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용어 노트 (28)
2026-05-04
어그멘테이션 (Augmentation)
제한된 데이터를 다양하게 변형하여 AI 모델의 학습 성능과 일반화 능력을 높이는 핵심 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-05-03
스케일링 법칙 (Scaling Laws)
AI 모델의 성능이 데이터, 모델 크기, 연산량에 따라 어떻게 향상되는지를 설명하는 수학적 법칙입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-05-02
퓨샷 러닝 (Few-Shot Learning)
적은 양의 예시만으로도 새로운 작업을 학습할 수 있는 머신러닝 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-05-01
배치 정규화 (Batch Normalization)
신경망 학습을 안정화하고 가속화하는 핵심 기술인 배치 정규화에 대해 알아봅니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-29
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 →2026-04-26
LoRA (저차원 적응)
사전 훈련된 대형 AI 모델을 효율적으로 특정 작업에 맞게 조정하는 혁신적인 기법입니다.
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 →2026-04-22
할루시네이션 (Hallucination)
AI 모델이 잘못되거나 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상을 말합니다.
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 →2026-04-19
증류(Distillation)
큰 AI 모델의 지식을 작은 모델에 전수하여 효율적인 모델을 만드는 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-18
양자화(Quantization)
AI 모델의 크기를 줄이고 실행 속도를 높이는 핵심 최적화 기법입니다.
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 →2026-04-14
그래디언트 소실 (Gradient Vanishing)
딥러닝에서 깊은 신경망을 학습시킬 때 기울기가 점점 작아져 학습이 어려워지는 문제입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-13
드롭아웃 (Dropout)
신경망 학습 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하여 과적합을 방지하는 정규화 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 →2026-04-10
트랜스포머(Transformer)
ChatGPT와 같은 현대 AI의 핵심이 되는 신경망 아키텍처로, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 혁신적인 성능을 달성했습니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-09
토큰화(Tokenization)
AI 모델이 텍스트를 이해하기 위해 단어나 문장을 작은 단위로 나누는 전처리 과정입니다.
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 →2026-04-07
프롬프트 엔지니어링
AI가 원하는 답변을 하도록 질문과 지시를 효과적으로 작성하는 기법입니다.
메인에서 전문 보기 →2026-04-07
프롬프트 엔지니어링
AI와 효과적으로 소통하기 위해 명령어를 전략적으로 설계하고 최적화하는 기술입니다.
메인에서 전문 보기 →