definition
검색 QA 데이터셋은 일반적으로 검색 엔진 결과에서 추출된 검색 쿼리와 관련 있는 답변 스니펫 또는 문서의 쌍으로 구성됩니다. 이러한 데이터셋은 모델이 실제 환 …
데이터셋: Flax 문장 임베딩/Stackexchange Xml
Definition
이 데이터셋은 Stack Exchange XML 파일에서 문장 수준의 데이터를 추출하여, 기술적 논의, 코드 스니펫 및 문제 해결 대화에 대한 풍부한 출처를 제 …
데이터셋: Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X
Definition
이 항목은 ‘Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X’라는 식별자로 지정된 특정 데이터셋 리포지토리를 참조합니다. 일반적으 …
데이터셋: 임베딩 데이터/Paq 쌍
Definition
PAQ(Pseudo-Answer Quality) 데이터셋은 위키백과에서 추출된 수백만 개의 자동 생성된 질문-답변 쌍으로 구성되어 있습니다. 이는 밀도 있는 검 …
데이터셋: 임베딩 데이터/Specter
Definition
Specter 데이터셋은 방대한 컴퓨터 과학 논문 컬렉션과 인용 네트워크(Citation Networks)를 활용하여 구축되었습니다. 초록(Abstract)과 …
데이터 기반 천문학
Definition
데이터 기반 천문학은 머신러닝과 통계 분석을 포함한 고급 계산 방법을 활용하여 현대 망원경과 조사 프로젝트에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 처리합니다. …
데이터 독성(Data Poisoning)
Definition
이 적대적 기법은 훈련 데이터를 변경하여 머신러닝 모델의 무결성을 훼손하는 것을 목표로 합니다. 공격자는 미묘한 오류나 편향된 예제를 도입하여 모델이 잘못된 패 …
DABUS
Definition
DABUS는 인간의 직접적인 개입 없이 새로운 발명을 생성하도록 설계된 특정 인공 신경망입니다. 그 창조자인 스티븐 탈러가 DABUS를 발명자로 명시하여 특허 …
결합 패턴 학습기
Definition
결합 패턴 학습기는 서로 다른 공간의 인스턴스가 연결된 데이터(예: 이미지와 해당 텍스트 설명)를 처리하도록 설계되었습니다. 결합 분포나 상관관계를 모델링함으로 …
교차 엔트로피 방법
Definition
교차 엔트로피 방법(CEM)은 이산형 및 연속형 문제 모두에 사용되는 강력한 범용 최적화 알고리즘입니다. 탐색 공간에 대한 확률 분포를 유지하며, 가장 우수한 …
대조적 언어-이미지 사전 학습
Definition
대조적 언어-이미지 사전 학습(CLIP)은 인터넷상의 이미지와 해당 캡션으로 훈련된 신경망 아키텍처입니다. 이 방법은 대조적 목적 함수를 사용하여 이미지와 텍스 …
대조적 학습
Definition
대조적 학습은 레이블이 붙은 데이터가 필요 없는 표현 학습 방법입니다. 동일한 입력의 증강된 뷰(양성 쌍)를 생성하고, 서로 다른 입력 또는 증강된 뷰(음성 …
비용 민감 기계 학습
Definition
비용 민감 기계 학습은 전통적인 지도 학습을 확장하여, 서로 다른 유형의 오류에 서로 다른 패널티를 부여합니다. 실제 시나리오에서 위양성(False …
연속 학습
Definition
연속 학습(또는 평생 학습)은 신경망이 이전에 습득한 능력을 유지하면서 시간이 지남에 따라 새로운 기술이나 정보를 획득할 수 있게 합니다. 이는 ‘파 …
헌법적 AI
Definition
헌법적 AI는 모든 단계에서 인간 피드백에만 의존하지 않고 대규모 언어 모델을 인간의 가치와 정렬시키기 위한 프레임워크입니다. …
개념 드리프트 (Concept Drift)
Definition
개념 드리프트는 머신러닝에서 입력 특징과 대상 출력 간의 관계가 새로운 데이터가 도착함에 따라 변화하는 현상입니다. …
연결주의 전문가 시스템 (Connectionist Expert System)
Definition
