언어 감지
대형 언어 모델(LLM)에서의 언어 감지는 입력 텍스트의 언어를 식별하여 챗봇, 번역, 콘텐츠 검열 등 다국어 애플리케이션에서 정확한 처리를 가능하게 하는 과정입니다.
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3 분 읽기
Glossary
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에이전틱 RAG
에이전틱 RAG(Agentic Retrieval-Augmented Generation)는 지능형 에이전트를 기존 RAG 시스템에 통합하여 자율적인 쿼리 분석, 전략적 의사결정, 적응형 정보 검색을 가능하게 하는 고급 AI 프레임워크로, 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
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4 분 읽기
에이전틱(Agentic)
에이전틱 AI는 시스템이 자율적으로 행동하고, 결정을 내리며, 최소한의 인간 감독으로 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 인공지능의 고급 분야입니다. 기존의 AI와 달리, 에이전틱 시스템은 데이터를 분석하고, 역동적인 환경에 적응하며, 다단계 프로세스를 자율적이고 효율적으로 실행합니다.
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8 분 읽기
엣지 로케이션
AWS 엣지 로케이션이 무엇이며, 리전 및 가용 영역과 어떻게 다른지, 그리고 지연 시간을 줄이고 성능을 향상시키며 글로벌 도달 범위를 통해 콘텐츠 제공을 어떻게 향상시키는지 알아보세요.
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7 분 읽기
역전파(Backpropagation)
역전파는 인공 신경망의 예측 오류를 최소화하기 위해 가중치를 조정하여 학습시키는 알고리즘입니다. 작동 원리, 단계, 신경망 학습에서의 원칙을 알아보세요.
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2 분 읽기
연상 기억(Associative Memory)
인공지능(AI)에서의 연상 기억은 시스템이 패턴과 연관성을 바탕으로 정보를 회상할 수 있도록 하여 인간의 기억을 모방합니다. 이 기억 모델은 패턴 인식, 데이터 검색, 그리고 챗봇·자동화 도구 등 AI 애플리케이션에서 학습 능력을 향상시킵니다.
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5 분 읽기
연합 학습
연합 학습은 여러 기기가 학습 데이터를 로컬에 보관한 채로 공동의 모델을 훈련하는 협업형 머신러닝 기법입니다. 이 접근 방식은 프라이버시를 강화하고 지연 시간을 줄이며, 원시 데이터를 공유하지 않고도 수백만 대의 기기에서 확장 가능한 AI를 가능하게 합니다.
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2 분 읽기
오디오 전사
오디오 전사는 오디오 녹음에서 말로 된 언어를 문자로 변환하는 과정으로, 연설, 인터뷰, 강의 및 기타 오디오 형식을 접근 가능하고 검색 가능하게 만듭니다. 인공지능(AI)의 발전으로 전사 정확도와 효율성이 향상되어 미디어, 학계, 법률, 콘텐츠 제작 산업을 지원하고 있습니다.
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7 분 읽기
오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지(ONNX)
오픈 뉴럴 네트워크 익스체인지(ONNX)는 다양한 프레임워크 간에 머신러닝 모델을 원활하게 교환할 수 있도록 하는 오픈 소스 포맷으로, 배포의 유연성, 표준화, 하드웨어 최적화를 강화합니다.
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4 분 읽기
오픈AI
오픈AI는 GPT, DALL-E, ChatGPT를 개발한 선도적인 인공지능 연구 기관으로, 인류를 위한 안전하고 유익한 범용 인공지능(AGI) 개발을 목표로 하고 있습니다.
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3 분 읽기
워드 임베딩
워드 임베딩은 연속적인 벡터 공간에서 단어를 정교하게 표현하여, 의미적·구문적 관계를 포착함으로써 텍스트 분류, 기계 번역, 감정 분석 등 고급 자연어 처리(NLP) 작업에 활용됩니다.
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4 분 읽기
원격 MCP
원격 MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 원격 서버에 호스팅된 표준화된 인터페이스를 통해 외부 도구, 데이터 소스 및 서비스에 접근할 수 있게 해주는 시스템입니다. 이를 통해 AI 모델은 학습 데이터 너머의 특화된 기능과 정보를 활용하여 보안과 유연성을 유지하면서 능력을 확장할 수 있습니다.
