인공지능 관련 용어 정리
[ AI ] 인공지능 이란 무엇인가요?
기계와 대화를 나눈다면 어떤 느낌일지 궁금한 적이 있나요? 아니면 로봇이 복잡한 작업을 수행하는 모습을 지켜보는 것은 어떨까요? 인공 지능(AI)은 이러한 시나리오를 가능하게 하는 기술입
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기계 학습 Machine Learning
머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 알고리즘 및 통계 모델을 사용하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 기계 학습은 자연어 처리, 이미지 인식 및 예측 분석과 같은 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
[ AI ] 머신러닝 이란 무엇인가요?
넷플릭스가 어떻게 사용자의 취향에 맞는 영화를 추천하는지, 이메일이 스팸을 어떻게 걸러내는지 궁금한 적이 있으신가요? 그 해답은 바로 머신 러닝의 마법에 있습니다. 머신 러닝은 컴퓨터
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신경망 Neural Networks
신경망은 인간의 뇌 구조를 모델로 한 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 신경망은 데이터의 패턴과 특징을 인식하는 데 사용되며 음성 인식, 이미지 처리 및 자연어 처리와 같은 응용 프로그램에 널리 사용됩니다.
[ AI ] 신경망 이란 무엇인가요?
기계가 어떻게 이미지를 인식하고, 언어를 번역하고, 심지어 자동차를 운전하는 법을 배울 수 있는지 궁금한 적이 있나요? 그 해답은 신경망이라는 매혹적인 세계에 있습니다. 이 글에서는 신경
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딥 러닝 Deep Learning
딥 러닝은 여러 계층의 신경망을 사용하는 일종의 기계 학습입니다. 딥 러닝은 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 식별하는 데 사용되며 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 로봇 공학과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다.
[ AI ] 딥러닝이란 무엇인가요?
자율주행차가 어떻게 복잡한 도로를 탐색할 수 있는지, 가상 비서가 어떻게 사람의 말을 이해할 수 있는지 궁금한 적이 있나요? 그 해답은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 복잡한
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자연어 처리 Natural Language Processing
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 인간의 언어를 분석, 이해 및 생성하는 연구 분야입니다. NLP는 챗봇, 언어 번역 및 음성 인식과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
[ AI ] 자연어 처리( NLP ) 란 무엇인가요?
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 과학과 언어학의 학제 간 분야로, 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 알고리즘과 계산 모델을 개발하는 데 중점을 둡니다. NLP는 기계가 자연스럽고 직관적인 방
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인공신경망 Artificial Neural Networks
인공 신경망은 생물학적 신경망의 구조와 기능을 모방하도록 설계된 기계 학습 모델입니다. 인공 신경망은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
[ AI ] 인공신경망이란 무엇인가요?
Google 포토가 어떻게 친구와 가족의 이미지를 인식하고 분류할 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 또는 Siri, Alexa 및 기타 가상 도우미가 어떻게 음성 명령을 이해하고 응답할 수 있습니까? 그 비밀
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강화 학습 Reinforcement Learning
강화 학습은 원하는 행동에 대해 보상하고 바람직하지 않은 행동에 대해 처벌함으로써 결정을 내리도록 에이전트를 훈련시키는 기계 학습의 한 유형입니다. 강화 학습은 로봇 공학, 게임 플레이, 자율 주행 차량과 같은 애플리케이션에서 사용됩니다.
[ AI ] 강화학습 이란 무엇인가요?
AI가 어떻게 게임을 플레이하고 로봇을 제어하거나 현명한 결정을 내리는 방법을 배울 수 있는지 궁금한 적이 있나요? 에이전트가 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습할 수 있도록 하는 인공
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컴퓨터 비전 Computer Vision
컴퓨터 비전은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 주변 세계의 시각적 데이터를 분석하고 해석하는 연구 분야입니다. 컴퓨터 비전은 이미지 인식, 물체 감지 및 자율 주행 자동차와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
[ AI ] 컴퓨터비전 은 무엇인가요?
