조건부 계산은 필요할 때만 계산을 수행하여 전체 계산량을 줄이는 기술입니다.

통계적 분류는 새로운 관찰 결과를 알려진 범주 중 하나로 분류하는 데 사용되는 지도 학습 방법입니다.

변분형 오토인코더(VAE)는 Diederik P. Kingma와 Max Welling이 제안한 인공 신경망 구조로, 확률적 그래픽 모델과 변분형 베이지안 방법에 속합니다.

MLM(Masked Language Modeling)은 자연어 처리(NLP) 작업, 특히 BERT, GPT-2, RoBERTa와 같은 Transformer 모델의 학습에 널리 사용되는 딥 러닝 기술입니다.

지식 공학은 인공지능(AI)의 한 분야로, 규칙을 개발하고 이를 데이터에 적용하여 특정 주제에 대한 전문 지식을 가진 사람의 사고 과정을 모방합니다.

Inception Score(IS)는 생성적 적대 신경망(GAN)에서 생성된 이미지나 합성 이미지의 품질을 평가하는 데 사용되는 객관적인 성능 지표입니다.

퍼지 논리는 동일한 변수를 사용하여 여러 가지 가능한 진리값을 처리할 수 있는 변수 처리 방법입니다. 퍼지 논리는 정확하지 않은 개방형 데이터와 추론 방법을 사용하여 문제를 해결하고 정확한 결론 범위에 도달하려고 시도합니다.

Fréchet Inception Distance(FID)는 낮은 FID 점수가 생성기가 생성한 이미지의 품질이 더 높고 실제 이미지와 유사함을 나타내는 성능 지표입니다. FID는 이미지의 특징 벡터를 기반으로 합니다.

DALL-E는 OpenAI가 개발한 새로운 AI 프로그램으로, 텍스트 설명 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성합니다. 언어 처리와 시각 처리를 결합할 수 있으며, 이러한 혁신적인 접근 방식은 창의, 커뮤니케이션, 교육 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다. DALL-E는 2021년 1월에 출시되었으며 […]

LoRA(Low-Level Adaptation)는 리소스를 많이 소모하거나 엄청나게 높은 비용을 들이지 않고도 사용자 지정 작업과 데이터 세트에 고급 모델의 힘을 활용하는 획기적이고 효율적인 미세 조정 기술입니다.

CBR은 과거의 유사한 사례를 검색하고 이를 현재 상황에 적용하여 결정을 내리거나 문제를 해결하는 방식으로 작동합니다.

적대적 머신 러닝은 기만적인 입력을 제공하여 머신 러닝 모델을 속이는 것을 목표로 하는 머신 러닝 방법입니다.

인지 검색은 인공지능(AI) 기술을 사용하여 사용자의 검색 쿼리를 세분화하고 여러 개의 분산된 데이터 세트에서 관련 정보를 추출하는 차세대 기업용 검색입니다.

코드 품질은 소프트웨어 코드의 효과성, 안정성, 유지보수성에 대한 전반적인 평가를 설명합니다. 코드 품질의 주요 특징으로는 가독성, 명확성, 신뢰성, 보안성, 모듈성 등이 있습니다. 이러한 특성 덕분에 코드를 쉽게 이해하고, 변경하고, 조작하고, 디버깅할 수 있습니다. 

클라우드 컨테이너는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 배포, 실행 및 관리하는 데 사용되는 기술입니다. 이들은 애플리케이션과 그 종속성을 독립형 런타임 환경에 캡슐화하는 가볍고 휴대하기 쉬운 방법을 제공합니다.

모델 양자화를 통해 심층 신경망 모델의 메모리 사용량과 계산 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 가중치 양자화는 신경망의 가중치와 활성화를 고정밀 부동 소수점 숫자에서 16비트 또는 8비트 정수와 같은 낮은 정밀도 형식으로 변환하는 일반적인 양자화 기술입니다.

트리플릿 손실은 딥러닝을 위한 손실 함수로, 앵커 포인트와 동일한 정체성을 가진 양성 샘플 간의 거리를 최소화하고, 앵커 포인트와 서로 다른 정체성을 가진 음성 샘플 간의 거리를 최소화하는 것을 의미합니다.

