nDCG (normalized Discounted Cumulative Gain) 1. 개요 nDCG(normalized Discounted Cumulative Gain)는 정보 검색(Information Retrieval) 및 추천 시스템에서 검색 결과나 추천 리스트의 품질을 측정하기 위해 사용되는 순위 평가 지표이다. 단순히 정답 포함 여부만을 따지는 정…
검색 결과
"가중치"에 대한 검색 결과 (총 427개)
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 1. 개요 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 거대 인공 신경망 모델이다. LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(Parameter, 모델 내부의 가중치로 학습을…
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. 어휘 확장(Vocabulary Ex…
예측 불확실성 (Predictive Uncertainty) 1. 개요 예측 불확실성(Predictive Uncertainty)이란 통계적 모델이나 머신러닝 알고리즘이 특정 입력값에 대해 출력값을 예측할 때, 그 예측 결과가 얼마나 불확실한지를 나타내는 척도이다. 일반적으로 '예측 오차(Prediction Error)'가 실제 정답과 예측값 사이의 거리라는 …
양자화 (Quantization) 1. 개요 양자화(Quantization)란 연속적인 값(아날로그)을 갖는 신호를 유한한 개수의 이산적인 값(디지털)으로 매핑하여 표현하는 과정이다. 이는 아날로그-디지털 변환(ADC, Analog-to-Digital Conversion)의 핵심 단계로, [[샘플링]](Sampling)을 통해 시간축으로 이산화된 신호를 진…
과학 계산 개요 과학 계산(Scientific Computing)은 수학, 물리, 공학,물학 등 다양한 과 분야의 문제를 해결하기 위해 컴퓨터를 활용하는 학문 분야. 이는 복한 수학적 모을 수치적으로 해석하고, 실제 현상을 시뮬레이션하거나 예측하는 데 중심적인 역할을 한다. 과학 계산은 이론적 분석과 실험적 관찰에 더해 제3의 과학 방법(scientific…
Term Frequency (단어 빈도) 1. 개요 Term Frequency(TF, 단어 빈도)란 특정 문서 내에서 특정 단어가 등장하는 횟수를 측정하는 지표로, 텍스트 마이닝과 정보 검색(Information Retrieval)에서 문서의 주제나 특징을 파악하기 위해 사용하는 가장 기본적인 통계적 수치이다. TF의 핵심 목적은 "특정 단어가 문서 내에서…
DialoGPT 1. 개요 DialoGPT는 Microsoft에서 개발한 대화형 생성 모델로, 대규모 텍스트 코퍼스로 사전 훈련된 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2) 모델을 Reddit의 대화형 데이터셋으로 미세 조정(Fine-tuning)하여 인간과 유사한 다회차 대화(Multi-turn Conversation)…
CDN 개요 CDN( Delivery Network, 콘츠 전송 네트워크)는 웹 콘텐츠를 사용자에게 더 빠르고 효율적으로 전달하기 전 세계에 분산 배치된 서버 네트워크 의미합니다. 이 기술은 사용자가 요청한 정적 자원(이미지 CSS, JavaScript,디오 등)을 가장 가까운 위치에 있는 엣지 서버(Edge Server)에서 제공함으로써 지연 시간(Lat…
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 1. 개요 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)은 위상수학적 구조를 기반으로 하는 비선형 차원 축소(Dimension Reduction) 알고리즘으로, 고차원 데이터를 저차원(주로 2차원 또는 3차원)으로 투…
F1-score 1. 개요 F1-score는 분류 모델의 성능을 평가하는 지표로, 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균(Harmonic Mean)으로 계산되는 수치입니다. 일반적으로 분류 모델의 성능을 측정할 때 정확도(Accuracy)를 사용하지만, 데이터의 클래스 분포가 매우 불균형한 경우(Imbalanced Data) 정확도는…
PyTorch 개요 PyTorch는 Meta AI(구 Facebook AI Research)에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 파이썬(Python) 기반의 유연한 인터페이스와 강력한 GPU 가속 기능을 제공하는 딥러닝 프레임워크이다. 텐서 계산과 자동 미분 기능을 핵심으로 하며, 연구 단계의 빠른 프로토타이핑부터 대규모 상용 서비스 배포까지 폭넓…
다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를 추출하고 분석하는 인공지능 기술이다. 인간이 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 기관을 …
추론 속도 (Inference Speed) 1. 개요 추론 속도(Inference Speed)란 학습이 완료된 AI 모델에 새로운 입력 데이터를 넣었을 때, 모델이 예측 결과(출력)를 내놓기까지 걸리는 시간을 의미한다. AI 모델 서비스(Serving) 단계에서 추론 속도는 서비스의 실용성을 결정짓는 핵심 요소이다. 특히 실시간 상호작용이 필요한 챗봇, 자…
인공지능의 편향과 차별 (AI Bias and Discrimination) 1. 개요 인공지능의 편향과 차별이란 AI 모델이 학습 데이터의 불균형이나 알고리즘의 설계 결함으로 인해 특정 보호 집단(Protected Group, 인종, 성별, 연령, 종교 등)에 대해 체계적으로 불리하거나 왜곡된 결과를 출력하는 현상을 의미한다. 현대 사회에서 AI는 채용, …
목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩(La…
HOG (Histogram of Oriented Gradients) 1. 개요 HOG(Histogram of Oriented Gradients)는 이미지 내 객체의 형태와 구조를 포착하기 위해 국소적인 기울기(Gradient) 방향의 분포를 특징 벡터로 추출하는 컴퓨터 비전 알고리즘이다. 이 기술의 핵심은 이미지의 픽셀 강도 변화(기울기)가 객체의 외곽선(…
라게르 다항식 라게르 다항식(Laguerre polynomials)은 수학, 특히 직교 다항식 이론에서 중요한 위치를 차지하는 다항식 계열이다. 이 다항식들은 양자역학, 수치해석, 확률론 등 다양한 분야에서 응용되며, 특히 수소 원자 모형의 파동함수 해석에 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 라게르 다항식의 정의, 성질, 생성 방법, 직교성, 그리고 주요…
선호도 학습 (Preference Learning) 1. 개요 선호도 학습(Preference Learning)이란 개별 항목에 대한 절대적인 수치(Score)를 예측하는 대신, 두 개 이상의 항목 간의 상대적인 우선순위나 선호 관계를 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 일반적인 회귀(Regression) 모델이 "이 항목의 점수는 85점이다"라는 절대값을 …
입력층 (Input Layer) 입력층이란 인공신경망(Artificial Neural Network)의 가장 첫 번째 계층으로, 외부로부터 데이터를 받아들여 네트워크의 다음 계층(은닉층)으로 전달하는 역할을 합니다. 신경망 구조에서 데이터가 진입하는 관문 역할을 하며, 입력 데이터의 특성을 신경망이 처리할 수 있는 형태로 수용하는 지점입니다. 주요 역할 입…