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 …
Data
Terms tagged with Data
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 …
라벨 데이터
Definition
라벨 데이터는 입력 샘플에 해당하는 정답(Ground Truth) 라벨과 쌍을 이루어, 지도 기계 학습의 기초를 형성합니다. 이를 통해 알고리즘은 입력과 출력 …
지식 컷오프
Definition
지식 컷오프 날짜는 언어 모델의 학습 데이터가 포함된 시간적 경계를 정의합니다. 이 날짜 이후에 발생한 정보, 사건 또는 발전 사항은 일반적으로 모델이 알지 못 …
인스턴스
Definition
기계 학습에서 인스턴스는 데이터셋으로부터의 구체적인 하나의 예시를 의미합니다. 이는 입력 특징(속성)의 집합과 잠재적인 대상 레이블로 구성됩니다. 인스턴스는 모 …
인스턴스 선택
Definition
인스턴스 선택은 중복되거나 노이즈가 있는 데이터 포인트를 제거하여 계산 효율성과 모델 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특징 선택과 달리 이는 데이터셋의 …
피처 (Feature)
Definition
머신러닝에서 피처는 데이터셋 내의 특정 사례(instance)를 설명하는 고유한 속성이나 변수입니다. 피처는 수치형, 범주형, 텍스트형 등 다양한 형태를 가질 …
소스(Source)
Definition
AI 컨텍스트에서 ‘소스’는 일반적으로 훈련 데이터셋의 근원, 오픈 소스 라이브러리 또는 사전 학습된 모델 가중치의 출처를 나타냅니다. 재 …
게시물
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디지털 통신 및 AI 데이터 컨텍스트에서 ‘게시물(post)‘은 온라인으로 공유되는 콘텐츠의 개별 단위를 의미합니다. 이는 자연어 처리 모 …
흐름(Flow)
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데이터 흐름은 AI 시스템 내에서 데이터가 수집부터 최종 출력까지 거치는 경로를 포괄하며, 여기에는 전처리, 특징 추출, 모델 추론 및 사후 처리가 포함됩니다. …
광범위한
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광범위한(extensive)은 대규모 데이터셋, 포괄적인 평가 스위트(suite) 또는 무거운 컴퓨팅 작업량 등 AI 작업의 규모와 포괄성을 의미합니다. 광범위 …
영어
Definition
주로 인간의 언어이지만, AI 문맥에서 ‘영어’는 방대한 디지털 텍스트 데이터의 존재로 인해 NLP 연구에서 가장 지배적인 언어 도메인을 …
증거
Definition
인공지능에서 증거는 모델의 행동, 정확도 또는 효과성에 대한 주장을 뒷받침하는 경험적 데이터, 통계적 결과 또는 관찰 가능한 결과를 의미합니다. 이는 모델의 신 …