연결주의 전문가 시스템은 신경망(연결주의)의 패턴 인식 및 학습 강점과 전통적인 전문가 시스템의 명시적 지식 표현 및 논리적 추론 능력을 통합합니다. …
조건부 랜덤 필드 (Conditional Random Field)
Definition
조건부 랜덤 필드(CRF)는 자연어 처리 및 생물정보학 분야에서 일반적으로 사용되는 판별 모델 클래스입니다. 생성 모델과 달리 CRF …
압축 텐서
Definition
압축 텐서는 딥러닝에서 사용되는 다차원 배열로, 수치 정밀도(예: float32에서 int8로) 또는 희소성이 감소된 상태입니다. 이 기법은 양자 …
인지 로봇공학
Definition
인지 로봇공학은 인지과학과 로봇공학을 통합하여 환경을 지각하고, 경험을 통해 학습하며, 자율적으로 결정을 내릴 수 있는 기계를 구축합니다. …
인지 컴퓨팅
Definition
인지 컴퓨팅은 인간과 자연스럽게 상호작용하면서도 동시에 인간의 뇌 과정을 시뮬레이션하려는 인공지능의 한 분야입니다. 이러한 시스템은 머신러닝, 딥러닝, …
일관된 외삽적 의지
Definition
일관된 외삽적 의지(CEV)는 엘리에저 유타코프스키가 인공지능 안전 및 정렬 맥락에서 도입한 개념입니다. …
코 트레이닝
Definition
이 방법은 동일한 데이터 포인트의 여러 고유한 특징 집합(관점)을 활용합니다. 초기에는 각 관점에서 작은 라벨링된 데이터셋으로 두 개의 분류기를 훈련시킵니다. …
클래스 활성화 매핑
Definition
CAM은 입력 이미지 위에 오버레이되는 히트맵을 생성하여, 모델이 특정 클래스 레이블을 결정하는 데 가장 많이 기여한 픽셀을 보여줍니다. 이는 최종 컨볼루션 레 …
카테고리 유틸리티
Definition
이 지표는 카테고리 집합이 해당 카테고리 내 속성 값을 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 정량화합니다. 이는 카테고리의 크기와 그 내부 구성 요소의 동질성(균일성) …
브래들리-테리 모델
Definition
브래들리-테리 모델은 심리측정학과 머신러닝에서 쌍별 비교를 처리하기 위해 널리 사용되는 확률 모델입니다. 이 모델은 각 항목에 잠재 점수를 할당하여, 특정 항목 …
카오스(혼돈)
Definition
카오스 이론은 시작 매개변수의 작은 변화가 복잡한 시스템에서 극적으로 다른 결과를 초래할 수 있는 방법을 탐구합니다. 인공지능 분야에서 카오스 동작을 이해하는 …
바이오세레니티
Definition
바이오세레니티는 인간의 생물학과 인공지능이 갈등 없이 원활하게 조화를 이루는 이상적인 상태를 지칭합니다. 이는 윤리적 통합을 강조하며, AI 증강이 인간의 정신 …
바이오하이브리드 시스템
Definition
바이오하이브리드 시스템은 살아있는 조직, 세포 또는 생물체를 합성 물질 및 전자 장치와 결합합니다. 이러한 시스템은 자가 치유와 같은 생물학적 고유의 특성을 활 …
베이지안 구조적 시계열
Definition
베이지안 구조적 시계열(BSTS) 모델은 추세, 계절성, 회귀 효과 등 해석 가능한 구성 요소의 합으로 시계열 데이터를 표현하며, 불확실성을 고려합니다. …
편향-분산 트레이드오프
Definition
편향-분산 트레이드오프는 과소적합(높은 편향)과 과대적합(높은 분산) 사이의 긴장 관계를 설명합니다. 높은 편향을 가진 모델은 데이터에 대해 강한 가정을 하여 …
베이지안 프로그래밍
Definition
베이지안 프로그래밍은 베이즈 정리를 일반화하여 복잡하고 다층적인 확률적 종속성을 처리할 수 있는 수학적 프레임워크입니다. …
베이지안 학습 메커니즘
Definition
베이지안 학습 메커니즘은 베이즈 정리를 사용하여 모델 매개변수에 대한 신념을 업데이트하며, 사전 지식과 관측된 데이터를 결합하여 사후 분포를 형성합니다. 빈도주 …
베이지안 후회(Bayesian regret)
Definition
베이지안 후회는 완벽한 정보로 달성할 수 있는 최적 보상과 불확실성 하에서 행동하는 에이전트가 얻는 기대 보상의 차이를 정량화합니다. 이는 적분하여 계산됩니다. …
