딥러닝
딥러닝은 인공지능(AI)에서 기계학습의 한 분야로, 인간 두뇌의 데이터 처리 및 의사결정 패턴 생성 방식을 모방합니다. 이는 인공신경망이라 불리는 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받았습니다. 딥러닝 알고리즘은 복잡한 데이터 관계를 분석하고 해석하여 음성 인식, 이미지 분류, 복잡한 문제 해결 등 높은 정확도로 다양한 작업을 가능하게 합니다.
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2 분 읽기
Glossary
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딥페이크
딥페이크는 AI를 활용해 매우 사실적으로 보이지만 가짜인 이미지, 비디오, 오디오 녹음을 생성하는 합성 미디어의 한 형태입니다. “딥페이크”라는 용어는 “딥러닝(deep learning)”과 “페이크(fake)”의 합성어로, 이 기술이 고도화된 머신러닝 기법에 의존함을 반영합니다.
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2 분 읽기
라이트소닉
Writesonic에 대한 기본 정보를 알아보세요. 주요 기능, 장단점, 그리고 대안에 대한 빠른 개요를 제공합니다.
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3 분 읽기
렉사일 프레임워크
렉사일 프레임워크는 독자의 읽기 능력과 텍스트의 복잡도를 동일한 발달 척도에서 측정하는 과학적 방법으로, 독자에게 적합한 난이도의 텍스트를 매칭하여 읽기 성장을 촉진합니다.
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5 분 읽기
로그 손실
로그 손실(로그라리즘/크로스 엔트로피 손실)은 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표로, 특히 이진 분류에서 예측 확률과 실제 결과의 차이를 측정하여 잘못되거나 과도하게 확신하는 예측에 패널티를 부여합니다.
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4 분 읽기
로지스틱 회귀
로지스틱 회귀는 데이터를 기반으로 이진 결과를 예측하는 통계 및 머신러닝 기법입니다. 하나 이상의 독립 변수에 따라 사건이 발생할 확률을 추정하며, 의료, 금융, 마케팅, AI 등 다양한 분야에 널리 적용됩니다.
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3 분 읽기
리드 라우팅
리드 라우팅은 잠재 고객을 위치, 제품 관심사, 전문성 등과 같은 기준에 따라 적합한 영업 담당자에게 자동으로 배정하여, 가장 알맞은 담당자와 연결해주는 프로세스입니다. 자동화와 AI가 리드 분배를 어떻게 최적화하여 전환율과 고객 경험을 높이는지 알아보세요.
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4 분 읽기
리드 스크레이퍼
리드 스크레이핑은 온라인 소스에서 가치 있는 연락처 데이터를 자동으로 추출하여, 비즈니스가 타겟 마케팅과 영업을 위한 고품질 리드 데이터베이스를 효율적으로 구축하도록 하며, 데이터 프라이버시 준수를 보장합니다.
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8 분 읽기
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)은 대규모 사전 학습 모델을 특정 작업에 맞게 적은 수의 매개변수만을 업데이트하여 적응할 수 있게 하는 AI 및 NLP 분야의 혁신적인 접근법입니다. 이를 통해 연산 비용과 학습 시간을 줄이며 효율적으로 모델을 배포할 수 있습니다.
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7 분 읽기
머신러닝
머신러닝(ML)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 기계가 데이터를 통해 학습하고 패턴을 식별하며 예측을 하고, 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지남에 따라 의사결정을 개선할 수 있도록 합니다.
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2 분 읽기
머신러닝 파이프라인
머신러닝 파이프라인은 원시 데이터를 실용적인 인사이트로 효율적이고 대규모로 전환하는 머신러닝 모델의 개발, 학습, 평가, 배포 과정을 자동화하여 표준화하는 워크플로우입니다.
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5 분 읽기
머신러닝에서의 리콜(Recall)
머신러닝에서의 리콜(Recall)에 대해 알아보세요. 분류 작업에서 모델 성능을 평가하는 데 중요한 이 지표는 양성 인스턴스를 올바르게 식별하는 것이 얼마나 중요한지 설명합니다. 정의, 계산 방법, 중요성, 활용 사례, 개선 전략까지 모두 확인해보세요.
