준지도 학습
준지도 학습(SSL)은 라벨이 지정된 데이터와 라벨이 없는 데이터를 모두 활용하여 모델을 학습시키는 머신러닝 기법입니다. 모든 데이터에 라벨을 지정하는 것이 비현실적이거나 비용이 많이 드는 경우에 이상적입니다. 감독 학습과 비감독 학습의 장점을 결합하여 정확도와 일반화 성능을 향상시킵니다.
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3 분 읽기
Glossary
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지능형 에이전트
지능형 에이전트는 센서를 통해 환경을 인지하고, 액추에이터를 사용하여 그 환경에 작용하는 자율적인 존재로, 인공지능 기능을 갖추어 의사결정 및 문제 해결을 수행합니다.
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4 분 읽기
지도 학습
지도 학습은 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 학습하여 새로운, 보지 못한 데이터에 대해 정확한 예측이나 분류를 할 수 있도록 하는 인공지능 및 머신러닝의 기본 개념입니다. 주요 구성 요소, 종류, 그리고 장점에 대해 알아보세요.
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2 분 읽기
지도학습
지도학습은 기계 학습 및 인공지능의 기본적인 접근 방식으로, 알고리즘이 라벨이 지정된 데이터셋을 통해 예측 또는 분류를 학습합니다. 그 과정, 유형, 주요 알고리즘, 응용 분야, 그리고 과제를 살펴보세요.
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7 분 읽기
지식 공학
AI에서 지식 공학은 의료 진단, 금융 분석, 기술적 문제 해결 등과 같은 분야에서 인간 전문가의 전문성을 모방하여 복잡한 문제를 해결하기 위해 지식을 활용하는 지능형 시스템을 구축하는 과정입니다.
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2 분 읽기
지식 컷오프 날짜
지식 컷오프 날짜는 AI 모델이 더 이상 최신 정보를 반영하지 않는 특정 시점을 의미합니다. 이러한 날짜가 왜 중요한지, AI 모델에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 GPT-3.5, Bard, Claude 등 주요 모델들의 컷오프 날짜를 확인하세요.
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2 분 읽기
차별
AI에서의 차별은 인종, 성별, 나이, 장애와 같은 보호 특성에 기반하여 개인이나 집단을 불공정하거나 불평등하게 대우하는 것을 의미합니다. 이는 주로 데이터 수집, 알고리즘 개발, 배포 과정에서 AI 시스템에 내재된 편향에서 비롯되며, 사회적·경제적 평등에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
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5 분 읽기
차원 축소
차원 축소는 데이터 처리와 머신러닝에서 핵심적인 기법으로, 데이터셋의 입력 변수 개수를 줄이면서도 필수 정보를 보존하여 모델을 단순화하고 성능을 향상시킵니다.
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5 분 읽기
창발성
AI에서의 창발성은 시스템의 구성 요소들 간의 상호작용에서 발생하는, 명시적으로 프로그래밍되지 않은 정교하고 시스템 전체에 걸친 패턴과 행동을 의미합니다. 이러한 창발적 행동은 예측 가능성과 윤리적 문제를 야기하며, 그 영향을 관리하기 위한 안전장치와 지침이 필요합니다.
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2 분 읽기
챗GPT
챗GPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 AI 챗봇으로, 고급 자연어 처리(NLP)를 활용해 인간과 유사한 대화를 가능하게 하고, 질문 답변부터 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 작업을 지원합니다. 2022년에 출시된 이후, 콘텐츠 제작, 코딩, 고객 지원 등 여러 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
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2 분 읽기
챗봇
챗봇은 AI와 자연어 처리를 활용해 인간과의 대화를 모방하는 디지털 도구로, 24시간 지원, 확장성, 비용 효율성을 제공합니다. 챗봇의 작동 방식, 유형, 이점, 그리고 FlowHunt와 함께하는 실제 적용 사례를 알아보세요.
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2 분 읽기
추론(Reasoning)
추론은 정보, 사실, 논리를 바탕으로 결론을 도출하거나, 추론을 하거나, 문제를 해결하는 인지 과정입니다. AI에서의 중요성, OpenAI의 o1 모델 및 고급 추론 기능에 대해 살펴보세요.
