AI Glossary
AI 핵심 용어풀이
Standardization – AI 시스템의 효율적인 운영을 위한 규칙 정하기
Standardization(표준화)은 AI 시스템이 일관된 방식으로 작동하고 서로 원활하게 소통할 수 있도록 공통된 규칙과 절차를 만드는 과정입니다. AI 개발과 운영의 효율성을 높여줍니다.
Prompt Engineering Framework – AI 지시를 체계적으로 만드는 방법
Prompt Engineering Framework는 AI에게 복잡한 작업을 지시할 때, 일관되고 효율적인 결과물을 얻기 위해 질문과 과정을 체계적으로 설계하는 방법론입니다. AI의 잠재력을 최대한 활용하여 원하는 결과물을 얻는 데 필수적인 개념이죠.
ROC Curve – AI 모델의 성능을 시각적으로 평가하는 그래프
ROC Curve는 AI 모델, 특히 분류 모델의 예측 성능을 시각적으로 평가하는 데 사용되는 중요한 그래프입니다. 모델이 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는지 한눈에 보여줍니다.
Depth Estimation – 이미지 속 사물 간 거리 파악하기
Depth Estimation은 AI가 이미지나 영상 속 물체들 간의 실제 거리를 파악하는 기술입니다. 자율주행, 로봇, 증강현실 등 3차원 공간 인지가 필요한 AI 서비스의 핵심 기반이 됩니다.
Concept Drift Framework – AI 모델의 변화하는 환경 적응 구조
Concept Drift Framework는 AI 모델이 시간이 지나면서 데이터 패턴이 변할 때, 이 변화에 효과적으로 적응하고 성능을 유지하도록 돕는 시스템 구조입니다. AI가 실제 환경에서 유용하게 작동하도록 지원합니다.
IBM Watson TTS – 글자를 사람 목소리처럼 들려주는 기술
IBM Watson TTS는 텍스트를 자연스러운 사람 목소리로 변환해주는 AI 기술입니다. 이 기술이 어떻게 작동하고 어디에 활용되는지 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.
Hyperparameter Framework – AI 모델 성능을 조절하는 설정값 체계
Hyperparameter Framework는 AI 모델의 성능을 최적화하기 위해 학습 전의 다양한 설정값(하이퍼파라미터)들을 체계적으로 관리하고 최적의 조합을 찾아주는 시스템입니다. 모델 개발 시간을 단축하고 효율성을 높이는 데 필수적입니다.
Transformer Model – AI 언어 이해의 혁신적인 구조
Transformer Model은 AI가 복잡한 언어를 이해하고 생성하는 데 혁신을 가져온 모델입니다. 어텐션 메커니즘으로 문맥을 파악하며, 번역, 챗봇 등 다양한 AI 서비스의 핵심 기술로 사용됩니다.
Tool Calling Framework – AI가 외부 도구를 활용하는 구조
Tool Calling Framework는 AI, 특히 LLM이 외부 도구를 스스로 판단하고 호출하여 복잡한 작업을 처리하도록 돕는 지능적인 도구 활용 체계입니다. AI의 실제 세상 문제 해결 능력을 확장시켜 줍니다.
Top-p Sampling Algorithm – AI 답변의 다양성을 조절하는 기술
Top-p Sampling Algorithm은 AI 모델이 텍스트를 생성할 때 지나치게 반복적인 답변을 피하고 자연스러운 다양성을 부여하도록 돕는 기술입니다. AI 답변의 창의성과 안정성을 조절하는 중요한 역할을 합니다.
