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....
4 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
Machine Learning
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....
5 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
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....
3 분 읽기
AI
Model Collapse
+3
모델 체이닝
모델 체이닝은 여러 모델을 순차적으로 연결하여 각각의 모델 출력이 다음 모델의 입력이 되는 머신러닝 기법입니다. 이 접근 방식은 AI, LLM, 그리고 엔터프라이즈 애플리케이션에서 복잡한 작업을 위한 모듈성, 유연성, 확장성을 높여줍니다....
4 분 읽기
AI
Machine Learning
+5
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....
6 분 읽기
Model Interpretability
AI
+4
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....
4 분 읽기
Ensemble Learning
AI
+4
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....
3 분 읽기
AI
Deep Learning
+3
법률 문서 검토
법률 문서 검토에서의 인공지능(AI)은 법률 전문가들이 법률 절차에 내재된 방대한 문서량을 처리하는 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 기계 학습, 자연어 처리(NLP), 광학 문자 인식(OCR)과 같은 AI 기술을 활용함으로써, 법률 업계는 문서 처리의 효율성, 정확성, 속도가 크게...
3 분 읽기
AI
Legal
+5
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....
3 분 읽기
Bayesian Networks
AI
+3
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....
3 분 읽기
Boosting
Machine Learning
+3
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....
8 분 읽기
AI
Classifier
+3
비정형 데이터
비정형 데이터가 무엇인지, 구조화된 데이터와 어떻게 다른지 알아보세요. 비정형 데이터의 과제와 활용되는 도구에 대해 배웁니다....
5 분 읽기
Unstructured Data
Structured Data
+4
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....
5 분 읽기
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3
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....
2 분 읽기
Unsupervised Learning
Machine Learning
+4
사이버보안에서의 AI
사이버보안에서의 인공지능(AI)은 기계 학습과 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술을 활용하여 사이버 위협을 탐지, 예방 및 대응하며, 대응 자동화, 데이터 분석, 위협 인텔리전스 강화를 통해 견고한 디지털 방어체계를 구축합니다....
3 분 읽기
AI
Cybersecurity
+5
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 매...
6 분 읽기
Machine Learning
Python
+4
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 사용...
6 분 읽기
GAN
Generative AI
+5
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....
3 분 읽기
Statistics
Machine Learning
+3
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....
4 분 읽기
AI
Explainability
+5
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 뒷받침...
5 분 읽기
AI
Convergence
+4
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....
3 분 읽기
Statistics
Regression
+3
스크립트 챗봇 vs AI 챗봇
스크립트 챗봇과 AI 챗봇의 주요 차이점, 실용적인 활용 사례, 그리고 다양한 산업에서 고객 상호작용을 혁신하는 방법을 알아보세요....
7 분 읽기
Chatbots
AI
+4
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....
9 분 읽기
Stable Diffusion
AI
+5
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....
5 분 읽기
Discriminative Models
AI
+6
신경망
신경망(Neural Network) 또는 인공 신경망(ANN)은 인간 두뇌에서 영감을 받은 계산 모델로, 패턴 인식, 의사 결정, 딥러닝 애플리케이션과 같은 작업에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 필수적입니다....
4 분 읽기
Neural Networks
AI
+6
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....
2 분 읽기
AI
Data Quality
+4
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....
4 분 읽기
Anaconda
Python
+6
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....
5 분 읽기
AI
Transparency
+3
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....
4 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
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...
8 분 읽기
Agentic AI
Autonomous AI
+6
엔터테인먼트 분야의 AI
AI는 엔터테인먼트 산업을 혁신하며, 게임, 영화, 음악 분야에서 역동적인 상호작용, 개인화, 실시간 콘텐츠 진화를 통해 새로운 경험을 제공합니다. AI는 적응형 게임, 지능형 NPC, 맞춤형 사용자 경험을 가능하게 하여 스토리텔링과 몰입 방식을 재구성하고 있습니다....
4 분 읽기
AI
Entertainment
+5
역전파(Backpropagation)
역전파는 인공 신경망의 예측 오류를 최소화하기 위해 가중치를 조정하여 학습시키는 알고리즘입니다. 작동 원리, 단계, 신경망 학습에서의 원칙을 알아보세요....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
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....