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7 분 읽기
추출형 AI
추출형 AI는 기존 데이터 소스에서 특정 정보를 식별하고 추출하는 데 중점을 둔 인공지능의 전문 분야입니다. 생성형 AI와 달리, 추출형 AI는 고급 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 구조화된 또는 비구조화된 데이터셋에서 정확한 데이터를 찾아내어 데이터 추출과 정보 검색에서 높은 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
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5 분 읽기
카피 에디팅
카피 에디팅은 작성된 자료를 검토하고 수정하여 정확성, 가독성, 일관성을 높이는 과정입니다. 문법 오류, 맞춤법 실수, 구두점 문제를 확인하고, 문서 전반에 걸쳐 스타일과 톤의 일관성을 유지하는 것이 포함됩니다. Grammarly와 같은 AI 도구가 일상적인 검사를 도와주지만, 인간의 판단이 여전히 중요합니다.
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6 분 읽기
캐시 증강 생성(CAG)
캐시 증강 생성(CAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 지식을 미리 계산된 키-값 캐시로 사전 로드하여, 정적 지식 작업에 대해 저지연, 정확하고 효율적인 AI 성능을 가능하게 하는 혁신적인 접근 방식입니다.
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6 분 읽기
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 인공지능(AI) 분야 중 하나로, 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 하는 데 중점을 둔 학문입니다. 카메라, 비디오, 그리고 딥러닝 모델에서 얻은 디지털 이미지를 활용해 기계는 물체를 정확하게 식별 및 분류하고, 보고 있는 것에 반응할 수 있습니다.
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4 분 읽기
컴플라이언스 보고
컴플라이언스 보고는 조직이 내부 정책, 업계 표준, 규제 요건 준수 증거를 문서화하고 제시할 수 있도록 하는 구조적이고 체계적인 프로세스입니다. 이는 위험 관리, 투명성, 법적 보호를 다양한 산업 분야에서 보장합니다.
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3 분 읽기
케라스
케라스는 강력하고 사용하기 쉬운 오픈소스 고수준 신경망 API로, 파이썬으로 작성되었으며 TensorFlow, CNTK 또는 Theano 위에서 실행할 수 있습니다. 빠른 실험을 가능하게 하며, 모듈성과 단순성으로 프로덕션과 연구 모두에서 사용할 수 있습니다.
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4 분 읽기
코퍼스
AI에서 코퍼스(복수형: 코퍼라)는 AI 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용되는 대규모의 구조화된 텍스트 또는 오디오 데이터 집합을 의미합니다. 코퍼라는 AI 시스템이 인간 언어를 이해, 해석, 생성하는 방법을 학습하는 데 필수적입니다.
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2 분 읽기
크로스 엔트로피
크로스 엔트로피는 정보 이론과 머신러닝 모두에서 핵심적인 개념으로, 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표입니다. 머신러닝에서는 예측 결과와 실제 레이블 간의 불일치를 정량화하는 손실 함수로 사용되며, 특히 분류 작업에서 모델 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
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3 분 읽기
클로드 오푸스
Anthropic의 클로드 오푸스 모델에 대해 자세히 알아보세요. 강점과 약점, 그리고 다른 모델과의 비교를 확인할 수 있습니다.
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4 분 읽기
클로드 하이쿠
Anthropic의 가장 빠르고 저렴한 AI 모델인 Claude Haiku에 대해 자세히 알아보세요. 주요 기능, 엔터프라이즈 활용 사례, Claude 3 패밀리 내 다른 모델과의 비교를 확인할 수 있습니다.
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3 분 읽기
타이어 키커
타이어 키커란 무엇일까요? 세일즈에서 타이어 키커는 제품이나 서비스에 관심을 보이지만 실제로 구매할 의사나 능력이 없는 잠재 고객을 의미합니다. 효과적인 세일즈 전략과 AI 도구를 활용해 타이어 키커를 식별, 관리하고 그 영향을 최소화하는 방법을 알아보세요.
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7 분 읽기
탐색적 데이터 분석 (EDA)
탐색적 데이터 분석(EDA)은 시각적 방법을 활용하여 데이터셋의 특성을 요약하고, 패턴을 발견하며, 이상치를 탐지하고, 데이터 정제, 모델 선택, 분석을 안내하는 과정입니다. Python, R, Tableau와 같은 도구를 사용합니다.
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2 분 읽기
텍스트 분류
텍스트 분류는 텍스트 분류화 또는 텍스트 태깅이라고도 하며, 미리 정의된 범주를 텍스트 문서에 할당하는 핵심 NLP 작업입니다. 이는 분석을 위해 비정형 데이터를 조직하고 구조화하며, 기계 학습 모델을 사용해 감정 분석, 스팸 탐지, 주제 분류와 같은 프로세스를 자동화합니다.
