# 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 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성능을 보이며, 기존의 언어 모델들과는 차별화된 규모와...
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"BI"에 대한 검색 결과 (총 880개)
# BERT ##요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는글(Google)이 018년에 발표한 자연어 처리(N) 분야의 획기적인 언어 모델이다.ERT는 이전의 단방향 언어 모들과 달리 **방향 맥락**(bidirectional context)을 학습함으로써 단어의 의미를 보다 정확하게 이해할...
# 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 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...
# Lemmatization ## 개요 **Lemmatization**(표제어 추출)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 전처리 기법 중 하나로, 단어를 그 언어적 원형(표제어, lemma)으로 환원하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 영어에서 "running"은 "run", "better"은 "good...
# Speech-to-Text 개요 **Speech-to-Text**(음성-텍스트 변환)는 인간의 음성을 디지털 오디오 신호로 입력받아 이를 기계가 이해하고 텍스트로환하는 기술 의미합니다. 이 기은 음성 인식(Speech Recognition)의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 기술을 결합하여 실시간 또는 ...
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 번역가가 작성한참조 번역"(reference translation)과 비교함으로써 유사를 ...
# Bayesian Target Encoding ## 개요 **베이지안 타겟 인코딩**(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의...
# 자연어처리 ## 개요 자연어처리(Natural Language Processing, 이하 NLP) 컴퓨터가 인간이 일상적으로 사용하는 언어인 **자연어**(예: 한국어, 영어, 중국어 등)를 이해하고 생성할 수 있도록 **인공지능의 한 분야**입니다. 자연어는 문법적 구조가 유연하고 맥락에 따라 의미가 달라지는 특징을 가지며, 이로 인해 컴퓨터가 이...
# 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) 작업에서 사용되며, 특히 불균형 데이터셋(imbalanced dataset)에서 모델의 신뢰도...
# 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 취함으로써 모델의 예측 정확도를 수치화합니다. MSE는 오차의 크기를 강조하며, 특히 큰 오차에 ...
AI검사 ## 개요 AI검사(인공능 검사, AI Model Inspection)는 인공지 모델의 성, 신뢰성,정성, 보성, 투명성 종합적으로 평가하고 분석 과정을 의미합니다 AI 기술이 금융, 의료 자율주행, 채용 등 민감한 분야에 광범위하게 적용면서, 모델 예상치 못한류를 일으키거나 편향된 결정을 내릴 경우 심각한 사회적, 윤리적 문제 초래할 수 있습...
# 단어-문서 행렬 ## 개요 **단어-문서 행렬**(Term-Document Matrix, TDM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 정보 검색(Information Retrieval) 분야에서 텍스트 데이터를 수치화하여 분석하기 위한 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 이 행렬은 여러 문서의 집합에서 각 ...
# 파일 입출력 ## 개요 **파일 입출력**(File Input/Output,하 I/O)은 컴퓨터 프로그램이 저장 장치(예: 하드디스크, SSD)에 있는 파일을 읽거나 쓰는 과정을 의미합니다. 데이터리의 핵심 요소 중 하나, 사용자 데이터의 영구 저장, 프로그램 설정 유지, 로그 기록, 대량 데이터 처리 등 다양한 목적에 활용됩니다. 파일 입출력은 운...
# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 범주형 데이터의 한류로, 특정한 순서나 등급이 존재하는 범주를 의미합니다. 데이터 과학과 통계 분석에서 데이터는 일반적으로 **정량형**(수치형)과 **정성형**(범주형)으로 나뉘며, 정성형 데이터는 다시 **명목형 범주**(Nominal Category)와 **순서형 범주...
# Counterfactual Examples ##요 **Counterfactual Examples반사실적 예시는 인공지(AI), 특히 머신러닝 모델의 **해석 가능성**(interpretability)과 **공정성**(fairness), **로버스트성**(robustness을 평가하는 데 중요한 개념이다. 이는 "만약 입력 데이터가 약간 달랐다면 모델...
GPT ##요 **G**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처입니다. GPT 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 텍스...
# 프로토타입 상속 **프로토타입 상속**(Prototype Inheritance)은 자바스크립트(JavaScript)에서 객체 간에 속성과 메서드를 상속받는 핵심 메커니즘입니다. 전통적인 클래스 기반 객체지향 언어(예: Java, C++)와 달리, 자바스크립트는 **프로토타입 기반 객체지향 프로그래밍**(Prototype-based OOP)을 채택하고 ...
# 함수 ## 개요 **함수**(function)는 수학에서 매우 핵심적인 개념 중 하나로, 두 집합 사이의 특정한 관계를 설명하는 도구이다. 간단히 말해, 함수는 **입력값**(독립변수) 하나에 대해 **정확히 하나의 출력값**(종속변수)을 대응시키는 규칙이다. 함수는 수학 전반은 물론 물리학, 공학, 컴퓨터 과학, 경제학 등 다양한 분야에서 모델링과...
# MLP ## 개요 **MLP**(Multi-Layer Perptron, 다층 퍼셉트론)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 가장 기본적이고 널리 사용되는 형태 중 하나입니다 단일 퍼셉트론은 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있지만, MLP는 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 포함함으로써 **비선...
# F1 점수 ## 개요 F1 점수1 Score)는 인공지능 머신러닝 분야에서 분류 모델의 성능을 평가 데 널리 사용되는 지입니다. 특히 **밀도**(Precision)와 **재현율**(Recall)을 조화롭게 결합한 지표로, 두 값의 조화 평균(Harmonic Mean)을 계산하여 모델의 균형 잡힌 성능을 평가합니다. F1 점수는 불균형 데이터셋(Im...