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5 분 읽기
웹사이트 생성기
코드 내보내기 기능이 있는 AI 웹사이트 생성기는 인공지능을 활용해 웹사이트 제작을 자동화하면서, 사용자가 HTML, CSS, JavaScript 또는 인기 프레임워크의 코드로 내보내고 커스터마이즈할 수 있는 소프트웨어 도구입니다.
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8 분 읽기
윈도잉(Windowing)
인공지능에서 윈도잉(windowing)은 데이터를 세그먼트 또는 “윈도”로 나누어 순차적 정보를 효율적으로 분석하는 방법을 말합니다. NLP와 LLM에서 필수적인 윈도잉은 번역, 챗봇, 시계열 분석과 같은 작업에서 맥락 처리, 자원 사용, 모델 성능을 최적화합니다.
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5 분 읽기
은닉 마르코프 모델
은닉 마르코프 모델(HMM)은 기저 상태가 관측 불가능한 시스템을 위한 정교한 통계 모델입니다. 음성 인식, 생물정보학, 금융 등에서 널리 사용되며, HMM은 숨겨진 과정을 해석하고 비터비(Viterbi) 및 바움-웰치(Baum-Welch)와 같은 알고리즘으로 구동됩니다.
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5 분 읽기
음성 인식
음성 인식(자동 음성 인식, ASR 또는 스피치 투 텍스트라고도 함)은 컴퓨터가 사람의 말을 해석하여 텍스트로 변환할 수 있게 해 주며, 가상 비서부터 접근성 도구까지 다양한 애플리케이션에 활용되어 인간과 기계의 상호작용을 혁신합니다.
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7 분 읽기
음성 인식
음성 인식(ASR, 자동 음성 인식 또는 스피치 투 텍스트로도 알려짐)은 기계와 프로그램이 구어를 해석하여 문자로 전사할 수 있게 해주는 기술입니다. 이 강력한 기능은 개인별 화자를 식별하는 음성 인식(voice recognition)과는 구별됩니다. 음성 인식은 오로지 구어를 문자로 변환하는 데 중점을 둡니다.
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3 분 읽기
응용별 집적 회로(ASIC)
응용별 집적 회로(ASIC)는 특정 작업을 위해 설계된 집적 회로(IC)로, 높은 효율성, 낮은 전력 소비, 최적화된 성능을 제공합니다. ASIC는 AI, 자동화, 암호화폐 채굴 등에서 처리 효율성을 위해 필수적입니다.
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3 분 읽기
의미 분석
의미 분석은 텍스트의 의미를 해석하고 도출하는 데 중요한 자연어 처리(NLP) 기술로, 기계가 언어의 맥락, 감정, 뉘앙스를 이해하여 사용자 상호작용과 비즈니스 인사이트를 향상시킬 수 있도록 합니다.
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4 분 읽기
의사 결정 트리
의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 강력하고 직관적인 의사 결정 및 예측 분석 도구입니다. 나무 모양의 구조로 해석이 용이하며, 머신러닝, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다.
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5 분 읽기
의사결정나무
의사결정나무는 입력 데이터에 기반하여 결정을 내리거나 예측을 수행하는 데 사용되는 감독 학습 알고리즘입니다. 트리와 유사한 구조로 시각화되며, 내부 노드는 테스트를, 가지는 결과를, 리프 노드는 클래스 레이블 또는 값을 나타냅니다.
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2 분 읽기
의사소통에서의 바꾸어 말하기(Paraphrasing)
의사소통에서의 바꾸어 말하기는 다른 사람의 메시지를 원래 의미를 유지하면서 자신의 말로 다시 표현하는 능력입니다. 이는 명확성을 보장하고, 이해를 촉진하며, 효율적으로 다양한 표현을 제시하는 AI 도구로 더욱 향상될 수 있습니다.
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9 분 읽기
의인화
의인화는 동물, 식물, 무생물 등 인간이 아닌 존재에 인간의 특성, 감정, 또는 의도를 부여하는 것입니다. 이는 인간의 심리와 문화에 깊이 뿌리내려 있으며, 이야기, 종교, 미디어, 일상생활 등 여러 영역에서 나타나 감정적 연결과 이해를 촉진합니다.
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2 분 읽기
의존 구문 분석
의존 구문 분석은 NLP에서 단어들 간의 문법적 관계를 식별하여 트리 구조를 형성하는 구문 분석 방법으로, 기계 번역, 감정 분석, 정보 추출 등 다양한 응용 분야에 필수적입니다.
