Home-theater-designers
인공 지능(AI)을 탐색하는 것은 혼란스러운 기술 용어와 무의미한 전문 용어의 미로에 들어가는 것처럼 느껴질 수 있습니다. AI에 익숙한 사람들도 혼란스러워 머리를 긁적일 수 있습니다.
이를 염두에 두고 필요한 지식을 갖추기 위해 포괄적인 AI 용어집을 만들었습니다. 인공 지능 자체에서 기계 학습 및 데이터 마이닝에 이르기까지 모든 필수 AI 용어를 평이하고 간단한 언어로 해독합니다.
오늘의 메이크업 비디오 콘텐츠를 계속하려면 스크롤하세요.
호기심 많은 초보자이든 AI 애호가이든 다음 AI 개념을 이해하면 AI의 힘을 더 잘 활용할 수 있습니다.
1. 알고리즘
알고리즘은 기계가 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위해 따르는 일련의 지침 또는 규칙입니다.
2. 인공지능
AI는 기계가 인간 지능을 모방하고 지능적인 존재와 일반적으로 관련된 작업을 수행하는 능력입니다.
3. 인공일반지능(AGI)
강인공지능(strong AI)이라고도 불리는 AGI는 인간과 유사한 고도의 지능 능력을 보유한 AI의 일종이다. 하는 동안 인공 일반 지능 한때 주로 이론적인 개념이자 연구를 위한 풍부한 놀이터였던 많은 AI 개발자들은 이제 인류가 향후 10년 안에 AGI에 도달할 것이라고 믿고 있습니다.,
4. 역전파
역전파는 신경망이 정확도와 성능을 개선하는 데 사용하는 알고리즘입니다. 출력의 오류를 계산하고 네트워크를 통해 다시 전파하고 더 나은 결과를 얻기 위해 연결의 가중치와 편향을 조정하는 방식으로 작동합니다.
5. 바이어스
AI 편향 특정 예측을 다른 예측보다 더 자주 수행하는 모델의 경향을 나타냅니다. 바이어스는 모델의 교육 데이터 또는 고유한 가정으로 인해 발생할 수 있습니다.
6. 빅데이터
빅 데이터는 기존 방법으로 처리하기에는 너무 크거나 너무 복잡한 데이터 세트를 설명하는 용어입니다. 의사 결정을 개선하기 위해 귀중한 통찰력과 패턴을 추출하기 위해 방대한 정보 집합을 분석하는 작업이 포함됩니다.
7. 챗봇
챗봇은 문자 또는 음성 명령을 통해 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션할 수 있는 프로그램입니다. 챗봇은 인간과 같은 응답을 이해하고 생성할 수 있으므로 고객 서비스 애플리케이션을 위한 강력한 도구가 됩니다.
8. 인지 컴퓨팅
인지 컴퓨팅은 인지, 학습, 추론 및 문제 해결과 같은 인간의 인지 능력을 모방하는 시스템 개발에 중점을 둔 AI 분야입니다.
9. 전산 학습 이론
기계 학습의 알고리즘과 수학적 모델을 연구하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신이 어떻게 지식을 습득하고, 예측하고, 성능을 향상시킬 수 있는지 이해하기 위해 학습의 이론적 토대에 중점을 둡니다.
10. 컴퓨터 비전
컴퓨터 시각 인식 디지털 이미지와 비디오에서 시각 정보를 추출하는 기계의 능력을 말합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 물체 감지, 얼굴 인식, 의료 영상 및 자율 주행 차량과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
11. 데이터 마이닝
데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 귀중한 지식을 획득하는 프로세스입니다. 통계 분석 및 기계 학습 기술을 사용하여 데이터의 패턴, 관계 및 추세를 식별하여 의사 결정을 개선합니다.
12. 데이터 사이언스
데이터 과학에는 과학적 방법, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 데이터에서 인사이트를 추출하는 작업이 포함됩니다. 데이터 마이닝보다 포괄적이며 복잡한 문제를 해결하기 위한 데이터 수집, 데이터 시각화 및 예측 모델링을 포함한 광범위한 활동을 포함합니다.
Windows 10 게임용 성능 조정
13. 딥 러닝
딥 러닝은 방대한 양의 데이터로부터 학습하기 위해 여러 계층(신경망 내에서 상호 연결된 노드)이 있는 인공 신경망을 사용하는 AI의 한 분야입니다. 기계가 다음과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 자연어 처리 , 이미지 및 음성 인식.
14. 생성 AI
Generative AI는 텍스트, 오디오, 비디오 및 시뮬레이션을 생성할 수 있는 인공 지능 시스템 및 알고리즘을 설명합니다. 이러한 AI 시스템은 기존 데이터에서 패턴과 예를 학습하고 해당 지식을 사용하여 새롭고 독창적인 출력을 생성합니다.
15. 환각
AI 환각 모델이 사실적으로 부정확하거나 관련이 없거나 무의미한 결과를 생성하는 경우를 말합니다. 이는 컨텍스트 부족, 교육 데이터 제한 또는 아키텍처를 비롯한 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다.
