텐서 (Tensor) 개요 텐서(Tensor)는 수학 및 물리학에서 다차원 배열을 일반화한 개념으로, 현대 인공지능(AI)과 머신러닝 분야에서 핵심적인 데이터 구조로 사용됩니다. 선형대수학의 스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원)을 모두 포함하는 상위 개념으로, 차원 배열을 의미합니다. 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch 등에서…
검색 결과
"TPU"에 대한 검색 결과 (총 235개)
원격 협업 (Remote Collaboration) 개요 원격 협업(Remote Collaboration)은 지리적으로 분리된 구성원들이 디지털 도구와 통신 기술을 활용하여 공동의 목표를 달성하기 위해 함께 작업하는 방식을 의미합니다. 전통적인 오피스 환경에서 대면으로 이루어지던 업무가 인터넷과 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 공간의 제약을 넘어 실시간 또는 비…
잊음 게이트 (Forget Gate) 잊음 게이트(Forget Gate)는 순환 신경망(RNN)의 변형인 게이트드 리커런트 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU) 및 장기 단기 기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크에서 핵심적인 역할을 수행하는 구성 요소입니다. 이 게이트의 주요 기능은 이전 시점의 메모리 상태(C…
버퍼 메모리 (Buffer Memory) 개요 버퍼 메모리(Buffer Memory)는 데이터의 전송 속도가 다른 두 시스템, 장치 또는 프로세스 간에 데이터를 임시로 저장하는 메모리 영역을 의미합니다. 주로 '버퍼링(Buffering)'이라고도 불리며, 데이터의 흐름을 조절하고 처리 부하를 완화하여 시스템의 전체적인 효율성과 안정성을 높이는 핵심적인 역할…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글(Google)이 2018년 10월 공개한 사전 학습(pre-training) 기반의 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 이 모델은…
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 학습시키는 과정입니…
PoE (Power over Ethernet) PoE(Power over Ethernet, 이더넷 전력 공급)는 표준 이더넷 케이블을 통해 데이터 통신과 동시에 전기 전력을 단말 장치에 공급하는 기술입니다. 기존에는 네트워크 장비와 전원 공급 장치(전원 어댑터)를 별도로 연결해야 했지만, PoE 기술을 적용하면 단일 케이블로 두 가지 기능을 동시에 수행할 …
혼합 전문가 모델 (Mixture of Experts, MoE) 개요 혼합 전문가 모델(Mixture of Experts, 줄여서 MoE)은 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 아키텍처에서 사용되는 효율적인 신경망 설계 패턴입니다. MoE의 핵심 아이디어는 단일 거대한 모델 대신, 여러 개의 작은 '전문가(Expert)' 네트워크를 준비하고, 입력 데이터…
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 Linear Unit…
순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 개요 순환 신경망(Recurrent Neural Network, 약자 RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 시계열 데이터나 연속된 데이터 시퀀스를 처리하는 데 특화된 아키텍처입니다. 기존 전진 신경망(Feedforward Neural Network)이 입력과 출력이 독립적이라고 가정하는 …
LAMB (Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization) LAMB(Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization)는 대규모 배치 학습(Batch Training) 환경에서 효율적으로 딥러닝 모델을 최적화하기 위해 설계된 적응형 …
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 접하는 미지…
사전 학습 (Pre-training) 개요 사전 학습(Pre-training)은 인공지능, 특히 딥러닝 모델 개발 파이프라인에서 가장 초기이자 핵심적인 단계로, 방대한 양의 일반 데이터셋을 활용하여 모델이 세계에 대한 기본적인 지식과 패턴을 학습시키는 과정입니다. 이 단계에서 훈련된 모델은 특정 작업에 최적화되지 않은 '기반 모델(Foundation Mod…
암호화 모드 개요 암호화 모드(Encryption Mode)는 블록 암호(Block Cipher) 알고리즘을 사용하여 긴 데이터를 안전하게 암호화하기 위해 설계된 작동 방식을 의미합니다. 블록 암호는 고정된 크기의 데이터 블록(예: 128비트)만을 처리할 수 있기 때문에, 실제 애플리케이션에서는 이보다 긴 메시지를 처리하기 위해 다양한 모드(Mode)가 필…
PBKDF2 개요 PBKDF2(Password-Based Key Derivation Function 2)는 비밀번호 기반 키 도출 함수(PBKDF)의 한 형태로, 암호화 시스템에서 약한 사용자 비밀번호를 더 강력하고 안전한 암호화 키로 변환하기 위해 설계된 알고리즘입니다. 이 함수는 PKCS 5 v2.0(Public-Key Cryptography Stand…
SHA-1 개요 SHA-1(Secure Hash Algorithm 1)은 미국 국립표준기술연구소(NIST)와 국가안보국(NSA)이 개발한 암호학적 해시 함수로, 임의 길이의 입력 데이터를 받아 고정된 160비트(20바이트) 길이의 해시값(또는 다이제스트)을 출력하는 알고리즘입니다. SHA-1은 1995년에 공식적으로 발표되어 디지털 서명, 인증서, 데이터 …
업무 효율성 개요 업무 효율성(Work Efficiency)은 주어진 자원(시간, 인력, 비용 등)을 최소한으로 사용하면서도 최대한의 성과를 달성하는 능력을 의미한다. 프로젝트 관리 및 조직 운영에서 업무 효율성은 성과 관리의 핵심 지표 중 하나로, 생산성과 품질, 일정 준수 여부와 밀접한 연관이 있다. 효율적인 업무 수행은 조직의 경쟁력 강화, 비용 절감…
무선 AP (Wireless Access Point) 개요 무선 AP(Access Point)는 유선 LAN(Local Area Network)에 연결된 장비가 무선 LAN(WLAN) 으로 확장될 수 있도록 하는 중계 장치이다. 클라이언트(스마트폰, 노트북, IoT 디바이스 등)는 AP와 IEEE 802.11 계열의 무선 프로토콜을 이용해 통신하며, AP는…
CNN/Daily Mail 개요 CNN/Daily Mail(줄여서 C/D M)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 추상적 요약(abstractive summarization) 및 추출적 요약(extractive summarization) 모델을 평가하기 위해 널리 사용되는 대규모 벤치마크 데이터셋이다. 2015년 Harvard NLP 연구팀이 공개했으며, 영문…
초기 조건 개요 초기 조건(initial condition) 은 미분방정식(ODE, ordinary differential equation)의 해를 고유하게 결정하기 위해 지정하는 값이다. 미분방정식 자체는 미분 연산자를 포함하고 있어 해가 무수히 많을 수 있지만, 특정 시점에서의 함수값(또는 그 도함수값)을 지정하면 그 중 하나의 해만이 선택된다. 초기 …