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6 분 읽기
멀티홉 추론
멀티홉 추론은 AI, 특히 자연어 처리(NLP)와 지식 그래프 분야에서 시스템이 복잡한 질문에 답하거나 결정을 내리기 위해 여러 정보를 연결하는 과정입니다. 이는 데이터 소스 간의 논리적 연결을 가능하게 하여, 고급 질문 응답, 지식 그래프 완성, 그리고 더욱 똑똑한 챗봇을 지원합니다.
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6 분 읽기
메타프롬프트
인공지능에서 메타프롬프트란 대형 언어 모델(LLM)을 위한 다른 프롬프트를 생성하거나 개선하도록 설계된 상위 수준의 지침으로, AI 출력 향상, 작업 자동화, 챗봇 및 자동화 워크플로우에서의 다단계 추론을 개선합니다.
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6 분 읽기
모델 견고성
모델 견고성은 머신러닝(ML) 모델이 입력 데이터의 변동성과 불확실성에도 불구하고 일관되고 정확한 성능을 유지하는 능력을 의미합니다. 견고한 모델은 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 위해 필수적이며, 노이즈, 이상치, 분포 변화, 적대적 공격에도 탄력성을 보장합니다.
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4 분 읽기
모델 드리프트
모델 드리프트(또는 모델 붕괴)는 실제 환경의 변화로 인해 머신러닝 모델의 예측 성능이 시간이 지남에 따라 저하되는 현상을 의미합니다. AI 및 머신러닝에서 모델 드리프트의 유형, 원인, 탐지 방법, 해결책에 대해 알아보세요.
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5 분 읽기
모델 붕괴
모델 붕괴는 인공지능에서 훈련된 모델이 시간이 지나면서 특히 합성 데이터나 AI가 생성한 데이터에 의존할 때 성능이 저하되는 현상입니다. 이로 인해 출력 다양성이 감소하고, 안전한 답변이 많아지며, 창의적이거나 독창적인 콘텐츠를 생성하는 능력이 저하됩니다.
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3 분 읽기
모델 해석 가능성
모델 해석 가능성은 기계 학습 모델이 내린 예측과 결정의 근거를 이해하고 설명하며 신뢰할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 AI에서 매우 중요하며, 특히 의료, 금융, 자율 시스템 등에서의 의사결정에 필수적입니다. 복잡한 모델과 인간의 이해 사이의 간극을 연결하는 역할을 합니다.
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6 분 읽기
몬테카를로 방법
몬테카를로 방법은 반복적인 무작위 샘플링을 통해 복잡하고 종종 결정론적인 문제를 해결하는 계산 알고리즘입니다. 금융, 공학, AI 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 확률적 결과를 분석함으로써 불확실성 모델링, 최적화, 위험 평가를 가능하게 합니다.
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6 분 읽기
문단 리라이팅 도구
문단 리라이팅 도구가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 주요 기능과 고급 언어 처리 기술을 통해 글쓰기 품질 향상, 표절 방지, SEO 강화에 어떻게 기여하는지 알아보세요.
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6 분 읽기
문서 등급 평가
검색 증강 생성(RAG)에서 문서 등급 평가는 쿼리에 대한 관련성과 품질을 기준으로 문서를 평가하고 순위를 매기는 과정으로, 가장 적합하고 고품질의 문서만을 사용하여 정확하고 문맥을 고려한 응답을 생성하도록 보장합니다.
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2 분 읽기
문장 리라이팅 도구
AI 문장 리라이팅 도구가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 사용 사례는 무엇이며, 작가, 학생, 마케터가 의미를 보존하면서도 명확성을 높여 텍스트를 변환하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
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4 분 읽기
미스트랄 AI
미스트랄 AI와 그들이 제공하는 LLM 모델에 대해 알아보세요. 이러한 모델이 어떻게 사용되는지, 그리고 무엇이 이들을 특별하게 만드는지 확인해보세요.
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3 분 읽기
발달 읽기 평가(DRA)
발달 읽기 평가(DRA)는 학생의 읽기 능력을 평가하기 위해 개별적으로 실시되는 도구로, 읽기 수준, 유창성, 이해력에 대한 통찰을 제공합니다. 이를 통해 교사는 유치원부터 중학교 2학년까지 맞춤형 수업을 설계하고 학습 성과를 모니터링할 수 있습니다.
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6 분 읽기
배깅(Bagging)
배깅(Bagging, Bootstrap Aggregating의 약자)은 AI 및 머신러닝에서 모델의 정확성과 견고함을 높이기 위해 부트스트랩 데이터 하위 집합에 여러 기본 모델을 학습시키고 이들의 예측을 집계하는 기본 앙상블 학습 기법입니다.