2 분 읽기
Federated Learning
Machine Learning
+4
예측 모델링
예측 모델링은 데이터 과학과 통계 분야에서 과거의 데이터 패턴을 분석하여 미래의 결과를 예측하는 정교한 과정입니다. 통계 기법과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 산업에서 트렌드와 행동을 예측하는 모델을 만듭니다....
5 분 읽기
Predictive Modeling
Data Science
+3
예측 분석
AI 기반 예측 분석 기술, 작동 원리, 그리고 다양한 산업에 미치는 이점에 대해 자세히 알아보세요.
3 분 읽기
Predictive Analytics
AI
+4
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....
4 분 읽기
ONNX
AI
+3
오픈AI
오픈AI는 GPT, DALL-E, ChatGPT를 개발한 선도적인 인공지능 연구 기관으로, 인류를 위한 안전하고 유익한 범용 인공지능(AGI) 개발을 목표로 하고 있습니다....
3 분 읽기
OpenAI
AI
+4
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....
4 분 읽기
Word Embeddings
NLP
+3
워크플로우 자동화에서 Agentic AI와 다중 에이전트 시스템의 힘
Agentic AI와 다중 에이전트 시스템이 자율적 의사결정, 적응력, 협업을 통해 워크플로우 자동화를 혁신하고, 의료, 이커머스, IT 등 다양한 산업에서 효율성, 확장성, 혁신을 촉진하는 방법을 알아보세요....
6 분 읽기
AI
Agentic AI
+4
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....
5 분 읽기
Machine Learning
Statistical Models
+4
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....
7 분 읽기
Speech Recognition
ASR
+5
의료 분야의 인공지능(AI)
의료 분야의 인공지능(AI)은 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 딥러닝과 같은 첨단 알고리즘 및 기술을 활용하여 복잡한 의료 데이터를 분석하고, 진단을 향상시키며, 맞춤형 치료를 제공하고, 운영 효율성을 개선하여 환자 케어를 혁신하고 신약 개발을 가속화합니다....
4 분 읽기
AI
Healthcare
+8
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....
4 분 읽기
NLP
Semantic Analysis
+4
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....
5 분 읽기
Decision Trees
Machine Learning
+5
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....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
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....
4 분 읽기
NLP
Dependency Parsing
+3
이미지 인식
AI에서 이미지 인식이 무엇인지 알아보세요. 어떤 용도로 사용되는지, 최신 트렌드는 무엇인지, 유사 기술과 어떻게 다른지 설명합니다....
3 분 읽기
AI
Image Recognition
+6
이미지에서 설명 생성하기
FlowHunt.io의 API와 워크플로우 빌더를 활용해 이미지에서 설명 텍스트를 자동으로 생성하는 방법을 알아보고, 일관되고 매력적인 콘텐츠로 저자의 온라인 존재감을 높이세요....
3 분 읽기
AI
Image Description
+5
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....
3 분 읽기
Anomaly Detection
AI
+4
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 모델...
2 분 읽기
AI
Reinforcement Learning
+4
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....
2 분 읽기
Artificial Neural Networks
Machine Learning
+3
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....
5 분 읽기
Artificial Intelligence
Superintelligence
+5
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....
3 분 읽기
Causal Inference
Statistics
+3
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....
8 분 읽기
AI
Insight Engine
+5
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....
3 분 읽기
Instruction Tuning
AI
+3
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....
4 분 읽기
Cognitive Computing
AI
+4
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....
4 분 읽기
Machine Learning
Generalization
+3
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....
4 분 읽기
AI
Embeddings
+4
자동 분류
자동 분류는 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 시맨틱 분석과 같은 기술을 활용해 속성을 분석하고 태그를 할당함으로써 콘텐츠 분류를 자동화합니다. 이는 다양한 산업에서 효율성, 검색성, 데이터 거버넌스를 향상시킵니다....
6 분 읽기
AI
Auto-classification
+5
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....
2 분 읽기
NLP
AI
+5
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....
2 분 읽기
NLP
AI
+4
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....
4 분 읽기
AI
Autonomous Vehicles
+3
재무 예측
재무 예측은 과거 데이터, 시장 동향 및 기타 관련 요인을 분석하여 기업의 미래 재무 결과를 예측하는 정교한 분석 과정입니다. 이는 주요 재무 지표를 예측하고, 정보에 기반한 의사 결정, 전략적 계획 및 리스크 관리에 도움을 줍니다....