커널 정규화의 베이지안 해석
Definition
이 개념은 특정 커널을 사용하여 정규화된 위험 함수를 최소화하는 것이 베이지안 프레임워크에서 사후 최확(MAP) 추정을 찾는 것과 동일함을 보여줍니다. 구체적으 …
볼 트리(Ball Tree)
Definition
볼 트리는 데이터를 초입방체(hyperrectangles)가 아닌 중첩된 초구(볼)로 분할합니다. 이 구조는 거리 계산을 통해 최근접 이웃 쿼리 시 효율적인 가 …
자가 관리형 네트워킹
Definition
자가 관리형 네트워킹은 자율 컴퓨팅의 원칙을 통신 네트워크에 적용하여 최소한의 인간 개입으로 시스템을 스스로 관리할 수 있도록 합니다. 이러한 네트워크는 AI …
자동 협상
Definition
자동 협상은 인간의 이해관계를 대변하는 소프트웨어 에이전트가 협상 과정에 참여하는 것을 포함합니다. 이러한 에이전트는 게임 이론, …
오디오 인페인팅
Definition
오디오 인페인팅은 드롭아웃, 노이즈 또는 의도적인 마스킹으로 인해 오디오 녹음에서 발생한 구멍을 메우는 기법입니다. …
자기 진단 기술
Definition
자기 진단 기술은 지능형 시스템에 내장된 자가 모니터링 및 자가 수리 메커니즘을 참조합니다. 이를 통해 AI …
인공 생식
Definition
인공 생식은 직접적인 성교 없이 생물학적 생식을 촉진하거나 모방하는 기술을 포괄합니다. 이 분야는 전통적으로 생명공학 기술에 의존해 왔으나, 최근에는 데이터 분 …
천체통계학
Definition
천체통계학은 통계학과 천문학을 연결하는 전문 분야로, 천문학 데이터가 가진 고유한 복잡성(예: 노이즈, 불완전한 관측, 대규모 데이터셋) …
영성용 인공지능
Definition
영성용 AI는 종교적이거나 관조적인 맥락에서 인공 지능을 적용하는 것을 의미합니다. 여기에는 도덕적 조언을 제공하는 챗봇, 명상을 위한 AI 생성 예술, 또는 …
인공 친밀감
Definition
인공 친밀감은 인간이 챗봇, 가상 비서 또는 소셜 로봇과 같은 인공 에이전트와 진정한 정서적 유대를 형성하는 심리적 현상을 의미합니다. 이러한 시스템은 사용자와 …
견습 학습(Apprenticeship learning)
Definition
견습 학습은 시범을 통한 역보상 학습(Inverse Reinforcement Learning from Demonstrations)이라고도 하며, …
인공 뇌(Artificial brain)
Definition
인공 뇌는 인간의 뇌 신경 구조와 처리 방법을 에뮬레이션하는 하드웨어 또는 소프트웨어 아키텍처를 지칭합니다. 여기서는 뉴로모픽 컴퓨팅 칩처럼 생물학적 신경망의 …
어니 투 어니(Any To Any)
Definition
어니 투 어니는 텍스트-이미지, 이미지-텍스트, 오디오-비디오 등 다양한 입력-출력 조합을 처리할 수 있는 통합 멀티모달 아키텍처를 지칭합니다. …
알고리즘 차별
Definition
이 현상은 AI 모델이 인종, 성별, 연령 또는 기타 민감한 속성 때문에 개인을 우연히 또는 체계적으로 다르게 대우할 때 발생합니다. 이는 종종 편향된 학습 데 …
알고리즘 확률
Definition
콜모고로프 복잡성과 솔로모노프 귀납에 뿌리를 둔 알고리즘 확률은 더 짧은 프로그램에서 생성된 출력에 더 높은 확률을 할당합니다. 이는 더 간단한 설명이 더 그럴 …
에이전티브 로직
Definition
이는 전통적인 논리를 확장하여 에이전시(agency)를 고려하며, 시스템이 신념, 욕구 및 의도(BDI 모델)를 표현할 수 있게 합니다. 이 논리는 변화하는 상 …
액터-크리틱 알고리즘
Definition
액터-크리틱 알고리즘은 두 가지 구성 요소를 사용합니다. 액터는 행동을 선택하기 위한 정책을 업데이트하고, 크리틱은 가치 함수를 추정하여 해당 행동의 품질을 평 …
적대적 공격
Definition
적대적 공격은 이미지나 텍스트와 같은 입력에 미세한 노이즈를 도입하여 신경망의 취약점을 이용합니다. 이는 모델 출력에 심각한 오류를 유발하며, 모델의 보안성을 …
