휴먼인더루프 [Human-in-the-loop]

인공지능 시스템에 사람이 개입하여 성능, 신뢰성, 안전성 등을 개선하는 과정. 인공지능 시스템의 다양한 과정에 인간이 참여하거나 개입하는 과정을 말한다. 인공지능 시스템은 빠르게 발전하고 있으나, 모든 분야에서 완전 자율적으로 사용하기에는 한계가 존재한다. 인공지능이 처리해야 하는 ...

혼합 분포 군집 [Mixture Distribution Clustering]

복잡한 데이터 분포를 여러 개의 확률 분포의 혼합으로 모델링하는 기계 학습 방법. 데이터의 분포를 여러 개의 확률 분포의 혼합으로 나타내는 기계 학습 방법으로, 학습 과정에서 레이블을 고려하지 않는 비지도 학습에 해당한다. K-평균 클러스터링(K-means Clustering)과 함께 대표적인 군집 ...

도구의 이용 [The use of tools, 道具―利用]

인간이나 동물이 특정 작업을 보다 쉽게 수행하기 위해 외부 물체를 사용하는 것을 말한다. 도구는 물리적인 힘을 더 효과적으로 전달하거나 새로운 능력을 부여해 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와준다. 도구는 인류 역사에서 중요한 역할을 해왔다. 초기 인간은 돌이나 나무로 만든 간...

에포크 [Epoch]

기계 학습에서 전체 학습 데이터가 모델을 한 번 통과하는 과정, 또는 그 단위. 에포크(Epoch)는 기계 학습에서, 학습 데이터 전체가 모델을 통과하는 과정을 의미한다. 기계 학습의 모델은 학습 데이터를 활용하여 손실 함수를 계산하고, 역전파(Backpropagation) 과정을 통해 매개변수를 조정하...

나이브 베이즈 분류 [Naive Bayes Classifier]

베이즈의 정리를 이용해 분류 문제를 수행하는 확률 기반의 기계 학습 모델. 나이브 베이즈 분류는 분류 작업을 수행하는 대표적인 기계 학습 모델로, 베이즈의 정리(Bayes’ Theorem)을 통해 데이터가 클래스에 속할 확률을 구하는 방법이다.나이브 베이즈 분류의 원리만약 A와 B라는 사건이 있...

로지스틱 회귀 분석 [Logistic Regression Analysis]

로지스틱 함수를 통해 분류 문제를 푸는 기계 학습 기법. 로지스틱 회귀 분석은 분류 문제를 풀기 위해 사용하는 기계 학습 모델로, 로지스틱 함수를 통해 확률을 예측하고 이를 바탕으로 분류를 수행한다. 일반적인 회귀 분석과 달리 분류 문제에 주로 사용된다.선형 회귀 분석과 유사하게, 로지...

형태소 분석 [Morpheme Analysis]

형태소를 기반으로 텍스트를 분리하고 처리하는 분석 방법. 텍스트 데이터를 형태소 단위로 분리하고 처리하는 분석 방법을 말한다. 한국어와 같은 교착어(하나의 단어에 조사나 어미가 붙어서 생성되는 형태)에서는, 형태소의 의미를 파악하고 이를 바탕으로 텍스트를 분리하는 과정이 중요하다. ...

소형 언어 모델 [Small Language Models]

거대 언어 모델과 비교하여 상대적으로 적은 수의 매개변수로 구성되며, 주로 저전력 환경 또는 특화된 작업에서 사용되는 자연어 처리 모델. 소형 거대 언어 모델(Small LLM)과 같은 표현으로도 불린다. 소형 언어 모델은 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 비교하여, 매개변수의 수...

카보베르데 요약

북대서양에 있는 섬나라로, 정식명칭은 카보베르데공화국(Republic of Cabo Verde)이다. 1456년 포르투갈인(人)에 의해 발견된 후 1495년까지 포르투갈 국왕의 개인 소유지였고, 그 후 식...

용액의 진하기 [Concentration, 濃度―]

용액에서 용질이 용매에 얼마나 많이 녹아 있는지를 나타내는 척도이며, 이를 농도라고도 한다. 용질의 양이 많을수록 용액은 더 진해진다. 용액 내에서 용질이 얼마나 녹아 있는지를 나타...