AI 용어사전

W3스쿨즈(w3schools.com)는 온라인으로 웹 기술을 배우는 교육용 웹 사이트입니다.

LLM은 Large Language Model의 약어다. 풀네임 그대로 거대 혹은 대규모 언어 모델이다.

깃랩은 깃랩 사가 개발한 깃 저장소 및 CI/CD, 이슈 추적, 보안성 테스트 등의 기능을 갖춘 웹 기반의 데브옵스 플랫폼으로써, 오픈 소스 라이선스 및 사유 소프트웨어 라이선스를 사용한다.

AI윤리는 인공지능의 발전으로 인해 인간의 권리와 자유, 사회적 가치와 도덕적 원칙 등을 침해하지 않도록 제약을 두고 AI가 지켜야할 윤리를 말합니다.

정형 데이터는 테이블 형식의 데이터로써 일정한 형식을 갖춘 데이터로, 데이터베이스나 엑셀 시트와 같은 표 형태를 띄는 데이터를 의미합니다.

비정형 데이터는 표 형태가 아닌 다양한 형식으로 구성된 데이터로써 주로 텍스트, 이미지, 음성, 동영상등의 형태를 가지고있는 데이터를 의미합니다.

퍼셉트론은 인간의 뇌의 신경망 구조를 본떠 그물망 형태로 노드들을 연결하여 사람의 뇌처럼 동작 하게 하는 최초의 인공신경망을 의미합니다.

파이프 라이닝은 여러 작업을 순차적으로 수행하도록 설계된 컴퓨팅 방식으로, 입출력중에 데이터셋을 처리하는 단계를 병렬로 처리하여 처리시간을 단축하는 방법입니다.

컴퓨터비전은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지, 비디오등의 시각적 데이터들을 이해하고 활용하는 기술들을 의미합니다.

색인은 데이터의 특정 열과 행의 값에 대응하는 포인터를 부여하여 데이터 검색시 빠르게 찾아낼 수 있게 하는 데이터 관리 방법을 의미합니다.

깃허브는 루비 온 레일스로 작성된 분산 버전 관리 툴인 깃 저장소 호스팅을 지원하는 웹 서비스이다.

"Gated Recurrent Unit"의 약자로, LSTM과 마찬가지로 장기적인 의존성을 학습할 수 있는 순환 신경망의 한 종류입니다. LSTM과 비슷한 기능을 수행하지만, 더 간단한 구조를 가지고 있어 계산적으로 효율적입니다.GRU는 LSTM의 게이트 메커니즘을 일부 단순화하여 구현됩니다.

알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적인 절차나 방법을 의미합니다.

Hugging Face, Inc.는 기계 학습을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 위한 도구를 개발하는 미국 회사입니다.

역전파를 이용해 학습을 진행하게 되면 학습이 진행됨에따라 가충치를 넘겨주며 학습을 진행시키게 되는데 이때 가중치가 점점 증가하다 결국 비정상적으로 증가해버려 학습에 방해가 되어버리는 경우를 의미합니다.

최적화는 모델이 가장 좋은 성능을 내도록 파라미터 값을 조정하는 과정을 의미합니다.

시맨틱 검색(Semantic Search)은 단순히 검색어와 문자가 일치하는 콘텐츠를 찾는 게 아니라, 검색어와 문장의 의미를 파악하여 그에 상응하는 콘텐츠를 찾아내는 기술입니다. 사용자의 질문을 분석하고 해석해 검색 결과의 품질을 올리는 기술이다.

Open Source Computer Vision의 약어

패딩은 데이터를 압축하는 과정중에서 데이터가 유실되거나 손상되는 것을 예방하기위해 데이터의 외각에 특정 값(대체로 0을 사용함)을 부여하는 과정을 의미합니다.

역전파는 인공 신경망에서 가중치와 편향을 조절해 나가면서 학습을 하는 알고리즘의 하나이며 인공신경망을 출력층부터 입력층까지 오차를 역으로 전파하며 학습해 나가는 방식을 의미합니다.

AI 코스웨어는 인공지능(AI) 기술을 교육에 접목한 학습 소프트웨어를 의미합니다.

출력층은 은닉층에서 연산이 끝난 데이터를 은닉층에서 데이터를 받고 이를 출력하는 층을 의미합니다.

PyPI, Python Package Index의 약자입니다. PyPI는 파이썬 패키지 저장소로서, 파이썬 개발자들이 패키지를 공유하고 관리하는 곳입니다. 이 패키지 저장소는 파이썬 커뮤니티에서 널리 사용되며, 다른 사람들이 작성한 패키지를 쉽게 검색하고 설치할 수 있도록 돕습니다.