스마트폰 카메라가 어떻게 얼굴을 인식하는지 궁금한 적이 있나요? 또는 자율주행차가 어떻게 장애물을 피할 수 있는지 궁금하신가요? 컴퓨터가 시각 세계를 '보고' 이해하도록 가르치는 인공
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데이터 마이닝 Data Mining
데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 관계를 발견하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 마케팅, 고객 세분화 및 사기 탐지와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
[ AI ] 데이터 마이닝 이란 무엇인가요?
데이터 마이닝이란 ? 매일 생성되는 방대한 양의 데이터에 대해 궁금한 적이 있으신가요? 마치 끝이 보이지 않는 거대한 금광과도 같습니다. 하지만 우리는 금 대신 더 나은 의사결정을 내리는
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생성형 AI Generative AI
이 용어는 많은 데이터를 입력받아 입력 데이터를 모방한 새로운 데이터를 생성하는 인공지능의 한 유형을 의미합니다. 단순히 효율성을 개선하는 것을 넘어 이전에 볼 수 없었던 창작물을 만들어낼 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 음성 데이터 생성 등이 그 예입니다.
[ AI ] 생성형 AI 란 무엇인가요?
요즘 뉴스를 보면 ChatGPT, DALL-E, Google Bard와 같은 생성형 인공 지능(AI) 시스템에 대한 언급을 자주 볼 수 있습니다. 이러한 혁신적인 AI 모델이 무엇을 할 수 있고 어떤 이점을 제공하는지 조금은
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결정 트리 Decision Trees
결정 트리는 일련의 규칙 또는 기준에 따라 결정을 내리는 데 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 고객 세분화, 사기 탐지 및 의료 진단과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
유전자 알고리즘 Genetic Algorithms
유전 알고리즘은 자연 선택 과정에서 영감을 받은 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 유전 알고리즘은 복잡한 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾는 데 사용되며 엔지니어링 설계, 재무 모델링 및 게임 플레이와 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
베이지안 네트워크 Bayesian Networks
베이지안 네트워크는 불확실한 지식을 표현하고 추론하는 데 사용되는 일종의 확률 그래픽 모델입니다. 베이지안 네트워크는 의료 진단, 위험 분석 및 재무 모델링과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
퍼지 논리 Fuzzy Logic
퍼지 논리는 추론의 부정확성과 불확실성을 허용하는 논리 유형입니다. 퍼지 논리는 제어 시스템, 의사 결정 및 패턴 인식과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
서포트 벡터 머신 Support Vector Machines
서포트 벡터 머신은 분류 및 회귀 분석에 사용되는 기계 학습 알고리즘 유형입니다. 서포트 벡터 머신은 이미지 인식, 텍스트 분류 및 생물정보학과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
인공지능 윤리 Artificial Intelligence Ethics
인공지능윤리는 인공지능의 윤리적, 도덕적 의미를 다루는 연구 분야입니다. 여기에는 편견, 개인 정보 보호 및 책임과 같은 문제가 포함됩니다.
앙상블 학습 Ensemble Learning
앙상블 학습은 예측의 정확성과 견고성을 개선하기 위해 여러 모델을 결합하는 기계 학습 기술입니다. 앙상블 학습은 이미지 분류, 음성 인식 및 금융 모델링과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
비지도 학습 Unsupervised Learning
비지도 학습은 명시적인 레이블이나 대상 없이 데이터에 대해 모델을 교육하는 기계 학습 유형입니다. 비지도 학습은 클러스터링, 차원 감소, 이상 감지와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
준지도 학습 Semi-Supervised Learning
준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합에 대해 모델을 교육하는 기계 학습 유형입니다. 준지도 학습은 의학적 진단이나 자연어 처리와 같이 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 비용이 많이 드는 애플리케이션에 사용됩니다.
