# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...
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"super"에 대한 검색 결과 (총 108개)
# GPU ## 개요 **GPU**(Graphics Processing Unit 그래픽 처리장치)는 이미지 비디오, 애니메이션 등 그래픽 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 전용 전자 회로입니다. 초기에는 주로 컴퓨터 그래픽스와 게임 렌더링에 사용되었지만, 현재는 인공지능(AI), 과학 계산, 데이터 분석, 블록체인 등 다양한 분야에서 중요...
단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...
AI ## 개요 **AI**(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하거나 확장하기 위해 설계된 컴퓨터 시스템이나 소프웨어 기술을 의미합니다. 인간이 사고, 학습, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등의 인지적 능력을 수행하는 방식을 기계가 흉내 내도록 하는 것이 AI의 핵심 목표입니다. 현대의 AI는 단순한 자동화를 넘...
# 분류 ## 개요 **분류**(Classification)는 머신러닝에서 대표적인 지도 학습(Supervised Learning 과제 중 하나로, 주어 입력 데이터를 미리 정의된 **카테고리**(클래스) 중 하나로 할당하는 작업을 말합니다. 예 들어, 이메이 스팸인지 정상인지 판단하거나, 의료 데이터를 기반으로 환자가 특정 질병에 걸렸는지를 예측하는 ...
# CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 ## 개요 **CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 **티모달 인공지능 모델**로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 ...
# One-Class SVM **One-Class SVM**(One-Class Support Vector)은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터가 정상(normal) 데이터인지, 아니면 이상(anomaly 또는 outlier) 데이터인지를 판단하는 데...
# 고체 전해질 ## 개요 고체 전해질(Solid Electrolyte)은 리튬이온전지 등 이차전지에서 액체 전해질 대체하기 위한 핵심 구성 요소로, 이온을 전도하되 전자를 차단하는 고체 상태의 물질이다. 전해질은 전지 내에서 양극과 음극 사이에서 이온(주로 리튬 이온)을 이동시켜 전기화학 반응을 가능하게 하는 중요한 역할을 한다. 기존의 액체 전해질은...
# 최적의 경계선 ## 개요 **최적 경계선**(Optimal Decision)은 머신러닝, 지도 학습(Supervised Learning)에서 분류(Classification) 문제 해결할 때 사용 핵심 개념 중 하나. 이는 서로 다른 클래스에 속한 데이터 포인트들을 가장 잘 구분할 수 있는 기하학적 경계를 의미합니다. 최적의 경계선은 모델이 새로운 ...
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류 및 단어 표현 학습을 위한 효율적이고 확장 가능한 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 기존의 단어 임베딩 기법인 Word2Vec과 유사한 목표를 가지지만, **서브워드(subword) 정보**를 활용함...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...
# 서포트 벡터 머신 ## 개요 **서트 벡터 머신**(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 널리 사용되는 지도 학습(supervised learning) 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 활용되지만 회귀(regression) 및 이상치 탐지(outlier de...
# Intel 7 공정 ## 개요 **Intel 7**은텔(Intel)이 개한 10세대 이후의 반도체 제조 공정 기술로, 기존의 **10nm Enhanced SuperFin**(10nm ESF) 공정을 계승·개량하여 성능과 전력 효율을 향상시킨 기술입니다. 이 공정은 인텔 2021년부터 본격적으로 사용하기 시작했으며, 데스크톱 및 모바일 프로세서에 적용...
# 다의어 처리다의어 처리(disambiguation ofsemous words)는어처리(Natural Language Processing,LP) 분야 중요한 과제 중 하나, 하나의 단어가 문맥에 따라 여러 의미를 가질 수 현상인 **다의어**(polysemy를 해결하는 기술을 의미. 자연어는 모호성(ambiguity)이 많은 언어 체계이기 때문에, 동일한...
# 첨가제 활용 ## 개요 첨가제(Additive)는 주된 재료의 성능을 개선하거나 특정 기능을 부여하기 위해 소량 첨가되는 물질을 의미한다. 재료공학 분야에서 첨가제는 금속, 세라믹, 폴리, 콘크리트 등 다양한 재료의 기계적 특성, 열적 안정성, 내구성, 가공성 등을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 **성능개선제**로서의 첨가제는 재료의 기...
# 양자정보과학 ## 개요 **양자정보과학**(Quantum Science, QIS)은 양역학의 원리를 정보의 저장, 전송, 처리 응용하는 학제 간 분야로, 물리학, 컴퓨터 과학, 수학, 공학 등 다양한 분야가 융합된 첨단 과학입니다. 이 분야는 고전 정보 이론의 한계를 극복하고, 양자역학의 독특한 특성인 **중첩**(superposition), **얽...
# 산업용 시스템 ## 개요 **산업용 시스템**(Industrial System)은 제조, 생산, 물류, 에너지 등 산업 전반에서 효율성, 안정성, 안전성을 확보하기 위해 설계된 자동화된 기술 시스템을 의미합니다. 이는 하드웨어와 소프트웨어가 통합되어 공정을 모니터링하고 제어하며, 데이터를 수집·분석하여 의사결정을 지원하는 복합적 구조를 갖추고 있습니...
요소 가격## 개요 요소 가격**(Factor Price)은 경제학에서 **생산 요소**(노동, 자본, 토지, 기업가 정신 등)가 시장에서 거래될 때 형성되는 가격을 의미한다. 생산 활동을 위해서는 다양한 자원이 필요하며, 이러한 자원의 공급자(예: 노동자는 노동을 제공하고, 자본 소유자는 자본을 제공함)는 그 대가로 보상을 받는다. 이 보상이 바로 각 ...
# MRO (Method Resolution Order in Python ## 개요 **MRO**(Method Resolution Order, 메서드 해석 순서)는 Python에서 다중 상속을 사용할 때, 메서드나 속성이 어떤 순서로 탐색되고 호출되는지를 결정하는 규칙입니다. Python은 다중 상속을 지원하기 때문에, 한 클래스가 여러 부모 클래스를 ...
# USB ## 개요 **USB**(Universal Serial, 범용 직렬 버스)는 컴퓨터와 외부 장치 간의 데이터 통신 및 전력 공급을 위한 표준 인터페이스입니다. 1990년대 중반에 개발되어, 기존의 직렬 포트, 병렬 포트, PS/2 포트 등 다양한 연결 방식을 통합함으로써 사용자 편의성과 호환성을 크게 향상시켰습니다. 오늘날 USB는 키보드, ...