글 · 용어 · 툴 검색
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블로그 글 (1)
용어 노트 (12)
2026-05-04
어그멘테이션 (Augmentation)
제한된 데이터를 다양하게 변형하여 AI 모델의 학습 성능과 일반화 능력을 높이는 핵심 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-29
강화학습 (Reinforcement Learning)
시행착오를 통해 보상을 최대화하는 학습 방식으로, 게임 AI부터 자율주행까지 다양한 분야에 활용되는 핵심 머신러닝 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-28
앙상블(Ensemble)
여러 AI 모델을 조합해 더 정확한 예측을 만드는 앙상블 학습법을 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-27
경사하강법 (Gradient Descent)
AI 모델이 최적의 답을 찾아가는 핵심 학습 알고리즘인 경사하강법의 원리를 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-23
전이학습 (Transfer Learning)
기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 효율적인 머신러닝 방법론
메인에서 전문 보기 →2026-04-20
디퓨전 모델 (Diffusion Model)
노이즈에서 시작해 점진적으로 데이터를 생성하는 생성형 AI의 핵심 기술입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-17
오버피팅 (Overfitting)
AI 모델이 훈련 데이터에만 과도하게 맞춰져 새로운 데이터에서 성능이 떨어지는 현상을 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-16
정규화 (Normalization)
AI 모델의 학습을 안정화하고 성능을 향상시키기 위해 데이터의 분포를 조정하는 핵심 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-12
신경망(Neural Network)
인간의 뇌 구조를 모방해 만든 인공지능의 핵심 학습 구조를 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-11
임베딩(Embedding)
컴퓨터가 단어나 이미지를 숫자로 변환하여 의미를 이해하게 만드는 핵심 기술입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-08
백프로퍼게이션 (Backpropagation)
신경망이 학습하는 핵심 원리인 백프로퍼게이션은 오차를 역방향으로 전파하여 가중치를 조정하는 알고리즘입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-08
파인튜닝 (Fine-tuning)
미리 훈련된 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시키는 효율적인 방법입니다.
메인에서 전문 보기 →