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4 분 읽기
배치 정규화
배치 정규화는 딥러닝에서 내부 공변량 변화 문제를 해결하고, 활성화값을 안정화하며, 더 빠르고 안정적인 학습을 가능하게 하여 신경망의 학습 과정을 크게 향상시키는 혁신적인 기법입니다.
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3 분 읽기
버티컬 AI 에이전트
버티컬 AI 에이전트는 특정 산업의 고유한 과제를 해결하고 프로세스를 최적화하기 위해 설계된 산업 특화 인공지능 솔루션입니다. 버티컬 AI 에이전트가 전문적이고 높은 임팩트를 지닌 응용 프로그램으로 엔터프라이즈 소프트웨어를 어떻게 혁신하는지 알아보세요.
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3 분 읽기
범용 인공지능(AGI)
범용 인공지능(AGI)은 인간과 유사한 수준에서 다양한 작업을 이해하고, 학습하며, 지식을 적용할 수 있는 이론적 형태의 AI로, 좁은 AI와는 다릅니다. AGI의 정의, 핵심 특성, 현재 상태, 연구 방향을 살펴보세요.
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2 분 읽기
베이즈 네트워크
베이즈 네트워크(BN)는 변수와 그들의 조건부 의존성을 방향성 비순환 그래프(DAG)를 통해 표현하는 확률 그래프 모델입니다. 베이즈 네트워크는 불확실성을 모델링하고 추론 및 학습을 지원하며, 의료, AI, 금융 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
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3 분 읽기
벤치마킹
AI 모델의 벤치마킹은 표준화된 데이터셋, 작업, 성능 지표를 사용하여 인공지능 모델을 체계적으로 평가하고 비교하는 과정입니다. 이는 객관적인 평가, 모델 비교, 발전 추적을 가능하게 하며, AI 개발에서 투명성과 표준화를 촉진합니다.
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7 분 읽기
부스팅
부스팅은 여러 개의 약한 학습자의 예측을 결합하여 강한 학습자를 만드는 머신러닝 기법으로, 정확도를 향상시키고 복잡한 데이터를 처리합니다. 주요 알고리즘, 장점, 도전 과제, 실제 적용 사례를 알아보세요.
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3 분 읽기
분기말
분기말은 기업의 회계 분기의 마감을 의미하며, 재무 보고, 성과 평가, 전략적 계획 수립에 매우 중요합니다. AI와 자동화가 이러한 프로세스를 어떻게 간소화하고 정확성을 높이며, 더 나은 의사결정을 가능하게 하는지 알아보세요.
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7 분 읽기
분류기
AI 분류기는 기계 학습 알고리즘으로, 입력 데이터를 클래스 레이블에 할당하여 과거 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 정보를 미리 정의된 클래스에 분류합니다. 분류기는 AI 및 데이터 과학의 핵심 도구로, 다양한 산업에서 의사결정을 지원합니다.
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8 분 읽기
비정형 데이터
비정형 데이터가 무엇인지, 구조화된 데이터와 어떻게 다른지 알아보세요. 비정형 데이터의 과제와 활용되는 도구에 대해 배웁니다.
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5 분 읽기
비지도 학습
비지도 학습은 기계 학습의 한 분야로, 라벨이 없는 데이터에서 패턴, 구조, 관계를 찾아내어 클러스터링, 차원 축소, 연관 규칙 학습과 같은 작업을 가능하게 하며, 고객 세분화, 이상 감지, 추천 엔진 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다.
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5 분 읽기
비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터에 알고리즘을 학습시켜 숨겨진 패턴, 구조, 관계를 발견하는 머신러닝 기법입니다. 대표적인 방법으로는 클러스터링, 연관 규칙, 차원 축소가 있으며, 고객 세분화, 이상 탐지, 장바구니 분석 등에 활용됩니다.
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2 분 읽기
사이킷런(Scikit-learn)
Scikit-learn은 파이썬을 위한 강력한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 예측 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구들을 제공합니다. 데이터 과학자와 머신러닝 실무자들이 널리 사용하는 이 라이브러리는 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 알고리즘을 제공하며, 파이썬 생태계와의 매끄러운 통합을 자랑합니다.
