해자(Moats)
AI에서 '해자(Moat)'는 규모의 경제, 네트워크 효과, 독점 기술, 높은 전환 비용, 데이터 해자 등과 같은 지속 가능한 경쟁 우위를 의미하며, 기업이 시장 리더십을 유지하고 경쟁을 막는 데 도움이 됩니다.
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Glossary
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허깅페이스 트랜스포머
허깅페이스 트랜스포머는 NLP, 컴퓨터 비전, 오디오 처리 등 머신러닝 작업을 위한 트랜스포머 모델 구현을 손쉽게 할 수 있는 선도적인 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 수천 개의 사전 학습된 모델에 접근할 수 있으며, PyTorch, TensorFlow, JAX와 같은 인기 프레임워크를 지원합니다.
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헌법적 인공지능(Constitutional AI)
헌법적 인공지능(Constitutional AI)은 인공지능 시스템을 헌법 원칙과 법적 프레임워크에 맞게 정렬하여, AI 운영이 헌법이나 기본 법률 문서에 명시된 권리, 특권, 가치들을 준수하도록 하여 윤리적·법적 준수를 보장하는 것을 의미합니다.
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협동로봇(코봇, Cobots)
협동로봇(코봇)의 기원, 안전 기능, AI 통합, 다양한 산업 분야에서의 활용, 장점과 한계에 대해 알아보세요. 코봇이 안전한 인간-로봇 상호작용을 가능하게 하고 혁신을 촉진하는 방법을 배울 수 있습니다.
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혼동 행렬
혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 평가하는 머신러닝 도구로, 참/거짓 양성 및 음성의 세부 정보를 제공하여 정확도를 넘어선 인사이트를 제공하며, 특히 불균형 데이터셋에서 유용합니다.
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확장성(Extensibility)
AI 확장성이란 AI 시스템이 전이 학습, 다중 작업 학습, 모듈형 설계 등과 같은 기법을 통해 유연성과 매끄러운 통합을 실현하며, 대대적인 재학습 없이 새로운 도메인, 작업, 데이터셋으로 능력을 확장하는 것을 의미합니다.
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환각(Hallucination)
언어 모델에서의 환각은 AI가 그럴듯하게 보이지만 실제로는 부정확하거나 조작된 텍스트를 생성하는 현상입니다. 원인, 탐지 방법, 그리고 AI 결과물에서 환각을 줄이기 위한 전략에 대해 알아보세요.
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활성화 함수
활성화 함수는 인공 신경망에서 필수적인 요소로, 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴 학습을 가능하게 합니다. 이 글에서는 활성화 함수의 목적, 유형, 도전 과제, 그리고 AI, 딥러닝, 신경망에서의 핵심 응용 분야를 살펴봅니다.
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휴리스틱
휴리스틱은 AI에서 경험적 지식과 직관적 규칙을 활용하여 복잡한 탐색 문제를 단순화하고, A*, 힐 클라이밍 등과 같은 알고리즘이 유망한 경로에 집중할 수 있도록 하여 효율성을 높여주는 빠르고 만족스러운 해결책을 제공합니다.
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휴먼 인 더 루프
휴먼 인 더 루프(HITL)는 AI 및 머신러닝 접근 방식으로, AI 시스템의 학습, 조정 및 적용 과정에 인간의 전문성을 통합하여 정확성을 높이고 오류를 줄이며 윤리적 준수를 보장합니다.
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