전이 학습 Transfer Learning
전이 학습은 한 도메인에서 다른 도메인으로 지식과 기능을 이전하는 것과 관련된 기계 학습 기술입니다. 전이 학습은 이미지 인식, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
경사하강법 Gradient Descent
경사하강법은 기계 학습에서 비용 함수의 최소값을 찾는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 경사 하강법은 신경망 훈련 및 회귀 모델 최적화와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
이들은 자주 사용되는 많은 인공 지능 용어 중 일부에 불과합니다. 이러한 용어를 이해하는 것은 인공 지능 분야에서 일하거나 연구하는 모든 사람에게 필수적입니다. 이러한 용어와 개념에 익숙해지면 해당 분야에 대한 이해를 높이고 작업이나 연구에 인공 지능을 적용하는 방법에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
합성곱 신경망 Convolutional Neural Networks
컨볼루션 신경망은 이미지 데이터를 처리하고 분석하도록 설계된 일종의 신경망입니다. 컨볼루션 신경망은 객체 감지, 이미지 분류 및 안면 인식과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
순환 신경망 Recurrent Neural Networks
순환 신경망은 텍스트나 음성과 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 일종의 신경망입니다. 순환 신경망은 언어 번역, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
인공 일반 지능 Artificial General Intelligence
인공 일반 지능(AGI)은 인간 지능에 필적하는 방식으로 배우고 추론할 수 있는 가상의 인공 지능 형태입니다. AGI는 종종 인공 지능 연구의 궁극적인 목표로 간주됩니다.
엣지 컴퓨팅 Edge Computing
엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성되는 위치에 더 가까운 네트워크 엣지에서 데이터를 처리하는 분산 컴퓨팅 패러다임입니다. 엣지 컴퓨팅은 자율주행차, 스마트 도시, 산업 자동화와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
인지 컴퓨팅 Cognitive Computing
인지 컴퓨팅은 인지, 추론, 학습과 같은 인간의 인지 기능을 모방하도록 설계된 일종의 인공 지능입니다. 인지 컴퓨팅은 의료 진단, 자연어 처리 및 사기 탐지와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
Explainable AI
Explainable AI는 인간이 쉽게 이해하고 해석할 수 있는 인공지능 모델 및 시스템 개발에 중점을 둔 연구 분야입니다. Explainable AI는 자율 주행 차량, 의료 진단 및 금융 모델링과 같은 애플리케이션에서 사용되며 모델이 어떻게 결정을 내리는지 이해할 수 있어야 합니다.
ChatGPT
ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 GPT-3 아키텍처를 기반으로 하는 언어 모델의 특정 인스턴스입니다. ChatGPT는 방대한 텍스트 데이터 세트에 대해 교육을 받았으며 자연어 쿼리에 대해 사람과 같은 응답을 생성할 수 있습니다.
ChatGPT는 챗봇, 언어 번역 및 콘텐츠 생성과 같은 다양한 응용 프로그램에서 사용되었습니다. 이 모델은 고품질의 일관된 응답을 생성하는 능력으로 찬사를 받았지만 잘못된 정보를 퍼뜨리거나 편향된 콘텐츠를 생성할 가능성으로 인해 비판을 받기도 했습니다.
전반적으로 ChatGPT 및 기타 언어 모델은 우리가 컴퓨터와 상호 작용하고 자연어 처리를 사용하는 방법을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 해결해야 할 중요한 윤리적 및 사회적 질문도 제기합니다.
생성적 적대 신경망 Generative Adversarial Networks (GAN)
GAN은 제너레이터와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델 클래스로, 서로 경쟁하며 실제와 같은 데이터 샘플을 생성하기 위해 작동합니다.
장단기 메모리 Long Short-Term Memory ( LSTM )
LSTM 은 순환 신경망(RNN) 아키텍처의 한 유형으로, RNN의 소실 경사 문제를 해결하기 위해 특별히 설계되어 장기 종속성을 학습할 수 있습니다.
군집 지능 Swarm Intelligence
군집지능은 개미나 벌과 같은 사회적 곤충의 집단 행동에서 영감을 얻은 인공 지능의 한 형태로, 개별 에이전트 간의 상호 작용에서 집단의 지능이 나타납니다.
휴리스틱 검색 Heuristic Search
휴리스틱 검색은 지름길이나 경험 법칙을 사용하여 신속하게 해결책을 찾거나 의사 결정을 내리는 문제 해결 방법으로, 일반적으로 완벽한 솔루션을 계산하는 데 계산 비용이 너무 많이 들거나 시간이 많이 소요될 때 사용됩니다.
