AI 용어 모음집

• 인공지능 (Artificial Intelligence,AI) - 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템

 

• 머신러닝 (Machine Learning: 기계학습) - 기계가 데이터를 기반으로 학습하여 특정 작업을 수행하는 것

 

• 딥러닝 (Deep Learning) - 머신 러닝의 방법 중 하나로, 인간의 두뇌 작동 방식을 흉내낸 것으로 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술

 

• 자연어 처리 (Natural Language Processing) - 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술로, 기계 번역, 감정 분석, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용

 

• 강화 학습 (Reinforcement Learning) - 기계 학습의 한 영역으로 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법

 

• 데이터 마이닝 (Data Mining) - 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 분석하여 가치있는 정보를 추출하는 과정(= KDD(데이터베이스 속의 지식 발견, knowledge-discovery in databases))

 

• 알고리즘 (Algorithm)
  • 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적 절차나 방법을 의미
  • 컴퓨터가 사용자의 데이터(검색 기록, 시청 기록 등)를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하는 체계
• 예측 분석 (Predictive Analytics) -  데이터 마이닝 기법으로 기존 데이터나 미래 상황에 대한 가정을 활용하여 비즈니스 활동 결과를 예측하는 것

 

• 생성형 인공지능(generative artificial intelligence) - 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 일종의 인공지능(AI) 시스템으로 입력 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어낸다.

 

• 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN) - 비지도 학습에 사용되는 인공지능 알고리즘 중 하나로 A생성 모델은 가짜 예시를 만들고, B판별 모델은 가짜 예시와 진짜 예시를 분별하여 정확성을 높이는 방법의 시스템

 

• 클러스터링(Clustering) - 따로따로 작동하는 여러 컴퓨터를 논리적으로 결합하여 전체를 한 대의 컴퓨터처럼 이용할 수 있게 하는 시스템 구축 기술로 현재는 유사성 따위의 개념을 바탕으로 데이터를 몇 개의 그룹으로 분류하는 기법을 통틀어 이르는 말로 사용되고 있고도 있음.

• 회귀 분석 (Regression Analysis) - 매개변수 모델(parametric model)을 이용하여 통계적으로 변수들 사이의 관계를 추정하는 분석방법이다. 주로 독립변수(independent variable)가 종속변수(dependent variable)에 미치는 영향을 확인하고자 사용하는 분석방법
• 특성추출 (Feature Extraction) - 특징들의 조합으로 새로운 특징을 생성하는 것으로 기존 데이터를 이용하여 새로운 데이터를 만들어내는 과정이며 이는 보통 기계 학습의 학습 단계 전에 수행됨

 

• 데이터 전처리 (Data Preprocessing) - 데이터 전처리는 데이터를 분석하기 전에 적합한 형태로 가공하는 일련의 과정

 

• 하이퍼파라미터 (Hyperparameter) - 기계 학습에서 학습률이나 옵티마이저 선택과 같은 매개변수로, 학습 프로세스의 세부사항을 지정하여 모델이 정확하게 결과를 도출할 수 있도록 하는 것

 

• 옵티마이저(Optimization) -  얼마나 틀리는지(loss)를 알게 하는 함수가 loss function(손실함수)이다.
  loss function 의 최솟값을 찾는 것을 확인하는 매개변수로 최소값을 찾아가는 것을 의미
  

 

• 오버피팅 (Overfitting) - 모델링 대상을 설명하는데 불필요한 잡음을 과도하게 모델에 반영하는 상태로 모델의 복잡도를 고려하기 위한 하나의 평가 방법. 정보의 '질'을 높이기 위해 사용됨. (<-> 언더피팅(Underfitting))

 

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• 전이학습 (Transfer Learning) - 하나의  정보로  이루어진  학습이  이후  다른맥락에  학습효과를  보이는  것을  의미