적대적 머신러닝
Definition
이 분야는 모델을 무너뜨리는 공격적 기술과 모델을 강화하는 방어적 전략을 모두 포함합니다. 적대적 예제를 사용하여 모델을 학습시키는 과정을 통해 회복력을 향상시 …
AZFinText
Definition
AZFinText는 중국어 금융 텍스트 분석을 위해 특별히 선별된 대규모 주석이 달린 코퍼스입니다. 이 데이터셋에는 금융 감정이 라벨링된 뉴스 기사, 보고서, …
행동 모델 학습
Definition
행동 모델 학습은 에이전트가 자신의 행동이 환경을 한 상태에서 다른 상태로 전환시키는 방식을 내부적으로 표현하는 과정을 포함합니다. 수동적인 관찰과 달리, 이 …
AI 완전 문제
Definition
AI 완전 문제는 해결될 경우 인공 일반 지능(AGI)의 존재를 의미하는 작업입니다. 이러한 문제들은 인간과 유사한 깊은 이해력, 추론 능력 및 적응력을 요구합 …
AI 관측 가능성
Definition
AI 관측 가능성은 전통적인 소프트웨어 모니터링을 확장하여 머신러닝 시스템의 고유한 도전 과제에 대응합니다. 이는 실시간으로 모델 성능, 데이터 드리프트, …
AI 국민주의
Definition
AI 국민주의는 정부가 인공지능을 국가 안보와 경제 주권의 문제로 간주하는 추세를 설명합니다. 각국은 자국 내 AI 연구에 막대한 투자를 하고, 핵심 기술과 데 …
AI 비건주의
Definition
AI 비건주의는 인공지능이 인간의 개입 없이 합성 데이터, 자체 생성 데이터 또는 물리적 세계 데이터를 학습하여 완전히 자율적으로 진화해야 한다는 아이디어를 비 …
AI 정렬(AI alignment)
Definition
AI 정렬은 인공지능 시스템이 사용자가 문자 그대로 지시한 것보다 사용자가 의도한 바를 강력하게 수행하도록 만드는 과제를 다룹니다. 이는 AI 시스템이 인간의 …
비전-랭귀지 (시각-언어)
Definition
비전-랭귀지 모델은 종종 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLMs)이라고 불리며, 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 통합합니다. 이를 통해 AI는 이미지를 이해하고 텍 …
제로샷 학습
Definition
제로샷 학습은 머신러닝 모델이 훈련 데이터셋에 존재하지 않았던 클래스의 인스턴스를 분류할 수 있도록 합니다. …
지도 미세 조정
Definition
지도 미세 조정(SFT) …
자기 지도 학습(Self-supervised Learning)
Definition
자기 지도 학습은 알고리즘이 레이블이 없는 데이터 자체에서 감독 신호를 생성하는 기법으로, 일반적으로 입력의 누락된 부분을 예측하여 수행됩니다. 이는 …
순환 신경망(RNN)
Definition
RNN은 텍스트, 유전체, 손글씨 또는 음성 같은 데이터 시퀀스에서 패턴을 인식하도록 설계되었습니다. 순방향 네트워크와 달리, RNN은 이전 단계의 정보를 포착 …
QLoRA
Definition
QLoRA는 저랭크 어댑테이션(LoRA)과 4비트 양자화를 결합하여 방대한 모델의 파인튜닝에 필요한 메모리 사용량을 획기적으로 줄입니다. 가중치를 4비트 형식으 …
ReAct
Definition
ReAct 프레임워크는 LLM이 추론 과정(reasoning traces)과 작업별 행동(action)을 교차 방식으로 생성할 수 있도록 합니다. 인간의 사고 …
프롬프트 인젝션
Definition
프롬프트 인젝션은 대용량 언어 모델(LLM)이 사용자 지시를 해석하는 방식을 악용하여, 입력 텍스트 내에 숨겨지거나 상충되는 지시를 삽입합니다. 이로 인해 모델 …
다중 인스턴스 학습
Definition
다중 인스턴스 학습(Multiple Instance Learning, MIL)은 데이터가 단일 레이블을 가진 ‘인스턴스 묶음(Bags)‘으 …
멀티 에이전트 시스템
Definition
멀티 에이전트 시스템은 여러 독립적인 에이전트로 구성되며, 각 에이전트는 서로 다른 작업이나 도메인에 특화될 수 있습니다. 이러한 에이전트들은 공통의 목표를 달 …