마르코프 의사 결정 프로세스 Markov Decision Processes (MDPs)
마르코프 의사 결정 프로세스 는 장기적인 보상을 최적화하기 위해 에이전트가 불확실한 상황에서 불연속적인 시간 단계로 의사 결정을 내리는 의사 결정 문제를 모델링하기 위한 수학적 프레임워크입니다.
캡슐 네트워크 Capsule Networks
캡슐네트워크는 특징 간의 공간적 관계를 인코딩하여 일반화 및 견고성을 향상시킴으로써 컨볼루션 신경망(CNN)의 일부 한계를 해결하는 것을 목표로 하는 신경망 아키텍처의 한 유형입니다.
시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq) 모델 Sequence-to-Sequence Models
시퀀스 투 시퀀스 모델은 기계 번역이나 텍스트 요약과 같이 입력 시퀀스를 출력 시퀀스에 매핑하는 작업에 사용되는 딥러닝 모델 클래스입니다.
다중 에이전트 시스템 Multi-Agent Systems
다중 에이전트 시스템은 여러 지능형 에이전트가 상호 작용하고 협력하여 공동의 목표를 달성하거나 작업을 수행하는 시스템을 설계하고 구현하는 데 중점을 두는 인공 지능 영역입니다.
오토 인코더 Autoencoders
오토 인코더는 차원 축소 및 특징 학습에 사용되는 비지도 학습 신경망의 한 유형으로, 네트워크가 입력 데이터를 저차원 표현으로 인코딩한 다음 원래 데이터로 다시 디코딩하는 방법을 학습합니다.
지식 표현 Knowledge Representation
지식표현이란 지식과 정보를 기계가 쉽게 이해하고 문제 해결과 의사 결정에 활용할 수 있는 방식으로 표현, 구성, 조작하는 것을 다루는 인공 지능 분야입니다.
데이터셋 Dataset
데이터셋 이란 데이터를 모아놓은 집합입니다. 일반적으로 일정한 순서와 태그를 가진 관련 데이터 포인트의 모음입니다. 데이터셋은 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
챗봇 Chatbot
챗봇은 사람과 사람 간의 대화를 모방한 방식으로 텍스트 또는 음성 명령을 통해 사람들과 소통하도록 설계된 프로그램입니다.
과적합 Overfitting
과적합이란 학습 데이터의 세부 사항과 노이즈를 학습한 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 제대로 작동하지 않을 정도로 학습한 것을 말합니다. 모델이 본질적으로 너무 복잡해져 일반화할 수 없는 상태로, 일반적으로 머신 러닝 모델에서는 바람직하지 않습니다.
편향성 Bias
AI 에서의 편향성이란 입력 데이터의 특성으로 인해 알고리즘이 특정 방향으로 기울어지는 경향을 말합니다. 이는 불공정한 결과나 잘못된 예측으로 이어질 수 있습니다.
특징 추출 Feature Extraction
특징추출은 머신러닝 알고리즘에 사용할 데이터 세트에서 가장 중요한 부분을 식별하고 분리하는 프로세스입니다. 특징 추출은 모델 학습 프로세스를 보다 효율적으로 만들고 종종 성능을 향상시킬 수 있습니다.
결론
(*** 지속적으로 용어 업데이트 예정입니다. *** )
결론적으로 포스팅 한 인공 지능 용어는 AI 분야에서 사용되는 많은 개념과 기술의 작은 용어 설명에 불과합니다.
이러한 용어와 그 적용을 이해함으로써 개인은 작업이나 연구에서 인공 지능의 잠재적인 사용과 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.
기계 학습에서 설명 가능한 AI에 이르기까지 인공 지능 분야는 끊임없이 진화하고 있으며 최신 개념과 기술에 대한 최신 정보를 유지하는 것은 해당 분야에서 일하거나 연구하는 모든 사람에게 필수적입니다. AI가 계속해서 발전하고 다양한 산업과 일상 생활의 측면에 통합됨에 따라 개인이 이러한 핵심 개념과 잠재적 영향을 인식하는 것이 중요해질 것입니다.