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5 분 읽기
텍스트 생성
대형 언어 모델(LLM)을 활용한 텍스트 생성은 머신러닝 모델을 이용해 프롬프트로부터 인간과 유사한 텍스트를 만들어내는 고급 기술을 의미합니다. 트랜스포머 아키텍처로 구동되는 LLM이 콘텐츠 제작, 챗봇, 번역 등 다양한 분야에서 어떻게 혁신을 이끌고 있는지 알아보세요.
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5 분 읽기
텍스트 요약
텍스트 요약은 방대한 문서를 간결한 요약으로 정제하여 핵심 정보와 의미를 보존하는 필수적인 AI 프로세스입니다. GPT-4, BERT와 같은 대형 언어 모델을 활용해 추상적, 추출적, 혼합적 방법을 통해 방대한 디지털 콘텐츠를 효율적으로 관리하고 이해할 수 있습니다.
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3 분 읽기
텍스트 음성 변환(TTS)
텍스트 음성 변환(TTS) 기술은 AI를 활용한 자연스러운 음성으로, 작성된 텍스트를 들을 수 있는 음성으로 변환하는 정교한 소프트웨어 메커니즘입니다. 고객 서비스, 교육, 보조 기술 등 다양한 분야에서 접근성과 사용자 경험을 향상시킵니다.
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4 분 읽기
텐서플로우
TensorFlow는 Google Brain 팀이 개발한 오픈소스 라이브러리로, 수치 연산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었습니다. 딥러닝, 신경망을 지원하며 CPU, GPU, TPU에서 구동되어 데이터 수집, 모델 학습, 배포를 간소화합니다.
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2 분 읽기
토큰
대형 언어 모델(LLM)에서 토큰은 모델이 효율적으로 처리하기 위해 숫자 표현으로 변환하는 문자 시퀀스입니다. 토큰은 GPT-3, ChatGPT와 같은 LLM이 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 텍스트의 기본 단위입니다.
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3 분 읽기
튜링 테스트
튜링 테스트는 인공지능(AI) 분야에서 기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적 행동을 보일 수 있는지 평가하기 위해 고안된 개념입니다. 1950년 앨런 튜링에 의해 제안된 이 테스트는 인간과 기계가 대화를 나누고, 심판이 어느 쪽이 인간인지 구별하지 못할 경우 기계가 인간처럼 행동한다고 간주합니다.
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4 분 읽기
트랜스포머
트랜스포머 모델은 텍스트, 음성, 시계열 데이터와 같은 순차 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 신경망입니다. 기존의 RNN, CNN과 달리 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 활용하여 입력 시퀀스의 요소별 중요도를 가중치로 반영하며, 이를 통해 NLP, 음성 인식, 유전체학 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 보여줍니다.
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2 분 읽기
트랜스포머
트랜스포머는 인공지능, 특히 자연어 처리 분야를 혁신적으로 변화시킨 신경망 아키텍처입니다. 2017년 'Attention is All You Need'에서 도입되어 효율적인 병렬 처리를 가능하게 했으며, BERT와 GPT와 같은 모델들의 기반이 되어 NLP, 비전 등 다양한 분야에 큰 영향을 미쳤습니다.
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5 분 읽기
특이점
인공지능에서의 특이점(Singularity)은 기계 지능이 인간 지능을 능가하여 사회에 급격하고 예측 불가능한 변화를 불러올 것으로 예측되는 이론적 미래 시점을 의미합니다. 그 기원, 핵심 개념, 영향, 그리고 계속되는 논쟁을 살펴보세요.
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7 분 읽기
특징 엔지니어링 및 추출
특징 엔지니어링과 추출이 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 변환하여 AI 모델의 성능을 어떻게 향상시키는지 알아보세요. 특징 생성, 변환, PCA, 오토인코더 등 주요 기법을 통해 ML 모델의 정확성과 효율성을 높이는 방법을 소개합니다.
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2 분 읽기
특징 추출
특징 추출은 원시 데이터를 정보가 풍부한 특징의 축소된 집합으로 변환하여, 데이터 단순화, 모델 성능 향상, 연산 비용 절감 등 머신러닝을 강화합니다. 이 포괄적인 가이드에서 기법, 응용, 도구, 과학적 통찰을 알아보세요.