롱 숏텀 메모리 (LSTM)
Definition
LSTM 네트워크는 셀 상태와 세 가지 게이트 메커니즘(입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게이트)을 사용하여 표준 RNN에서 흔히 발생하는 기울기 소실 문제를 …
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)
Definition
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션이 데이터베이스, API, 파일 시스템 등 다양한 데이터 소스에 균일한 방식으로 연결할 수 있게 하는 오픈 표 …
제일브레이크 (Jailbreak)
Definition
제일브레이킹은 AI 모델이 내장된 안전 지침을 무시하도록 속여 혐오 발언, …
퓨 샷 러닝
Definition
퓨 샷 러닝은 인간 학습의 효율성을 모방하여, 단 몇 개의 예시만으로 모델을 일반화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 일반적으로 메타러 …
설명 가능성
Definition
이 개념은 SHAP이나 LIME과 같은 기법을 통해 모델이 특정 예측에 도달하는 방식을 시각화함으로써 복잡한 AI 시스템의 ‘블랙박스’ 문 …
연관 학습
Definition
연관 학습은 민감한 원시 데이터를 공유하지 않고도 조직들이 협력하여 AI 모델을 훈련할 수 있게 합니다. 정보를 중앙 집중식 저장소에 모으는 대신, …
임베딩 모델
Definition
이 모델들은 고차원 데이터를 저차원의 연속 벡터 공간으로 매핑하여, 유사한 항목들이 서로 더 가깝게 위치하도록 합니다. 이러한 변환은 의미론적 관계를 포착하여 …
디코더
Definition
시퀀스 투 시퀀스(sequence-to-sequence) 모델에서 디코더는 인코더가 생성한 컨텍스트 벡터를 입력받아 대상 출력을 단계별로 생성합니다. …
분산 학습
Definition
분산 학습은 여러 GPU나 노드에서 계산을 병렬화하여 모델 수렴 속도를 가속화합니다. 여기에는 각 작업자가 데이터의 하위 집합을 처리하는 데이터 병렬성(data …
생각의 사슬 프롬프팅
Definition
생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅은 모델에게 단계별 논리를 명시적으로 서술하도록 요청함으로써 복잡한 추론 작업에서 대규모 언어 모델 …
어댑터
Definition
어댑터는 주로 대규모 언어 모델과 트랜스포머에서 사용되는 매개변수 효율적인 파인튜닝 기법입니다. 계산 비용이 많이 드는 모든 모델 가중치를 업데이트하는 대신, …
어텐션(주의 메커니즘)
Definition
어텐션 메커니즘은 모델이 입력을 처리할 때 관련 정보에 집중할 수 있게 합니다. 특히 텍스트와 같은 순차적 데이터에서 어텐션 스코어를 계산함으로써 모델은 현재 …
제로 샷(Zero-shot)
Definition
제로 샷 학습은 초기 학습 단계에서 레이블이 지정된 훈련 데이터가 제공되지 않은 새로운 범주나 작업에 대해 모델이 일반화될 수 있도록 합니다. 이는 일반적으로 …
자기지도학습
Definition
자기지도학습은 기계학습의 하위 분야로, 감독 신호가 수동 레이블링 없이 데이터 자체에서 자동으로 유도됩니다. 모델은 일반적으로 데이터의 구조를 활용하여 숨겨진 …
온-폴리시(on-policy)
Definition
온-폴리시 알고리즘은 에이전트가 현재 정책이 취한 행동으로부터 직접 학습하도록 요구합니다. …
다중 에이전트
Definition
다중 에이전트 시스템은 환경을 지각하고, 결정을 내리며, 행동에 옮기는 여러 독립적이고 지능적인 엔티티로 구성됩니다. 이러한 에이전트들은 서로 협력하거나 경쟁하 …
장기적 관점
Definition
장기적 문제는 초기 결정의 영향이 많은 단계가 지난 후에야 나타나는 일련의 행동을 포함합니다. 이는 로봇 공학, 계획 수립, 다단계 추론 작업에서 흔하게 발견됩 …