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4 분 읽기
이데오그램 AI
이데오그램 AI는 인공지능을 활용해 텍스트 프롬프트를 고품질 이미지로 변환하는 혁신적인 이미지 생성 플랫폼입니다. 딥러닝 신경망을 활용하여 이데오그램은 텍스트와 시각적 요소 간의 연결을 이해함으로써, 사용자가 설명한 내용과 밀접하게 일치하는 이미지를 생성할 수 있도록 합니다.
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7 분 읽기
이미지 인식
AI에서 이미지 인식이 무엇인지 알아보세요. 어떤 용도로 사용되는지, 최신 트렌드는 무엇인지, 유사 기술과 어떻게 다른지 설명합니다.
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3 분 읽기
이미지에서의 이상 탐지
이미지에서의 이상 탐지는 정상에서 벗어난 패턴을 식별하여 산업 검사나 의료 영상과 같은 분야에서 중요하게 사용됩니다. 비지도 및 약지도 방법, AI 통합, 실제 활용 사례에 대해 알아보세요.
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3 분 읽기
이상 탐지
이상 탐지는 데이터셋 내에서 기대되는 기준에서 벗어나는 데이터 포인트, 이벤트 또는 패턴을 식별하는 과정으로, 인공지능(AI)과 머신러닝을 활용하여 사이버보안, 금융, 의료 등 다양한 산업에서 실시간 자동 탐지를 구현합니다.
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3 분 읽기
이형이의어
이형이의어란 무엇인가요? 이형이의어는 두 개 이상의 단어가 동일한 철자를 가지지만 발음과 의미가 서로 다른 독특한 언어 현상입니다. 이러한 단어들은 동철이의어이지만 동음이의어는 아닙니다. 즉, 이형이의어는 문자상으로는 같아 보이지만 발음이 다르고, 맥락에 따라 서로 다른 의미를 전달합니다.
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6 분 읽기
인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)
인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 강화 학습 알고리즘의 훈련 과정에 인간의 입력을 통합하여 AI가 보다 인간의 가치와 선호도에 맞추도록 유도하는 기계 학습 기법입니다. 기존의 강화 학습이 미리 정의된 보상 신호에만 의존하는 것과 달리, RLHF는 인간의 판단을 활용하여 AI 모델의 행동을 조정하고 개선합니다. 이 접근 방식은 AI가 인간의 가치와 선호에 더 밀접하게 맞춰지도록 하여, 복잡하고 주관적인 과제에서 특히 유용합니다.
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2 분 읽기
인공 신경망 (ANNs)
인공 신경망(ANNs)은 인간 두뇌를 본떠 만든 기계 학습 알고리즘의 한 종류입니다. 이 계산 모델은 서로 연결된 노드 또는 '뉴런'들로 구성되어 복잡한 문제를 함께 해결합니다. ANNs는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
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2 분 읽기
인공지능 초지능(ASI)
인공지능 초지능(ASI)은 모든 영역에서 인간 지능을 능가하는 이론적 AI로, 자기 개선과 다중 모달 능력을 갖추고 있습니다. 그 특징, 구성 요소, 응용 분야, 이점, 윤리적 위험성에 대해 알아보세요.
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5 분 읽기
인공지능 투자 수익률(ROAI)
인공지능 투자 수익률(ROAI)은 AI 투자가 기업의 운영, 생산성, 수익성에 미치는 영향을 측정합니다. 전략, 실무 사례, 연구 인사이트를 통해 AI 프로젝트의 수익을 평가, 측정, 극대화하는 방법을 알아보세요.
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7 분 읽기
인과 추론
인과 추론은 변수 간의 인과관계를 규명하기 위해 사용되는 방법론적 접근법으로, 상관관계를 넘어선 인과 메커니즘을 이해하고 교란 변수와 같은 과제를 해결하는 데 과학 분야에서 매우 중요합니다.
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3 분 읽기
인사이트 엔진
인사이트 엔진이란 무엇인지 알아보세요—AI 기반의 고급 플랫폼으로, 컨텍스트와 의도를 이해하여 데이터 검색과 분석을 향상시킵니다. 인사이트 엔진이 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 딥러닝을 어떻게 통합해 구조화 및 비구조화 데이터 소스에서 실행 가능한 인사이트를 제공하는지 확인하세요.
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8 분 읽기
인스턴스 분할
인스턴스 분할은 이미지 내의 각 개별 객체를 픽셀 단위로 감지하고 윤곽을 그리는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이는 객체 감지나 의미론적 분할보다 더 상세한 이해를 제공하여 의료 영상, 자율주행, 로보틱스와 같은 분야에서 매우 중요합니다.
