PR-AUC
PR-AUC (Precision-Recall Area Under the Curve) 1. 개요 PR-AUC는 정밀도-재현율 곡선 아래의 면적(Area Under the Precision-Recall Curve)을 수치화한 지표로, 이진 분류 모델의 성능을 평가하는 데 …
문서 목록 인공지능
총 307개 · 5/16 페이지화자 인식
화자 인식 (Speaker Recognition) 1. 개요 화자 인식(Speaker Recognition)이란 입력된 음성 신호를 분석하여 해당 음성을 생성한 사람이 누구인지 식별하는 생체 인식 기술이다. 이 기술의 핵심 목적은 음성 속에 포함된 화자의 고유한 생체적…
다중 모달 분석
다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를…
편향과 차별
인공지능의 편향과 차별 (AI Bias and Discrimination) 1. 개요 인공지능의 편향과 차별이란 AI 모델이 학습 데이터의 불균형이나 알고리즘의 설계 결함으로 인해 특정 보호 집단(Protected Group, 인종, 성별, 연령, 종교 등)에 대해 체…
Preference Learning
선호도 학습 (Preference Learning) 1. 개요 선호도 학습(Preference Learning)이란 개별 항목에 대한 절대적인 수치(Score)를 예측하는 대신, 두 개 이상의 항목 간의 상대적인 우선순위나 선호 관계를 학습하는 머신러닝의 한 분야이다.…
입력층
입력층 (Input Layer) 입력층이란 인공신경망(Artificial Neural Network)의 가장 첫 번째 계층으로, 외부로부터 데이터를 받아들여 네트워크의 다음 계층(은닉층)으로 전달하는 역할을 합니다. 신경망 구조에서 데이터가 진입하는 관문 역할을 하며,…
평가 가이드라인
평가 가이드라인 1. 개요 평가 가이드라인이란 평가 지표의 정의, 평가자가 준수해야 할 판정 기준, 그리고 데이터 수집 및 검증 절차를 체계화한 문서이다. 인공지능(AI) 모델과 같은 복잡한 시스템은 출력값이 가변적이기 때문에, 평가자의 주관에 따라 결과가 달라질 위험…
활성화 함수
활성화 함수 개요/소개 활성화 함수는 인공신경망(ANN)에서 입력 신호를 처리하여 출력을 생성하는 데 사용되는 핵심 요소입니다. 이 함수는 신경망이 비선형 관계를 학습할 수 있도록 하며, 단순한 선형 모델로는 해결 불가능한 복잡한 문제(예: 이미지 인식, 자연어 처리)…
전파
역전파 알고리즘 (Backpropagation) 1. 개요 역전파 알고리즘(Backpropagation)은 인공신경망(Artificial Neural Network)의 가중치를 업데이트하기 위해 손실 함수의 기울기를 효율적으로 계산하는 방법이다. 출력층에서 발생한 오차…
배치 정규화
배치 정규화 개요 배치 정규화(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Sz…
OECD AI Principles
OECD AI Principles (OECD 인공지능 원칙) 1. 개요 OECD AI Principles는 경제협력개발기구(OECD)가 2019년 5월에 채택한 인공지능(AI) 개발 및 활용에 관한 국제적인 가이드라인입니다. 이 원칙은 AI가 인간의 권리를 존중하고, …
AI 운영
AI 운영 (MLOps) 1. 개요 AI 운영(MLOps, Machine Learning Operations)은 머신러닝 모델의 개발(Development)과 운영(Operations)을 통합하여, 모델의 설계, 배포, 관리 및 모니터링 과정을 자동화하고 효율화하는 체…
편향
편향 요 머신러닝에서 편향(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, 낮은 편향은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, 높은 편향은 …
도메인 적합성
도메인 적합성 (Domain Suitability) 1. 개요 도메인 적합성(Domain Suitability)이란 인공지능 모델이 특정 분야(Domain)의 지식, 용어, 문맥 및 관습을 정확하게 이해하고 이를 바탕으로 해당 분야의 요구사항에 부합하는 결과물을 생성하…
Depthwise Separable Convolution
Depthwise Separable Convolution 1. 개요 Depthwise Separable Convolution(깊이별 분리 합성곱)은 표준 합성곱(Standard Convolution) 연산을 공간적 필터링(Spatial Filtering)과 채널 간 결…
ELECTRA
ELECTRA 개요 ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반…
민감 속성
민감 속성 (Sensitive Attributes) 1. 개요 민감 속성(Sensitive Attributes)이란 인종, 성별, 종교, 정치적 견해 등 개인의 정체성과 밀접하게 연관되어 있으며, 이를 근거로 차별이나 편견이 발생할 가능성이 높은 데이터 특성을 의미한다…
Denoising Autoencoders
Denoising Autoencoders (DAE) 본 문서는 수식을 사용하여 작성되었습니다. 1. 개요 Denoising Autoencoder (DAE)는 입력 데이터에 의도적으로 노이즈(Noise)를 추가한 뒤, 이를 다시 원본 데이터로 복원하도록 학습함으로써 데이…
인공지능
인공지능 개요 인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트…
Fairness Indicators
Fairness Indicators Fairness Indicators는 머신러닝 모델의 예측 결과가 특정 사용자 그룹(인종, 성별, 연령 등)에 대해 편향되어 있는지 측정하고 시각화하여 모델의 공정성을 평가하는 오픈소스 도구 및 프레임워크입니다. 개요 머신러닝 모델은…