디퓨전 기반 (Diffusion-based)
Definition
디퓨전 기반 모델은 무작위 분포에서 노이즈를 반복적으로 제거하여 새로운 데이터 샘플을 생성하는 생성형 AI의 한 클래스입니다. 이 과정은 가우시안 노이즈를 천천 …
연속 시간 (Continuous-time)
Definition
연속 시간 모델은 미분 방정식을 사용하여 시스템 역학을 설명하며, 시간에 따른 상태의 부드러운 진화를 가능하게 합니다. AI에서는 신경 상미분 방정 …
바서스타인(거리 측정)
Definition
바서스타인 거리(또는 지상 이동자 거리)는 한 분포에서 질량을 이동시키는 데 필요한 최소 ‘작업량’을 계산하여 두 확률 분포 간의 불일치성 …
벡터 데이터베이스
Definition
벡터 데이터베이스는 데이터를 수치 임베딩으로 변환하여 비정형 데이터의 저장 및 검색을 최적화합니다. 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘 등을 사용하여 유사한 벡 …
트랜스포머
Definition
‘Attention Is All You Need’ 논문에서 소개된 트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리 및 그 이상의 분야를 혁신했습니다. 이 …
셀프 어텐션(Self-Attention)
Definition
셀프 어텐션은 거리의长短에 상관없이 시퀀스 내 모든 위치 간의 의존성을 동시에 포착할 수 있게 합니다. 모든 토큰 쌍 사이에 어텐션 점수를 계산함으로써, …
안전성(Safety)
Definition
AI 안전성(AI Safety)은 고급 인공지능으로 인한 악영향을 방지하는 데 중점을 둔 다학제적 분야입니다. 여기에는 정렬(Alignment), 해석 가능성, …
강화 학습
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강화 학습(Reinforcement Learning, RL) …
검색 증강 생성
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검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 검색 기반 AI 시스템과 생성 기반 AI 시스템의 강점을 결합합니다. 사전 …
사전 학습
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사전 학습(pre-training)은 딥러닝의 기초 기술로, 모델이 레이블이 없는 방대한 양의 데이터로부터 광범위한 특징과 패턴을 학습하는 과정을 말합니다. …
사전 확률(프라이어)
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‘프라이어(Prior)‘는 새로운 관측치를 반영하기 전에 변수에 대해 가지고 있는 기존 신념이나 역사적 데이터를 의미합니다. 베이지안 추론 …
멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)
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멀티 헤드 어텐션은 표준 어텐션 메커니즘을 서로 다른 학습된 선형 투영(linear projections)을 사용하여 병렬로 여러 번 실행함으로써 이를 확장합니 …
신경망(Neural Network)
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신경망은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하는 과정을 통해 데이터 세트의 숨겨진 관계를 인식하려는 일련의 알고리즘입니다. 이는 입력층, 은닉층, …
맘바(Mamba)
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맘바는 하드웨어 인식 선택적 상태 공간 모델(SSM)을 도입함으로써 시퀀스 모델링 분야에서 중요한 진전을 이루었습니다. 기존 트랜스포머가 시퀀스 길이에 따라 제 …