16. 하이퍼파라미터
하이퍼파라미터는 알고리즘 또는 기계 학습 모델이 학습하고 작동하는 방식을 정의하는 설정입니다. 하이퍼파라미터에는 학습률, 정규화 강도 및 네트워크의 숨겨진 계층 수가 포함됩니다. 필요에 따라 이러한 매개변수를 조정하여 모델의 성능을 미세 조정할 수 있습니다.
17. 대형 언어 모델(LLM)
LLM은 방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델이며 감독 학습을 사용하여 주어진 컨텍스트에서 다음 토큰을 생성하여 사용자 입력에 대한 의미 있는 컨텍스트 응답을 생성합니다. '대형'이라는 단어는 언어 모델에서 광범위한 매개변수를 사용함을 나타냅니다. 예를 들어, GPT 모델은 수천억 개의 매개변수를 사용합니다. 다양한 NLP 작업을 수행합니다.
18. 기계 학습
기계 학습 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습하고 예측하는 방법입니다. 이는 컴퓨터에 데이터를 공급하고 데이터 내의 패턴을 식별하여 결정이나 예측을 할 수 있도록 권한을 부여하는 것과 같습니다.
Gmail에서 누군가를 차단 해제하는 방법
19. 신경망
신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 계산 모델입니다. 이것은 레이어로 구성된 상호 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성됩니다. 각 뉴런은 네트워크의 다른 뉴런으로부터 입력을 받아 패턴을 학습하고 결정을 내릴 수 있습니다. 신경망은 기계 학습 모델이 다양한 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있도록 하는 핵심 구성 요소입니다.
20. 자연어 생성(NLG)
자연어 생성은 구조화된 데이터에서 사람이 읽을 수 있는 텍스트 생성을 처리합니다. NLG는 콘텐츠 제작, 챗봇 및 음성 비서에서 응용 프로그램을 찾습니다.
21. 자연어 처리(NLP)
자연어 처리 기계가 사람이 읽을 수 있는 텍스트나 음성을 해석, 이해 및 응답하는 능력입니다. 감정 분석, 텍스트 분류, 질문 답변 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.
22. 오픈AI
OpenAI는 2015년 미국 샌프란시스코에 설립된 인공지능 연구소입니다. 이 회사는 인간만큼 똑똑해 보일 수 있는 AI 도구를 개발하고 배포합니다. OpenAI의 대표 제품인 ChatGPT는 2022년 11월에 출시되었으며 다양한 주제에 대한 답변을 제공하는 기능으로 가장 발전된 챗봇으로 예고되고 있습니다.
23. 패턴 인식
패턴 인식은 데이터에서 패턴을 식별하고 해석하는 AI 시스템의 기능입니다. 패턴 인식 알고리즘은 얼굴 인식, 사기 감지 및 음성 인식에서 응용 프로그램을 찾습니다.
24. 순환 신경망(RNN)
피드백 연결을 사용하여 순차적 데이터를 처리할 수 있는 일종의 신경망입니다. RNN은 이전 입력의 메모리를 유지할 수 있으며 NLP 및 기계 번역과 같은 작업에 적합합니다.
25. 강화 학습
강화 학습은 AI 에이전트가 시행 착오를 통한 상호 작용을 통해 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습 기술입니다. 에이전트는 행동에 따라 알고리즘으로부터 보상 또는 처벌을 받아 시간이 지남에 따라 성능을 향상하도록 안내합니다.
26. 감독 학습
원하는 출력으로 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 기계 학습 방법입니다. 모델은 레이블이 지정된 데이터에서 일반화하고 새 데이터에 대해 정확한 예측을 수행합니다.
27. 토큰화
토큰화는 텍스트 문서를 토큰이라는 더 작은 단위로 분할하는 프로세스입니다. 이러한 토큰은 단어, 숫자, 구, 기호 또는 프로그램에서 사용할 수 있는 텍스트의 모든 요소를 나타낼 수 있습니다. 토큰화의 목적은 전체 텍스트를 단일 문자열로 처리하지 않고 구조화되지 않은 데이터를 최대한 이해하는 것입니다. 이는 계산상 비효율적이고 모델링하기 어렵습니다.
28. 튜링 테스트
1950년 앨런 튜링이 도입한 이 테스트는 인간과 구별할 수 없는 지능을 나타내는 기계의 능력을 평가합니다. 그만큼 튜링 테스트 어느 것이 어느 것인지 알지 못한 채 인간 및 기계와 상호 작용하는 인간 판사를 포함합니다. 심사위원이 기계와 인간을 구별하지 못하면 기계는 테스트를 통과한 것으로 간주됩니다.
29. 비지도 학습
모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 추론하는 기계 학습 방법입니다. 데이터에서 패턴을 발견하여 보이지 않는 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
인공 지능의 언어 수용
AI는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키는 빠르게 진화하는 분야입니다. 그러나 끊임없이 등장하는 새로운 유행어가 너무 많아 이 분야의 최신 발전을 따라가기가 어려울 수 있습니다.
일부 용어는 맥락 없이 추상적으로 보일 수 있지만 기계 학습에 대한 기본적인 이해와 결합하면 의미가 명확해집니다. 이러한 용어와 개념을 이해하면 인공 지능 영역 내에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 강력한 기반을 마련할 수 있습니다.