빅데이터는 통상적으로 사용되는 데이터의 양과 다르게 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터, 즉 방대한 양의 데이터를 의미합니다.

LOMO(LOw Memory Optimization)는 LLM을 파인튜닝하는데 필요한 메모리 요구량을 줄여주는 기술이다.

역전파를 이용해 학습을 진행하게 되면 학습이 진행됨에따라 가충치를 넘겨주며 학습을 진행시키게 되는데 이때 이 가중치가 점점 감소하기 시작하며 결국 소실되어버려 학습이 불가능하게 되는것을 의미합니다.

감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터가 분석해 이해하는 기술을 의미합니다.

AGI(인공 일반 지능)는 인공 지능의 한 형태입니다. AGI는 인간과 유사한 수준의 다양한 인지 작업을 수행하고 다양한 도메인에서 학습하고 적용할 수 있는 능력을 갖춘 컴퓨터 시스템을 지칭합니다.

"Recurrent Neural Network"의 약자로, 시퀀스 데이터(Sequence Data)를 처리하는 데 사용되는 신경망입니다. 시퀀스 데이터는 순서가 있는 데이터로, 예를 들어 문장, 음성, 주식 가격 등이 시퀀스 데이터의 예입니다.

구글AI 상하의 딥러닝 팀인 구글브레인이 2011년에 개발을 시작하여 2015년에 오픈 소스로 공개한 기계학습 라이브러리입니다.

제미나이는 Google DeepMind가 개발하고 2023년 12월 7일에 공개한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이 모델에는 GPT-3.5와 유사한 성능을 제공하는 일반 제미나이(GEMINI) 모델과 GPT-4와 비슷한 수준의 성능을 갖춘 제미나이 어드밴스드(GEMINI ADVANCED) 모델이 있습니다."

가중치는 노드사이 연결의 강도로서 학습중에는 데이터가 노드를 지나가데 이때 데이터들의 값은 가중치의 값에 따라 조금씩 변경됩니다.

"Matlab"과 "plotting"의 조합으로 이루어진 단어로, Matlab은 과학 및 엔지니어링 분야에서 널리 사용되는 상용 소프트웨어이며, matplotlib는 Matlab의 그래프 기능을 모방하여 파이썬에서 데이터 시각화를 가능하게 하는 라이브러리입니다.

입력층은 들어온 신호를 아무런 연산없이 그대로 다음 노드에 보내주는 다리의 역활을 하는 층을 의미합니다.

디코더는 인코더에서 압축된 정보를 이용해 새로운 정보를 생성하는데 사용되는 신경망 모델의 한 종류를 의미합니다.

리플릿은 사용자들이 브라우저를 사용하여 코드를 작성하고 앱과 웹사이트를 만들 수 있게 합니다.

데이터 마이닝은 대규모의 데이터에서 사용자가 원하는 특정 데이터를 추출하는 것을 의미합니다.

Batch Size는 하나의 데이터셋을 여러 작은 그룹으로 나누었을때 하나의 소그룹에 속하는 데이터 수를 의미합니다.

CC(Creative Commons)는 저작권자가 자신의 저작물을 자유롭게 공유할 수 있도록 도와주는 저작권 라이선스입니다.

활성화 함수는 인공신경망에서 입력값을 출력값으로 바꾸어서 전달해주는 신경망속 함수들을 의미합니다.

한국형 인공지능(AI: Artificial Intelligence)으로 엑소브레인이라는 명칭은 '인간 몸 바깥의 뇌'라는 뜻이다.

MLOps(Machine Learning Operations)는 기계학습(ML)의 절차와 학습된 모델의 배포를 자동화하고 단순화하는 과정

오픈소스는 소프트웨어, 하드웨어등에 대해 소스코드를 누구나 열람하고 수정, 배포할 수 있는 권한을 부여하는 라이선스를 의미합니다.

"Panel Data"의 약자로, 파이썬에서 구조화된 데이터를 쉽게 조작하고 처리할 수 있는 도구를 제공하며 데이터 조작과 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성형 AI 시스템이 외부 지식 저장소를 활용해 보다 정확하고 사용자의 의도에 부합하는 결과를 제공하는 기술 접근 방법이다. 이 방식은 AI가 내부 학습 데이터 만을 사용하지 않고 필요한 지식을 실시간으로 검색하여 통합함으로써 출력의 질을 높이는 방법이다.

Epoch는 AI모델이 학습 데이터셋을 가지고 몇번이나 학습을 할것인지를 지정해주는 파라미터 값을 의미합니다.