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3 분 읽기
파운데이션 모델
파운데이션 AI 모델은 방대한 데이터로 학습된 대규모 머신러닝 모델로, 다양한 작업에 적응이 가능합니다. 파운데이션 모델은 NLP, 컴퓨터 비전 등 각 분야의 특화 AI 애플리케이션 개발을 위한 다재다능한 기반이 되어 AI 분야에 혁신을 가져왔습니다.
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4 분 읽기
파이토치
파이토치는 Meta AI에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크로, 유연성, 동적 계산 그래프, GPU 가속, 그리고 파이썬과의 매끄러운 통합으로 유명합니다. 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
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7 분 읽기
판다스
판다스는 파이썬을 위한 오픈소스 데이터 조작 및 분석 라이브러리로, 그 다양성, 강력한 데이터 구조, 복잡한 데이터셋을 손쉽게 다룰 수 있는 사용 편의성으로 잘 알려져 있습니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자를 위한 핵심 도구로, 효율적인 데이터 정제, 변환, 분석을 지원합니다.
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5 분 읽기
패턴 인식
패턴 인식은 데이터 내의 패턴과 규칙성을 식별하는 계산적 과정으로, AI, 컴퓨터 과학, 심리학, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이는 음성, 텍스트, 이미지 및 추상 데이터셋 내의 구조를 자동으로 인식하여 컴퓨터 비전, 음성 인식, OCR, 사기 탐지 등 지능형 시스템과 애플리케이션을 가능하게 합니다.
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4 분 읽기
퍼지 매칭
퍼지 매칭은 데이터 내에서 쿼리에 대한 근사치 일치를 찾기 위한 검색 기법으로, 데이터의 변형, 오류, 불일치 등을 허용합니다. 데이터 정제, 레코드 연결, 텍스트 검색 등에 흔히 사용되며, Levenshtein 거리 및 Soundex와 같은 알고리즘을 활용하여 완전히 일치하지는 않지만 유사한 항목을 식별합니다.
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8 분 읽기
퍼플렉서티 AI
퍼플렉서티 AI는 고급 AI 기반 검색 엔진이자 대화형 도구로, 자연어 처리와 머신러닝을 활용하여 인용이 포함된 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다. 연구, 학습, 전문적인 용도에 이상적이며, 여러 대형 언어 모델과 다양한 소스를 통합해 정확하고 실시간 정보 검색을 지원합니다.
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4 분 읽기
편향
AI의 편향을 탐구하세요: 그 원인, 머신러닝에 미치는 영향, 실제 사례, 그리고 공정하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 위한 편향 완화 전략을 이해하세요.
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7 분 읽기
평균 절대 오차(MAE)
평균 절대 오차(MAE)는 회귀 모델 평가를 위한 머신러닝의 기본 지표입니다. 예측 오류의 평균 크기를 측정하여, 오류의 방향을 고려하지 않고 모델 정확도를 평가하는 간단하고 해석 가능한 방법을 제공합니다.
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4 분 읽기
평균 정밀도(mAP)
평균 정밀도(mAP)는 객체 탐지 모델을 평가하는 컴퓨터 비전의 핵심 지표로, 탐지 정확도와 위치 정확도를 하나의 스칼라 값으로 포착합니다. 자율주행, 감시, 정보 검색과 같은 작업에서 AI 모델의 벤치마킹 및 최적화에 널리 사용됩니다.
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5 분 읽기
포워드 디플로이드 엔지니어(Forward Deployed Engineers, FDE)
포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)는 고객의 고유한 요구에 맞춘 소프트웨어 솔루션을 맞춤화, 구성 및 구현하고, 제품의 기능과 실제 적용 사이의 간극을 연결하는 역할을 하는 전문 기술 인력입니다.
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7 분 읽기
포즈 추정
포즈 추정은 이미지나 비디오에서 사람이나 객체의 위치와 방향을 주요 지점을 식별하고 추적하여 예측하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이는 스포츠 분석, 로보틱스, 게임, 자율주행 등 다양한 응용 분야에서 필수적입니다.
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5 분 읽기
품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)
품사 태깅(POS 태깅)은 계산 언어학과 자연어 처리(NLP)에서 핵심적인 작업입니다. 이는 텍스트 내 각 단어에 대해 해당 정의와 문장 내 맥락에 따라 적합한 품사를 할당하는 과정을 의미합니다. 주요 목적은 단어를 명사, 동사, 형용사, 부사 등과 같은 문법적 범주로 분류하여, 기계가 인간 언어를 보다 효과적으로 처리하고 이해할 수 있도록 돕는 것입니다.