LoRA(저랭크 어댑테이션)
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LoRA는 사전 학습된 모델 가중치를 고정하고 트랜스포머 아키텍처의 각 레이어에 학습 가능한 분해 행렬을 삽입합니다. …
잠재(Latent)
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머신러닝에서 잠재 변수는 관측된 데이터에 영향을 미치는 관찰되지 않은 요인을 의미합니다. 오토인코더와 디퓨전 모델과 같은 신경망에서는 잠재 공간(latent …
랑주뱅
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랑주뱅 동역학은 에너지 경관을 효율적으로 탐색하기 위해 무작위 노이즈와 감쇠력을 통합합니다. AI에서는 주로 해밀턴 몬테 카를로나 확률적 그래디언트와 같은 샘플 …
그룹(Group)
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수학과 이론 컴퓨터 과학에서 그룹(Group)은 폐쇄성, 결합법칙, 항등원, 역원을 만족하는 이항 연산을 갖춘 집합 G입니다. AI에서는 대칭성 및 불변성을 모 …
디퓨전(Diffusion)
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디퓨전 모델은 데이터에 노이즈를 추가하는 확률적 과정을 역학습하는 생성형 AI 클래스입니다. 신경망이 단계별로 노이즈를 예측하고 제거하도록 훈련시킴으로써, 최종 …
비욘드(Beyond)
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AI 용어의 맥락에서 ‘비욘드(Beyond)‘는 종종 현재 능력을 초월하는 새로운 패러다임이나 미래 방향, 예를 들어 인공 일반 지 …
인과(Ina/Causal)
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인공지능에서 인과 모델링은 한 변수에 대한 개입이 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지 이해하려는 시도입니다. 관찰된 패턴에 의존하는 예측 모델과 달리, …
카를로(Carlo)
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몬테 카를로 방법은 해석적으로 풀기 어려운 복잡한 수학 문제를 근사화하기 위해 AI와 통계학에서 필수적인 기법입니다. 수천 또는 수백만 개의 무작위 표본을 생성 …
베이지안(Bayesian)
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AI에서의 베이지안 접근법은 가설의 가능성을 새로운 증거가 제공됨에 따라 업데이트하기 위해 확률론을 사용합니다. 이 방법은 모델이 불확실성을 정량화하고 예측을 …
합성곱 신경망
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합성곱 신경망(CNN)은 시각적 입력으로부터 특징의 공간적 계층 구조를 자동으로 그리고 적응적으로 학습하도록 설계되었습니다. …
역전파
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역전파(Backpropagation)는 오차의 역전파를 줄여주는 방법으로, 인공 신경망에서 손실 함수에 대한 가중치의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법 …
정렬
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정렬은 AI가 단순히 문자 그대로의 요청을 수행하는 것이 아니라 인간이 실제로 원하는 것을 수행하도록 하는 데 중점을 둡니다. …
AI 안전성
Definition
AI 안전성은 자율 시스템이 인간에게 유익하고 해롭지 않게 행동하도록 보장하기 위한 연구와 실천을 포괄합니다. 이 분야는 편향(Bias), 허위 정보 확산, 보 …