U-Net
U-Net 개요 UNet은 이미지 분(Image Segmentation) 작업에서 널리 사용되는 **합성곱 신경망**(Convolutional Neural Network, CNN) 구조로, 2015년 독일 프라이부르크 대학교의 Olaf Ronneberger, Ph...
문서 목록 인공지능
총 20개매크로 F1
# 매크로 F1 ## 개요 **매크로 F1Macro F1)은중 클래스 분류(Multiclass Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나로, 각 클래스별 **F1 점수**(F1 Score)를 계산한 후, 이를 단순 평균하여 전체...
긍정적 예측
# 긍정적 예측 ## 개요 **긍정적 예측**(Positive Prediction)은 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 평가 과정에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 특정 샘플이 "긍정 클래스(Positive Class)"에 속한다고 예측한 경우를 의미합니다. 이는 이...
출력 게이트
# 출력 게이트 개요 **출력 게이트**(Output)는 장단기 기억 장치(Long Short-Term Memory, LSTM)와 같은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, R)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 네트워크의 출력값을 조절하는 역할...
딥러닝 아키텍처
# 딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden l...
추천 시스템
# 추천 시스템 ## 개요 **추천스템**(Recommendation System)은자의 관심사, 행동 패턴, 선호도 등을 분석하여 개인화된 콘텐츠나 아이템을 제안하는 인공지능반의 기술입니다. 이 시템은 사용자가 방대한 정보 속에서 원하는 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 ...
GPT-2
# GPT-2 ## 개요 **GPT-2**(Generative Pre-trained Transformer2)는 OpenAI에서 2019년 발표한 대규모 언어 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 거둔 모델 중 하나입니다. GPT-2는 트랜스포머(T...
FastText
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 표현 학습과 텍스트 분류를 위한 효율적인 머신러닝 도구입니다. 특히 단어 임베딩 생성과 텍스트 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보이며...
파인튜닝
# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식...
What-If Tool
What-If Tool ## 개요**What-If ToolWIT)은 구글(Google)이 개발한 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 도구입니다 이 도구는 머신러닝 모의 예측 결과를 시각화하고, 다양...
드롭아웃
드롭아웃## 개요 드롭아웃**(out)은 인신경망의 과적합overfitting)을 방지하기 위해안된 정규(regularization) 기 중 하나로,2014 제프리 힌턴eoffrey Hinton과 그의 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었습니다. 드롭아웃은 신경망 ...
Doc2Vec
# Doc2Vec **Doc2Vec**은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 **임베딩 기법**으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어...
GPT-3
# GPT-3 ## 개요 **GPT-3Generative Pre-trained Transformer 3는 미국의 인공지 연구 기관인 **OpenAI**가 2020년 6월에 발표한 대규모 언어 모델arge Language Model, LLM)입니다. GPT-3은 자연...
GPT
GPT ##요 GPT(Generative Pre-trained)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 인공지능 모델입니다. GPT는 ...
예측 정확도 균형
# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **...
GPT-4
# GPT-4 ## 개요 GPT-4enetic Pre-trained Transformer 4)는 미국의 인공지능 연구 기업인 **OpenAI**가발한 **대모 언어 모델**(Large Language Model, LLM)의 네 번째 주요 버전으로,2023년 3월에 ...
BLEU
BLEU BLEU(Bilingual Evaluationstudy)는 기번역 시스템의 출력질을 자동으로 평가하기 위해 개발된 지표로, 202년 IBM의 Kishore Papineni와 동료들에 의해 제안되었습니다. 이 지표는 기계 생성한 번역 문장을 이상의 인간 전문 ...
인스턴스 정규화
인스턴스규화 **스턴스 정규**(Instance Normalization, 줄여서 IN)는 딥러닝, 특히 **합성곱 신경망**(CNN) 기반의 이미지 생성 및 스타일 변환 모델에서 널리 사용되는 정규화 기법 중 하나입니다. 배치 정규화(Batch Normalizati...
정밀도
# 정밀도 정밀도(Precision)는 인공지능 특히 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **모델이 긍정 클래스(positive class)로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율**을 의미합니다. 주로 분류(Classification) 작업...
MSE
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 인공지능 및 기계학습 모델의 성능을 평가하는 대표적인 회귀(regression) 문제 지표 중 하나입니다. 예측값과 실제 관측값 사이의 차이를 제곱한 후, 그 평균을 취함으로...