데이터 전처리는 머신러닝 모델에 입력할 훈련 데이터를 컴퓨터가 좀 더 편하게 이해할 수 있도록 데이터를 편집하는 과정을 의미합니다.

AI 학습 알고리즘의 종류중 하나로, 가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 이 샘플들의 타깃 값을 평균하여 예측

MDN Web Docs는 Mozilla Developer Network Web 문서의 약자로, 웹 개발자를 위한 온라인 문서 리소스입니다.

크롤러는 인터넷 상에서 웹 페이지를 수집하는 컴퓨터 프로그램으로서 일반적으로 검색 엔진과 같은 정보 검색 시스템에 사용됩니다.

네이버에서 구축한 자연어 생성 모델로, GPT-3와 유사하지만 학습 데이터 중 한국어 비중이 97%에 달하는, 한국어에 최적화한 언어 모델입니다.

DNN은 심층 신경망이라고하며 Deep Nets라고도 한다.

UDOP(Universal Document Processing)의 약자이며 2023년 마이크로소프트가 제안한 문서를 이해하고 문서의 내용을 이해하고 그걸 바탕으로 답변을 생성하는 모델이다.

지도 학습은 모델에게 학습 데이터를 줄때 정답도 같이 알려주어 학습 데이터셋들과 함께 학습시키는 방법을 의미합니다.

주로 수치 계산과 심볼릭 계산을 수행하는 데 사용되는 과학 계산을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. Theano는 2007년에 몬트리올 대학교의 MILA 연구소에서 개발되었으며, Python으로 작성되어 있습니다.

인도계 미국인 살만 칸(Salman Khan)이 만든 무료 교육 사이트입니다.

딥페이크는 심층 학습(Deep Learning)과 가짜(Fake)의 결합어로, 인공지능 기술을 활용하여 사람의 목소리, 얼굴, 또는 다른 신체 부위를 현실감 있게 합성하는 기술을 지칭합니다. 이는 비디오, 이미지, 오디오 등 다양한 미디어에서 실제와 구분하기 어려운 가짜 콘텐츠를 생성할 수 있게 해줍니다.

데이터 베이스는 구조화된 정보 또는 조직화된 데이터들의 모음을 의미합니다.

노드는 인공신경망에서 입력층, 은닉층, 출력층을 구성하는 요소들을 의미합니다.

인코더는 입력 데이터를 압축하고 요약하는데 사용되는 신경망 모델의 한 종류를 의미합니다.

컴퓨터가 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술들을 통틀어서 말하는것을 의미합니다.

스택 익스체인지 네트워크의 대표적인 웹사이트로, 2008년 제프 앳우드와 조엘 스폴스키가 만든 엑스퍼츠-익스체인지와 같은 초기 Q&A에 비해 더 개방적인 웹사이트입니다.

클러스터링은 데이터가 주어졌을 때 데이터들의 특징의 따라 서로 비슷한 데이터들끼리 묶어서 분류하는 것을 의미합니다.

패턴인식은 딥러닝과 인공지능 기술들을 활용하여 이미지, 음성, 텍스트등의 패턴을 자동으로 인식하고 분류하는 기술을 의미합니다.

ASR은 Automatic Speech Recognition의 약자로 자동 음성 인식 기술로 사람의 음성을 컴퓨터가 인식하고 이를 텍스트나 명령어등으로 변환하는 기술을 의미합니다.

트랜스포머는 구글에서 발표한 인코더-디코더 모델의 일종으로, 자연어 처리 분야에서 최근 가장 인기있고 널리 사용되고있는 강력한 자연어처리 모델중 하나입니다.

손실함수는 인공신경망에서 학습데이터의 예측값과 실제값의 차이를 계산하여 오차를 나타내는 함수를 의미합니다.

파라미터 값은 프로그래밍에서 함수나 알고리즘의 동작을 결정하는 변수로써 이를 조절하여 출력값을 조정합니다.

경량화는 딥러닝 모델의 단점인 많은 메모리 공간의 필요를 줄이고자 고안된 방법으로서 모델에서 중요한 가중치들만 선별하거나 가중치의 비트값을 줄여 모델의 메모리 사이즈를 줄여주는 방법을 의미합니다.

주어진 하나의 데이터셋만을 가지고 너무 과하게 학습을 시킬경우 모델이 해당 데이터셋에 맞춰 극단적으로 변해버려 다른 데이터셋에 대해 정확도가 많이 낮아져 버리는것을 의미합니다.

강화 학습은 모델이 주변 환경과 여러 상호작용을 하며 경험을 쌓아나가면서 보상을 최대화 하고 비용을 최소화 하기위해 시행착오를 통하여 스스로 학습해 나가는 것을 의미합니다.

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