# 파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중...
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"봇"에 대한 검색 결과 (총 251개)
# 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 ...
# 스위치 (Switch) **스위치(Switch)**는 전기 회로의 연결과 단절을 제어하는 기본 전자 소자 또는 장치를 의미합니다. 일반적으로 전류의 흐름을 차단하거나 통과시키는 역할을 하며, 사용자가 직접 조작하는 기계식 스위치부터 반도체 소자를 이용한 전자식 스위치까지 다양한 형태와 원리로 존재합니다. 스위치는 현대 전자공학의 핵심 구성 요소로, 컴...
# 예측 제어 (Predictive Control) **예측 제어**(Predictive Control)는 공학 및 제어 이론에서 시스템의 미래 동작을 예측하여 최적의 제어 입력을 결정하는 고급 제어 기법입니다. 특히 **모델 예측 제어**(Model Predictive Control, MPC)라고도 불리며, 현재 상태와 미래의 시스템 거동을 수학적으로 ...
# 파이썬(Python) 파이썬은 높은 가독성과 간결한 문법을 지향하는 인터프리터 방식의 고급 프로그래밍 언어로, 다양한 도메인에서 널리 사용되는 범용 프로그래밍 환경입니다. > **참고**: 본 문서는 **Python 3.x 시리즈**를 기준으로 작성되었습니다. Python 2는 공식 지원이 종료되었으므로 새로운 프로젝트에서는 Python 3를 사용해...
# Zero-Shot 분류 ## 개요 Zero-shot 분류(Zero-Shot Classification, ZSC)는 머신러닝 및 인공지능 분야에서 훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 식별하고 범주화하는 기술입니다. 기존 지도 학습이 레이블이 명시된 데이터를 통해 모델을 최적화하는 것과 달리, zero-shot 분류는 모델이 테스트 시점에 처음 ...
# Out-of-Vocabulary ## 개요 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 **Out-of-Vocabulary**(OoV)는 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 처리하는 시스템이 사전에 정의된 어휘 집합(Vocabulary)에 포함되지 않은 단어를 마주했을 때 발...
# 위험 기반 인증 ## 개요 **위험 기반 인증**(Risk-Based Authentication, RBA)은 사용자의 로그인 시도나 시스템 접근 요청에 대해 보안 위험 수준을 실시간으로 평가하고, 그에 따라 인증 강도를 동적으로 조절하는 지능형 인증 기술입니다. 전통적인 고정된 인증 방식(예: ID/비밀번호 또는 2단계 인증)과 달리, 위험 기반 인...
# 컴퓨터 비전 ## 개요 **컴퓨터 비전**(Computer Vision, CV)은 디지털 이미지나 동영상과 같은 시각 정보를 입력으로 받아, 인간의 시각 인지 능력과 유사한 방식으로 그 내용을 이해하고 해석하는 **인공지능의 한 분야**입니다. 이 기술은 컴퓨터가 "본다"는 의미에서 유래되었으며, 단순한 이미지 처리를 넘어 객체 인식, 장면 이해, ...
# Levenshtein Distance ## 개요 **레벤슈타인 거리**(Levenshtein Distance)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 데 사용되는 **편집 거리**(Edit Distance)의 한 형태로, 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 최소한의 편집 연산 횟수를 나타냅니다. 이 개념은 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타...
# 격자 지도 ## 개요 **격자 지도**(Grid Map)는 로보틱스 분야에서 로봇이 주변 환경을 인식하고 탐색하기 위해 사용하는 대표적인 **지도 표현 방식** 중 하나입니다. 이 방식은 물리적인 공간을 정사각형 또는 정육면체 형태의 격자(셀)로 나누어 각 셀에 환경 정보를 저장함으로써, 로봇이 위치 추정, 경로 계획, 장애물 회피 등의 작업을 수행...
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주제는 NASA의 '아르테미스 계획'으로, 기술/항공우주/달탐사 분류에 속하는 주제입니다. 문서 작성 전략을 수립하겠습니다: 1. **구조 설계**: - H1 제목: 아르테미스 계획 - 개요 섹션: 기본 정보 요약 - 배경 및 목적 섹션: 왜 이 계...
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주어진 분류(기술 > 항공우주 > 기관)와 제목(NASA)을 바탕으로 체계적이고 신뢰할 수 있는 문서를 작성해야 합니다. **계획:** 1. **구조 설계:** - H1 제목: NASA - 개요 섹션: 기본 정보 요약 - 역사 섹션: 설립 배경과 주...
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주제는 "GloVe"로, 자연어 처리 분야의 단어 임베딩 기법입니다. 1. 먼저 GloVe의 기본 개념과 배경을 정리하겠습니다. - GloVe는 Stanford NLP 그룹에서 2014년에 제안한 단어 임베딩 방법 - Global Vectors for Wo...
# Dialogflow ## 개요 Dialogflow(구 API.AI)는 **구글 클라우드**에서 제공하는 자연어 이해(NLU) 기반 대화형 인터페이스 구축 플랫폼이다. 사용자는 텍스트 혹은 음성 입력을 통해 **인텐트(intent)**와 **엔티티(entity)**를 정의하고, 이를 바탕으로 챗봇, 음성 비서, 고객센터 자동응답 등 다양한 대화형 애플리...
# Outlier Detection (이상치 탐지) ## 개요 Outlier Detection(이상치 탐지)은 데이터 집합에서 **다른 관측값들과 현저히 차이가 나는 데이터 포인트**를 식별하는 과정을 말한다. 이상치는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 혹은 실제로 중요한 특이 현상을 나타낼 수 있기 때문에, 분석 단계에서 **제거, 보정, 혹은 별도 분석...
# 딥러닝 기반 방법 ## 개요 딥러닝 기반 방법은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 다층 구조를 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 특히 깊은 네트워크 구조(즉, 여러 개의 은닉층을 가진 구조)를 사용함으로써 기존의 머신러닝 기법들이 해결하기 어려웠던 고차...
# 정책 기반 방법 ## 개요 **정책 기반 방법**(Policy-Based Methods)은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 주요 접근 방식 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 최적의 행동을 선택하기 위해 **직접 정책**(Policy)을 학습하는 방법입니다. 이는 가치 기반 방...
# GPT-3.5 ## 개요 GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, GPT-3 이후의 개선 버전에 해당하는 모델군을 지칭합니다. 정식 명칭은 공개되지 않았으나, OpenAI의 API 및 제품에서 사용되는 모델 중 하나로, 특히 **ChatGPT의 초기 버전**에 기반을 두고 있습니다....
# 의도 파악 의도 파악(Intent Detection)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 기술 중 하나로, 사용자가 자연어로 입력한 문장이나 발화에서 **사용자의 목적 또는 행동 의도**를 추론하고 분류하는 작업을 말합니다. 이 기술은 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 시스템 등 다양한 인공지능 기반 ...