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4 분 읽기
퓨샷 러닝(Few-Shot Learning)
퓨샷 러닝은 소수의 라벨링된 예시만으로도 모델이 정확한 예측을 할 수 있도록 하는 머신러닝 접근법입니다. 기존 감독학습 방식과 달리, 제한된 데이터로부터 일반화하는 데 집중하며, 메타러닝, 전이 학습, 데이터 증강과 같은 기법을 활용합니다.
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5 분 읽기
프레셰 인셉션 거리(FID)
프레셰 인셉션 거리(FID)는 생성 모델, 특히 GAN이 생성한 이미지의 품질을 평가하는 데 사용되는 지표입니다. FID는 생성된 이미지와 실제 이미지의 분포를 비교하여 이미지의 품질과 다양성을 보다 총체적으로 측정합니다.
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2 분 읽기
프레이즈(Frase)
프레이즈(Frase)에 대한 기본 정보를 알아보세요. AI 기반의 SEO 최적화 콘텐츠 제작 도구의 주요 기능, 장단점, 대안들을 확인할 수 있습니다.
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3 분 읽기
프롬프트
LLM 분야에서 프롬프트란 모델의 출력을 안내하는 입력 텍스트를 의미합니다. 효과적인 프롬프트 작성법, 제로샷·원샷·퓨샷·체인오브쏘트 기법을 통해 AI 언어 모델의 응답 품질을 높이는 방법을 알아보세요.
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2 분 읽기
프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 모델이 최적의 결과물을 생성할 수 있도록 입력값을 설계하고 다듬는 실천입니다. 이는 AI가 특정 요구사항에 맞는 텍스트, 이미지 또는 기타 형태의 콘텐츠를 생성하도록 정밀하고 효과적인 프롬프트를 만드는 과정을 포함합니다.
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2 분 읽기
하이퍼파라미터 튜닝
하이퍼파라미터 튜닝은 학습률, 정규화와 같은 파라미터를 조정하여 모델 성능을 최적화하는 머신러닝의 기본 과정입니다. 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화 등 다양한 방법을 알아보세요.
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4 분 읽기
학년 수준
가독성에서 학년 수준이 무엇을 의미하는지, Flesch-Kincaid와 같은 공식으로 어떻게 계산되는지, 그리고 왜 콘텐츠를 독자의 읽기 능력에 맞추는 데 중요한지 알아보세요.
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7 분 읽기
학습 곡선
인공지능에서의 학습 곡선은 모델의 학습 성능과 데이터셋 크기 또는 학습 반복과 같은 변수 간의 관계를 그래프로 나타내며, 편향-분산 트레이드오프 진단, 모델 선택, 학습 과정 최적화에 도움을 줍니다.
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5 분 읽기
학습 데이터
학습 데이터는 AI 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 데이터셋으로, 패턴을 인식하고, 의사 결정을 내리며, 결과를 예측할 수 있도록 합니다. 이 데이터는 텍스트, 숫자, 이미지, 동영상 등을 포함할 수 있으며, 효과적인 AI 모델 성능을 위해 고품질, 다양성, 그리고 정확한 라벨링이 필수적입니다.
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2 분 읽기
학습 오류
AI와 머신러닝에서 학습 오류는 모델이 학습 중 예측한 출력과 실제 출력 간의 차이를 의미합니다. 이는 모델 성능을 평가하는 주요 지표이지만, 과적합 또는 과소적합을 피하기 위해 테스트 오류와 함께 고려해야 합니다.
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5 분 읽기
합성 데이터
합성 데이터는 실제 데이터를 모방하여 인위적으로 생성된 정보입니다. 알고리즘과 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 실제 데이터를 대체하거나 보완하기 위해 만들어집니다. AI에서 합성 데이터는 기계 학습 모델의 학습, 테스트, 검증에 매우 중요합니다.
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2 분 읽기
합성곱 신경망(CNN)
합성곱 신경망(CNN)은 이미지와 같은 구조화된 그리드 데이터를 처리하도록 설계된 인공 신경망의 한 유형입니다. CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할 등 시각 데이터와 관련된 작업에서 특히 효과적입니다. 인간 두뇌의 시각 처리 메커니즘을 모방하여 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.
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