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7 분 읽기
인스트럭션 튜닝
인스트럭션 튜닝은 인공지능(AI) 분야에서 대형 언어 모델(LLM)을 인스트럭션-응답 쌍 데이터로 미세 조정하여, 인간의 지시를 따르고 특정 작업을 수행하는 능력을 향상시키는 기법입니다.
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3 분 읽기
인지 지도
인지 지도는 공간적 관계와 환경에 대한 정신적 표상으로, 개인이 주변 위치와 속성에 대한 정보를 습득, 저장, 회상, 해독할 수 있게 해줍니다. 이는 탐색, 학습, 기억의 근간이 되며, AI와 로봇공학 분야에서도 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다.
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6 분 읽기
인지 컴퓨팅
인지 컴퓨팅은 복잡한 상황에서 인간의 사고 과정을 모방하는 혁신적인 기술 모델입니다. 인공지능(AI)과 신호 처리를 통합해 인간의 인지를 재현하고, 방대한 구조화·비구조화 데이터를 처리하여 의사결정을 향상시킵니다.
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4 분 읽기
일반화 오류
일반화 오류는 머신러닝 모델이 보지 않은 데이터를 얼마나 잘 예측하는지 측정하며, 편향과 분산의 균형을 맞춰 견고하고 신뢰할 수 있는 AI 응용을 보장합니다. 그 중요성과 수학적 정의, 실제 성공을 위한 효과적인 최소화 기법을 알아보세요.
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4 분 읽기
읽기 수준
읽기 수준이란 무엇이며, 어떻게 측정되고 왜 중요한지 알아보세요. 다양한 평가 시스템, 읽기 능력에 영향을 주는 요인, 읽기 수준을 높이기 위한 전략과 AI가 개인 맞춤형 학습에서 어떤 역할을 하는지도 함께 학습할 수 있습니다.
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6 분 읽기
임베딩 벡터
임베딩 벡터는 데이터의 의미적 및 맥락적 관계를 포착하는 다차원 공간에서의 밀집 수치 표현입니다. 임베딩 벡터가 자연어 처리, 이미지 처리, 추천 등 다양한 AI 작업을 어떻게 지원하는지 알아보세요.
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4 분 읽기
자랑 북(Brag Book)
자랑 북(Brag Book)은 개인의 전문적인 성과, 수상 내역, 그리고 자신의 역량과 업적을 입증할 수 있는 구체적인 증거들을 모아 놓은 자료집입니다. 이는 자신의 전문성을 보여주고, 경력 발전을 추적하며, 직장 내에서 자신의 가치를 확실하게 증명할 수 있는 강력한 도구로 사용됩니다.
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5 분 읽기
자연어 생성(NLG)
자연어 생성(NLG)은 구조화된 데이터를 인간과 유사한 텍스트로 변환하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. NLG는 챗봇, 음성 비서, 콘텐츠 생성 등에서 일관되고 맥락에 맞으며 문법적으로 올바른 내러티브를 생성함으로써 다양한 애플리케이션에 활용됩니다.
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2 분 읽기
자연어 이해 (NLU)
자연어 이해(NLU)는 AI의 하위 분야로, 기계가 인간의 언어를 맥락적으로 이해하고 해석할 수 있도록 하여, 기본적인 텍스트 처리 수준을 넘어 의도, 의미, 뉘앙스를 인식해 챗봇, 감정 분석, 기계 번역과 같은 다양한 응용 분야에 활용됩니다.
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8 분 읽기
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 계산 언어학, 기계 학습, 딥러닝을 활용해 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 합니다. NLP는 번역, 챗봇, 감정 분석 등 다양한 애플리케이션의 기반이 되어 산업을 혁신하고 인간-컴퓨터 상호작용을 향상시킵니다.
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2 분 읽기
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 합니다. 주요 개념, 작동 방식, 산업별 응용 사례를 알아보세요.
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2 분 읽기
자율주행 차량
AI, 센서, 연결성을 활용하여 인간의 개입 없이 작동하는 자율주행 차량(무인 자동차)에 대해 알아보세요. 핵심 기술, AI의 역할, LLM 통합, 도전 과제, 그리고 스마트 교통의 미래를 살펴봅니다.