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6 분 읽기
생성 엔진 최적화(GEO)
생성 엔진 최적화(GEO)는 ChatGPT, Bard와 같은 AI 플랫폼에서 콘텐츠의 가시성과 정확한 표현을 보장하기 위해 최적화하는 전략입니다.
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2 분 읽기
생성적 적대 신경망(GAN)
생성적 적대 신경망(GAN)은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하기 위해 경쟁하는 기계 학습 프레임워크입니다. 2014년 Ian Goodfellow에 의해 도입된 GAN은 이미지 생성, 데이터 증강, 이상 탐지 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
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6 분 읽기
생성형 AI (Gen AI)
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 알고리즘의 한 범주를 말합니다. 전통적인 AI와 달리, 생성형 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 창의적이고 자동화된 다양한 산업 분야에서 원본 결과물을 만들어냅니다.
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2 분 읽기
생성형 사전 학습 변환기(GPT)
생성형 사전 학습 변환기(GPT)는 딥러닝 기술을 활용하여 인간의 글쓰기를 매우 흉내내는 텍스트를 생성하는 AI 모델입니다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, GPT는 효율적인 텍스트 처리와 생성을 위해 자기 주의 메커니즘을 사용하여 콘텐츠 생성 및 챗봇과 같은 NLP 애플리케이션에 혁신을 가져왔습니다.
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2 분 읽기
선형 회귀
선형 회귀는 통계와 머신러닝에서 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 핵심 분석 기법입니다. 단순성과 해석 용이성으로 잘 알려져 있으며, 예측 분석과 데이터 모델링의 기초가 됩니다.
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3 분 읽기
설명 가능성(Explainability)
AI 설명 가능성은 인공지능 시스템이 내리는 결정과 예측을 이해하고 해석할 수 있는 능력을 의미합니다. AI 모델이 점점 더 복잡해짐에 따라, 설명 가능성은 LIME 및 SHAP과 같은 기법을 통해 투명성, 신뢰, 규제 준수, 편향 완화 및 모델 최적화를 보장합니다.
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4 분 읽기
수렴(Convergence)
AI에서의 수렴은 기계 학습 및 딥러닝 모델이 반복 학습을 통해 안정된 상태에 도달하여 예측값과 실제 결과 사이의 차이(손실 함수)를 최소화함으로써 정확한 예측을 보장하는 과정을 의미합니다. 이는 자율주행차부터 스마트시티에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 AI의 효과성과 신뢰성을 뒷받침하는 기본 요소입니다.
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5 분 읽기
수정된 결정계수(Adjusted R-squared)
수정된 결정계수는 회귀 모델의 적합도를 평가하는 통계적 지표로, 예측 변수의 수를 반영하여 과적합을 방지하고 모델 성능을 보다 정확하게 평가할 수 있도록 합니다.
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3 분 읽기
순수 신규 비즈니스
순수 신규 비즈니스(Net New Business)는 특정 기간 내에 새로 유입된 고객 또는 재활성화된 계정에서 발생한 매출을 의미하며, 기존 활성 고객에 대한 업셀링이나 교차 판매 매출은 일반적으로 제외됩니다. 이는 기존 고객에게 추가 판매에만 의존하지 않고 고객 기반 확장에 의해 주도되는 성장을 측정하려는 기업에게 중요한 지표입니다.
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3 분 읽기
순환 신경망 (RNN)
순환 신경망(RNN)은 이전 입력값을 기억하는 메모리 기능을 활용하여 순차 데이터를 처리하도록 설계된 정교한 인공 신경망의 한 종류입니다. RNN은 데이터의 순서가 중요한 작업, 예를 들어 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등에서 뛰어난 성능을 보입니다.
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2 분 읽기
스마일 앤 다이얼(Smile and Dial)
스마일 앤 다이얼은 긍정적이고 열정적인 태도로 잠재 고객에게 아웃바운드 전화를 거는 영업 기법입니다. 전화를 거는 동안 미소를 지으면 목소리의 톤이 더욱 따뜻해지고 신뢰와 친밀감을 형성할 수 있습니다. 이는 특히 콜드콜과 텔레마케팅에서 효과적이며, AI의 지원으로 개인화된 상호작용을 강화할 수 있지만 번아웃이나 규제와 같은 도전 과제도 존재합니다.
