# Supervised Fine-tuning (지도 미세 조정) **Supervised Fine-tuning**(SFT, 지도 미세 조정)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이나 다른 딥러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 전문화시키기 위해, 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 모델의 가중치를 추가로 학습시...
검색 결과
"super"에 대한 검색 결과 (총 163개)
# Superplasticizer **plasticizer**(초고성능 감제)는 콘크리트 유동성을 극대화하면서도 물 사용량을 크게 줄일 수 있도록 설계된성능 첨가제이다. 이는 현대 건축 구조물에서 고강도, 고내구성 콘크리트를 제조하는 데 필수적인 재료로, 콘크리트의 작업성(워커빌리티) 향상과 함께 수화열 감소, 균열 저항성 향상 등의 이점을 제공한다. S...
# 관측 문제 (Measurement Problem) ## 개요 **관측 문제**(Measurement Problem)는 양자역학의 수학적 형식주의와 우리가 경험하는 물리적 현실 사이의 근본적인 불일치를 설명하는 개념적 난제입니다. 양자역학은 미시 세계의 입자들이 파동 함수(wave function)라는 확률 진폭으로 기술된다는 점에서 매우 성공적이지만...
# 사전 학습 (Pre-training) **사전 학습**(Pre-training)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 방대한 양의 데이터로부터 모델의 초기 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 학습하는 과정을 의미합니다. 이는 주로 **전이 학습**(Transfer Learning)의 핵심 단계로 활용되며, 특정 태스크(Task)에 대한 미세 조정(F...
# 범죄율 예측 (Crime Rate Prediction) **범죄율 예측**은 데이터 과학과 머신러닝 기법을 활용하여 특정 지역과 시간대에서의 범죄 발생 가능성을 사전에 추정하는 분석 방법론입니다. 이는 전통적인 치안 활동이 사후 대응에 집중되어 있었다면, 데이터 기반의 선제적 개입을 통해 사회 안전망을 강화하는 데 목적이 있습니다. 주로 지리정보시스템...
# 테스트 데이터 (Test Data) ## 개요 **테스트 데이터(Test Data)**는 소프트웨어 개발, 시스템 테스트, 데이터 분석 모델 검증 등 다양한 기술적 과정에서 사용 목적으로 생성되거나 수집된 가상의 또는 실제 데이터의 집합을 의미합니다. 소프트웨어 공학이나 데이터 과학 분야에서 '테스트 데이터'는 시스템의 기능적 정확성, 성능, 보안성...
# 인공지능 기술 백서 ## 개요 **인공지능(AI, Artificial Intelligence)**은 인간의 지능적 행위를 모방하여 기계가 학습, 추론, 문제 해결, 지각, 언어 이해 등의 능력을 갖추도록 하는 컴퓨터 과학의 핵심 분야입니다. 본 기술 백서는 인공지능의 기본 개념, 주요 기술 분류, 핵심 알고리즘, 그리고 현대 산업에서의 적용 사례와 ...
# 정확도 향상 (Accuracy Improvement) **정확도 향상**은 자동화 시스템, 알고리즘, 또는 데이터 처리 파이프라인에서 출력 결과의 신뢰성과 정밀도를 높이기 위한 일련의 기술적 접근법과 방법론을 포괄하는 개념입니다. 특히 인공지능(AI), 머신러닝, 로봇 공학, 그리고 비즈니스 프로세스 자동화(BPA) 분야에서 시스템의 성능을 평가하는 ...
# 의료 이미지 분류 (Medical Image Classification) ## 개요 **의료 이미지 분류(Medical Image Classification)**는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 의료 영상 데이터(엑스레이, CT, MRI, 초음파, 조직 슬라이드 등)를 분석하고, 해당 이미지가 특정 질병...
# 세그먼테이션 (Segmentation) **세그먼테이션(Segmentation)**은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 이미지 처리 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 기법으로, 거대한 데이터 집합이나 복잡한 신호를 의미 있는 하위 그룹이나 영역으로 나누는 과정을 의미합니다. 본 문서에서는 데이터 과학의 맥락에서 주로 활용되는 **데이터 세그먼테이션**과...
# 집단별 성능 지표 (Stratified Performance Metrics) ## 개요 **집단별 성능 지표(Stratified Performance Metrics)**는 머신러닝 및 데이터 과학 모델의 평가 과정에서 전체 데이터셋의 평균 성능만으로는 파악하기 어려운 하위 그룹(Sub-group) 간의 성능 편차(Disparity)를 정량화하기 위해...
# 잔차 연결 (Residual Connection) ## 개요 **잔차 연결**(Residual Connection), 또는 **잔차 학습**(Residual Learning)은 심층 신경망(Deep Neural Network)의 학습 효율성을 획기적으로 개선하기 위해 도입된 핵심 기법입니다. 이 개념은 특히 **딥러닝(Deep Learning)** ...
# Pattern Recognition and Machine Learning **Pattern Recognition and Machine Learning**(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서...
# 레이블의 분포 (Label Distribution) ## 개요 **레이블의 분포(Label Distribution)**는 기계 학습(Machine Learning) 및 데이터 과학 분야에서 분류(Classification) 문제의 타겟 변수(Target Variable)가 데이터셋 내에서 어떻게 할당되어 있는지를 나타내는 통계적 특성입니다. 특히 지...
# 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. ## 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 ...
# 노이즈 로버스트 모델링 (Noise-Robust Modeling) ## 개요 **노이즈 로버스트 모델링**(Noise-Robust Modeling)은 음성 인식 시스템이 배경 소음, 화자 간 변이, 채널 왜곡 등 다양한 환경적 요인으로 인한 잡음(Noise)에 강건하게(Robust) 작동하도록 설계된 모델링 기법을 포괄하는 개념입니다. 이상적인 청정...
# 그래프 신경망 (Graph Neural Networks) **그래프 신경망**(Graph Neural Networks, **GNN**)은 그래프 구조의 데이터를 직접 처리하고 학습할 수 있는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. 기존 합성곱 신경망(CNN)이 정방형 그리드 구조(이미지)나 시계열 데이터(RNN)에 특화되어 있다면, GNN은 노드(Node)와 ...
# 리니어ReLU (LinearReLU) **리니어ReLU(LinearReLU)**는 인공 신경망(Artificial Neural Networks)에서 활성화 함수(Activation Function)로 사용되는 수학적 연산자입니다. 이 함수는 입력값이 양수일 경우 선형적으로 값을 전달하고, 음수일 경우 0으로 고정하는 **ReLU(Rectified Li...
# 고속 충전 (Fast Charging) ## 개요 **고속 충전**(Fast Charging)은 스마트폰, 태블릿, 노트북 등 휴대용 전자기기의 배터리를 일반 충전 방식보다 훨씬 짧은 시간 내에 충전하는 기술을 총칭합니다. 기존의 표준 USB 충전(보통 5V/1A 또는 5V/2.5A 수준)이 배터리를 완전히 충전하는 데 2~3시간 이상 소요되는 반면...
# 알파고 (AlphaGo) **알파고**(AlphaGo)는 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로, 고대 중국의 보드 게임인 **바둑**을 플레이하기 위해 설계되었습니다. 알파고의 가장 큰 의의는 인간 전문가를 상대로 바둑에서 승리한 최초의 컴퓨터 프로그램이라는 점에 있으며, 이는 인공지능 역사상 중요한 전환점이 되었습니다...