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용어 노트 (14)
2026-05-03
스케일링 법칙 (Scaling Laws)
AI 모델의 성능이 데이터, 모델 크기, 연산량에 따라 어떻게 향상되는지를 설명하는 수학적 법칙입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-05-01
배치 정규화 (Batch Normalization)
신경망 학습을 안정화하고 가속화하는 핵심 기술인 배치 정규화에 대해 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-25
크로스 어텐션 (Cross-Attention)
서로 다른 시퀀스 간의 관계를 파악하는 어텐션 메커니즘으로, 멀티모달 AI의 핵심 기술입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-24
파라미터(Parameter)
AI 모델이 학습을 통해 조정하는 내부 설정값으로, 모델의 능력과 성능을 결정하는 핵심 요소입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-23
전이학습 (Transfer Learning)
기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 효율적인 머신러닝 방법론
메인에서 전문 보기 →2026-04-21
멀티헤드 어텐션 (Multi-Head Attention)
트랜스포머 아키텍처의 핵심으로, 여러 개의 어텐션 헤드가 병렬로 작동해 다양한 관점에서 정보를 포착하는 메커니즘입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-20
디퓨전 모델 (Diffusion Model)
노이즈에서 시작해 점진적으로 데이터를 생성하는 생성형 AI의 핵심 기술입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-16
정규화 (Normalization)
AI 모델의 학습을 안정화하고 성능을 향상시키기 위해 데이터의 분포를 조정하는 핵심 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-15
컨볼루션 (Convolution)
이미지와 같은 격자형 데이터에서 패턴을 인식하는 핵심 연산으로, CNN의 기본 원리를 이루는 필터링 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-14
그래디언트 소실 (Gradient Vanishing)
딥러닝에서 깊은 신경망을 학습시킬 때 기울기가 점점 작아져 학습이 어려워지는 문제입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-12
신경망(Neural Network)
인간의 뇌 구조를 모방해 만든 인공지능의 핵심 학습 구조를 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-10
트랜스포머(Transformer)
ChatGPT와 같은 현대 AI의 핵심이 되는 신경망 아키텍처로, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 혁신적인 성능을 달성했습니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-08
백프로퍼게이션 (Backpropagation)
신경망이 학습하는 핵심 원리인 백프로퍼게이션은 오차를 역방향으로 전파하여 가중치를 조정하는 알고리즘입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-01
어텐션 (Attention)
문장에서 중요한 단어에 '주의'를 두는 방식으로, 트랜스포머의 핵심 개념입니다.
메인에서 전문 보기 →