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4 분 읽기
장기 단기 메모리(LSTM)
장기 단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)는 순차 데이터의 장기 의존성을 학습하도록 설계된 특수한 종류의 순환 신경망(RNN) 아키텍처입니다. LSTM 네트워크는 메모리 셀과 게이팅 메커니즘을 활용하여 기울기 소실 문제를 해결하므로, 언어 모델링, 음성 인식, 시계열 예측 등의 작업에 필수적입니다.
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5 분 읽기
장면 텍스트 인식 (STR)
장면 텍스트 인식(STR)은 광학 문자 인식(OCR)의 한 분야로, AI와 딥러닝 모델을 활용하여 자연 장면에서 촬영된 이미지 속 텍스트를 식별하고 해석하는 데 중점을 둡니다. STR은 복잡한 현실 세계의 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하여 자율주행차, 증강현실, 스마트 시티 인프라 등 다양한 분야의 응용 프로그램을 지원합니다.
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5 분 읽기
재귀 프롬프트(Recursive Prompting)
재귀 프롬프트는 GPT-4와 같은 대형 언어 모델에서 사용되는 AI 기술로, 사용자와의 반복적인 대화 과정을 통해 출력 결과를 점진적으로 개선하여 더 높은 품질과 정확한 결과를 도출할 수 있도록 합니다.
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8 분 읽기
적응형 학습
적응형 학습은 기술을 활용하여 각 학생에게 맞춤화된 학습 경험을 제공하는 혁신적인 교육 방법입니다. AI, 머신러닝, 데이터 분석을 통해 적응형 학습은 개인의 필요에 맞춘 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공합니다.
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3 분 읽기
전문가 시스템
AI 전문가 시스템은 인간 전문가와 유사하게 복잡한 문제를 해결하고 의사결정을 내리도록 설계된 고급 컴퓨터 프로그램입니다. 이러한 시스템은 방대한 지식 기반과 추론 규칙을 활용하여 데이터를 처리하고 해결책이나 권장 사항을 제공합니다.
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2 분 읽기
전이 학습
전이 학습은 한 작업에 대해 학습된 모델을 관련된 다른 작업에 재사용할 수 있게 하는 고급 머신러닝 기법으로, 특히 데이터가 부족할 때 효율성과 성능을 향상시킵니다.
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2 분 읽기
전이 학습
전이 학습은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여, 적은 데이터로도 성능을 향상시키고 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 분야에서 효율성을 높이는 강력한 AI/ML 기법입니다.
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3 분 읽기
정규화(Regularization)
인공지능(AI)에서 정규화는 머신러닝 모델의 학습 과정에 제약을 도입해 과적합을 방지하고, 보지 못한 데이터에 더 잘 일반화할 수 있도록 하는 일련의 기법을 의미합니다.
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6 분 읽기
정보 검색
정보 검색은 AI, 자연어 처리(NLP), 그리고 기계 학습을 활용하여 사용자의 요구를 충족하는 데이터를 효율적이고 정확하게 검색합니다. 웹 검색 엔진, 디지털 도서관, 엔터프라이즈 솔루션의 기반이 되는 IR은 모호성, 알고리즘 편향, 확장성 등 다양한 과제를 해결하며, 미래에는 생성형 AI와 딥러닝을 중심으로 발전할 전망입니다.
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5 분 읽기
제로-샷 러닝
제로-샷 러닝은 AI에서 모델이 명시적으로 학습하지 않은 객체나 데이터 카테고리를 의미적 설명이나 속성을 활용해 추론함으로써 인식하는 방법입니다. 학습 데이터를 수집하기 어렵거나 불가능할 때 특히 유용합니다.
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2 분 읽기
제조업의 AI
제조업에서의 인공지능(AI)은 생산성을 높이고 효율성과 의사결정을 향상시키기 위해 첨단 기술을 통합하여 생산 현장을 혁신하고 있습니다. AI는 복잡한 작업을 자동화하고, 정밀도를 개선하며, 워크플로우를 최적화하여 혁신과 운영 우수성을 이끕니다.
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3 분 읽기
주피터 노트북
주피터 노트북은 사용자가 실시간 코드, 수식, 시각화, 설명 텍스트가 포함된 문서를 생성하고 공유할 수 있게 해주는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. 데이터 과학, 머신러닝, 교육, 연구 분야에서 널리 사용되며, 40개 이상의 프로그래밍 언어와 AI 도구와의 완벽한 통합을 지원합니다.
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4 분 읽기