5 분 읽기
Finance
Forecasting
+4
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....
3 분 읽기
AI
Adaptive Learning
+3
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....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
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....
3 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
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....
6 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
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...
5 분 읽기
Information Retrieval
AI
+4
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....
2 분 읽기
Zero-Shot Learning
AI
+3
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....
3 분 읽기
AI
Manufacturing
+6
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....
4 분 읽기
Jupyter Notebook
Data Science
+5
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 향상시킵니...
3 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
지능형 에이전트
지능형 에이전트는 센서를 통해 환경을 인지하고, 액추에이터를 사용하여 그 환경에 작용하는 자율적인 존재로, 인공지능 기능을 갖추어 의사결정 및 문제 해결을 수행합니다....
4 분 읽기
AI
Intelligent Agents
+4
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....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
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....
7 분 읽기
Supervised Learning
Machine Learning
+4
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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AI
Knowledge Cutoff
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차원 축소
차원 축소는 데이터 처리와 머신러닝에서 핵심적인 기법으로, 데이터셋의 입력 변수 개수를 줄이면서도 필수 정보를 보존하여 모델을 단순화하고 성능을 향상시킵니다....
5 분 읽기
AI
Machine Learning
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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 사...
2 분 읽기
ChatGPT
OpenAI
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챗봇을 위한 Human in the Loop 이해하기: 인간 전문성으로 AI 향상시키기
AI 챗봇에서 Human in the Loop(HITL)의 중요성과 다양한 산업에서 인간 전문성이 AI 시스템의 정확성, 윤리 기준, 사용자 만족도를 높이기 위해 어떻게 활용되는지 알아보세요....
5 분 읽기
AI
Chatbots
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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....
7 분 읽기
AI
Reasoning
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캐글(Kaggle)
캐글(Kaggle)은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들이 협업하고, 학습하며, 대회에 참가하고, 인사이트를 공유할 수 있는 온라인 커뮤니티 및 플랫폼입니다. 2017년 구글에 인수된 이후, 캐글은 경진대회, 데이터셋, 노트북, 교육 자료의 허브로서 인공지능 분야의 혁신과 역량 개발을 ...
9 분 읽기
Kaggle
Data Science
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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....
4 분 읽기
AI
Computer Vision
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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....
4 분 읽기
Keras
Deep Learning
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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....
2 분 읽기
Corpus
NLP
+3
쿠브플로우
쿠브플로우(Kubeflow)는 오픈소스 머신러닝(ML) 플랫폼으로, 쿠버네티스 위에서 ML 워크플로우의 배포, 관리 및 확장을 간소화합니다. 모델 개발부터 배포 및 모니터링까지 ML 라이프사이클 전체를 아우르는 다양한 도구를 제공하여 확장성, 재현성 및 자원 활용도를 높여줍니다....
5 분 읽기
Kubeflow
Machine Learning
+4
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....
3 분 읽기
Cross-Entropy
Machine Learning
+3
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....
5 분 읽기
NLP
Text Classification
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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....
2 분 읽기
TensorFlow
Machine Learning
+3
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 ...
5 분 읽기
AI
Transformers
+4
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....
2 분 읽기
AI
Feature Engineering
+4
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....
3 분 읽기
AI
Feature Extraction
+3
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....
4 분 읽기
AI
Foundation Models
+5
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....
7 분 읽기
PyTorch
Deep Learning
+4
파인튜닝(Fine-Tuning)
모델 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 소폭 조정하여 데이터와 리소스 요구를 줄입니다. 파인튜닝이 전이 학습을 어떻게 활용하는지, 다양한 기법, 모범 사례, 평가 지표를 통해 NLP, 컴퓨터 비전 등에서 모델 성능을 효율적으로 향상하는 방법을 알아보세요....
6 분 읽기
Fine-Tuning
Transfer Learning
+6
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....
5 분 읽기
Pandas
Python
+4
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 지능...
4 분 읽기
Pattern Recognition
AI
+6
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....
4 분 읽기
AI
Search Engine
+5
편향
AI의 편향을 탐구하세요: 그 원인, 머신러닝에 미치는 영향, 실제 사례, 그리고 공정하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 위한 편향 완화 전략을 이해하세요....
7 분 읽기
AI
Bias
+4
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....
4 분 읽기
MAE
Regression
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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....
5 분 읽기
Computer Vision
Deep Learning
+3