대규모 언어 모델 운영(LLMOps)은 운영 환경에서 대규모 언어 모델의 운영 관리를 위한 관행, 기술 및 도구입니다. LLMOps는 세부 조정에서 유지 관리까지 LLM의 수명 주기를 관리하고 자동화하는 도구와 방법을 사용하도록 특별히 설계되었습니다.

데이터 중력이란 데이터 본문이 애플리케이션, 서비스 및 기타 데이터를 끌어들이는 능력을 말합니다. 시간이 지남에 따라 데이터의 질과 양이 증가하여 이 데이터에 연결되는 애플리케이션과 서비스가 더 많아질 것입니다.

그래디언트 축적은 신경망을 훈련하는 데 사용되는 샘플 배치를 순차적으로 실행되는 여러 개의 작은 샘플 배치로 나누는 메커니즘입니다.

모델 검증은 학습 데이터 세트와 별도의 데이터 세트에서 머신 러닝(ML) 모델의 성능을 평가하는 프로세스입니다. 이는 ML 모델 개발 과정에서 중요한 단계로, 모델이 새롭고 알려지지 않은 데이터에 일반화되고 학습 데이터에 과도하게 적합하지 않도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

풀링 기반 샘플링은 레이블을 지정하기 위해 유익한 예를 선택하는 인기 있는 능동 학습 방법입니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터 풀이 생성되고, 모델은 사람이 주석을 달 수 있도록 가장 유익한 예를 선택합니다. 이렇게 레이블이 지정된 예제는 모델을 재학습하는 데 사용되며, 프로세스가 반복됩니다.

Bot Frame은 로봇을 만들고 로봇의 행동을 정의하는 데 사용됩니다.

모델 매개변수는 머신 러닝(ML) 모델의 동작을 제어하는 변수입니다. 그들은 종종 데이터를 기반으로 훈련을 받고, 예상치 못한 새로운 사실에 기반하여 예측이나 선택을 합니다. 모델 매개변수는 모델의 정확도와 성능에 큰 영향을 미치므로 머신 러닝 모델의 중요한 부분입니다.

조건부 계산은 필요할 때만 계산을 수행하여 전체 계산량을 줄이는 기술입니다.

통계적 분류는 새로운 관찰 결과를 알려진 범주 중 하나로 분류하는 데 사용되는 지도 학습 방법입니다.

변분형 오토인코더(VAE)는 Diederik P. Kingma와 Max Welling이 제안한 인공 신경망 구조로, 확률적 그래픽 모델과 변분형 베이지안 방법에 속합니다.

MLM(Masked Language Modeling)은 자연어 처리(NLP) 작업, 특히 BERT, GPT-2, RoBERTa와 같은 Transformer 모델의 학습에 널리 사용되는 딥 러닝 기술입니다.

지식 공학은 인공지능(AI)의 한 분야로, 규칙을 개발하고 이를 데이터에 적용하여 특정 주제에 대한 전문 지식을 가진 사람의 사고 과정을 모방합니다.

Inception Score(IS)는 생성적 적대 신경망(GAN)에서 생성된 이미지나 합성 이미지의 품질을 평가하는 데 사용되는 객관적인 성능 지표입니다.

퍼지 논리는 동일한 변수를 사용하여 여러 가지 가능한 진리값을 처리할 수 있는 변수 처리 방법입니다. 퍼지 논리는 정확하지 않은 개방형 데이터와 추론 방법을 사용하여 문제를 해결하고 정확한 결론 범위에 도달하려고 시도합니다.

Fréchet Inception Distance(FID)는 낮은 FID 점수가 생성기가 생성한 이미지의 품질이 더 높고 실제 이미지와 유사함을 나타내는 성능 지표입니다. FID는 이미지의 특징 벡터를 기반으로 합니다.