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5 분 읽기
스테이블 디퓨전
스테이블 디퓨전은 심층 학습을 활용하여 텍스트 설명만으로 고품질의 사실적인 이미지를 생성하는 첨단 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 잠복 디퓨전 모델로서, 디퓨전 모델과 머신러닝을 효율적으로 결합하여 주어진 프롬프트에 매우 근접한 이미지를 만들어내는 생성형 AI 분야의 중요한 혁신입니다.
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9 분 읽기
시맨틱 세그멘테이션
시맨틱 세그멘테이션은 이미지를 여러 영역으로 분할하여 각 픽셀에 객체 또는 영역을 나타내는 클래스 레이블을 할당하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이 기술은 자율주행, 의료 영상, 로보틱스 등에서 CNN, FCN, U-Net, DeepLab과 같은 딥러닝 모델을 통해 정밀한 이해를 가능하게 합니다.
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5 분 읽기
시퀀스 모델링
AI와 머신러닝에서 시퀀스 모델링을 알아보세요—RNN, LSTM, GRU, 트랜스포머를 이용해 텍스트, 오디오, DNA와 같은 데이터 시퀀스를 예측하고 생성합니다. 핵심 개념, 응용 분야, 과제, 최신 연구 동향을 살펴봅니다.
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5 분 읽기
식별 모델
식별 AI 모델에 대해 알아보세요—클래스 간의 결정 경계를 모델링함으로써 분류와 회귀에 집중하는 머신러닝 모델입니다. 동작 방식, 장점, 과제, 그리고 NLP, 컴퓨터 비전, AI 자동화에서의 적용 사례를 이해할 수 있습니다.
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5 분 읽기
쓰레기 입력, 쓰레기 출력(GIGO)
Garbage In, Garbage Out(GIGO)는 AI 및 기타 시스템의 출력 품질이 입력 품질에 직접적으로 달려 있음을 강조합니다. AI에서의 의미, 데이터 품질의 중요성, 더 정확하고 공정하며 신뢰할 수 있는 결과를 위해 GIGO를 완화하는 전략에 대해 알아보세요.
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2 분 읽기
아나콘다 라이브러리
아나콘다는 파이썬과 R의 패키지 관리 및 배포를 간소화하여 과학 컴퓨팅, 데이터 과학, 머신러닝을 위한 종합적인 오픈 소스 배포판입니다. 아나콘다 주식회사에서 개발했으며, 데이터 과학자, 개발자, IT 팀을 위한 다양한 도구를 제공하는 강력한 플랫폼입니다.
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4 분 읽기
알고리즘 투명성
알고리즘 투명성은 알고리즘의 내부 작동 방식과 의사결정 과정을 명확하고 개방적으로 공개하는 것을 의미합니다. 이는 AI와 머신러닝 분야에서 책임감, 신뢰, 법적·윤리적 기준 준수를 보장하는 데 매우 중요합니다.
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5 분 읽기
애니워드
애니워드는 마케팅 팀이 임팩트 있고 브랜드에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있도록 도와주는 AI 기반 카피라이팅 도구입니다. 데이터 기반 인사이트를 활용해 다양한 마케팅 채널에 맞춘 카피를 최적화하여 콘텐츠 제작을 간소화합니다.
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3 분 읽기
앤트로픽의 Claude LLM
앤트로픽의 Claude에 대해 자세히 알아보세요. 사용 목적, 제공되는 다양한 모델, 고유한 기능을 이해할 수 있습니다.
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3 분 읽기
양방향 LSTM
양방향 장기 단기 메모리(BiLSTM)는 순차 데이터를 전방향과 역방향 모두에서 처리하여, NLP, 음성 인식, 생물정보학 등에서 맥락적 이해를 향상시키는 고급 순환 신경망(RNN) 아키텍처입니다.
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2 분 읽기
양자 컴퓨팅
양자 컴퓨팅이 무엇인지 쉽고 간단하게 알아보세요. 어떻게 활용되는지, 어떤 도전과제와 미래의 희망이 있는지 확인할 수 있습니다.
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2 분 읽기
언더피팅
언더피팅은 머신러닝 모델이 데이터의 근본적인 경향을 포착하기에는 너무 단순할 때 발생합니다. 이로 인해 보이지 않는 데이터와 학습 데이터 모두에서 성능이 저하되며, 이는 주로 모델의 복잡성 부족, 불충분한 학습, 또는 부적절한 피처 선택 때문입니다.
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