DALL-E는 OpenAI가 개발한 새로운 AI 프로그램으로, 텍스트 설명 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성합니다. 언어 처리와 시각 처리를 결합할 수 있으며, 이러한 혁신적인 접근 방식은 창의, 커뮤니케이션, 교육 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다. DALL-E는 2021년 1월에 출시되었으며 […]

LoRA(Low-Level Adaptation)는 리소스를 많이 소모하거나 엄청나게 높은 비용을 들이지 않고도 사용자 지정 작업과 데이터 세트에 고급 모델의 힘을 활용하는 획기적이고 효율적인 미세 조정 기술입니다.

CBR은 과거의 유사한 사례를 검색하고 이를 현재 상황에 적용하여 결정을 내리거나 문제를 해결하는 방식으로 작동합니다.

적대적 머신 러닝은 기만적인 입력을 제공하여 머신 러닝 모델을 속이는 것을 목표로 하는 머신 러닝 방법입니다.

인지 검색은 인공지능(AI) 기술을 사용하여 사용자의 검색 쿼리를 세분화하고 여러 개의 분산된 데이터 세트에서 관련 정보를 추출하는 차세대 기업용 검색입니다.

코드 품질은 소프트웨어 코드의 효과성, 안정성, 유지보수성에 대한 전반적인 평가를 설명합니다. 코드 품질의 주요 특징으로는 가독성, 명확성, 신뢰성, 보안성, 모듈성 등이 있습니다. 이러한 특성 덕분에 코드를 쉽게 이해하고, 변경하고, 조작하고, 디버깅할 수 있습니다. 

클라우드 컨테이너는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 배포, 실행 및 관리하는 데 사용되는 기술입니다. 이들은 애플리케이션과 그 종속성을 독립형 런타임 환경에 캡슐화하는 가볍고 휴대하기 쉬운 방법을 제공합니다.

모델 양자화를 통해 심층 신경망 모델의 메모리 사용량과 계산 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 가중치 양자화는 신경망의 가중치와 활성화를 고정밀 부동 소수점 숫자에서 16비트 또는 8비트 정수와 같은 낮은 정밀도 형식으로 변환하는 일반적인 양자화 기술입니다.

트리플릿 손실은 딥러닝을 위한 손실 함수로, 앵커 포인트와 동일한 정체성을 가진 양성 샘플 간의 거리를 최소화하고, 앵커 포인트와 서로 다른 정체성을 가진 음성 샘플 간의 거리를 최소화하는 것을 의미합니다.

대규모 언어 모델 운영(LLMOps)은 운영 환경에서 대규모 언어 모델의 운영 관리를 위한 관행, 기술 및 도구입니다. LLMOps는 세부 조정에서 유지 관리까지 LLM의 수명 주기를 관리하고 자동화하는 도구와 방법을 사용하도록 특별히 설계되었습니다.

데이터 중력이란 데이터 본문이 애플리케이션, 서비스 및 기타 데이터를 끌어들이는 능력을 말합니다. 시간이 지남에 따라 데이터의 질과 양이 증가하여 이 데이터에 연결되는 애플리케이션과 서비스가 더 많아질 것입니다.

그래디언트 축적은 신경망을 훈련하는 데 사용되는 샘플 배치를 순차적으로 실행되는 여러 개의 작은 샘플 배치로 나누는 메커니즘입니다.

모델 검증은 학습 데이터 세트와 별도의 데이터 세트에서 머신 러닝(ML) 모델의 성능을 평가하는 프로세스입니다. 이는 ML 모델 개발 과정에서 중요한 단계로, 모델이 새롭고 알려지지 않은 데이터에 일반화되고 학습 데이터에 과도하게 적합하지 않도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

풀링 기반 샘플링은 레이블을 지정하기 위해 유익한 예를 선택하는 인기 있는 능동 학습 방법입니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터 풀이 생성되고, 모델은 사람이 주석을 달 수 있도록 가장 유익한 예를 선택합니다. 이렇게 레이블이 지정된 예제는 모델을 재학습하는 데 사용되며, 프로세스가 반복됩니다.

Bot Frame은 로봇을 만들고 로봇의 행동을 정의하는 데 사용됩니다.

모델 매개변수는 머신 러닝(ML) 모델의 동작을 제어하는 변수입니다. 그들은 종종 데이터를 기반으로 훈련을 받고, 예상치 못한 새로운 사실에 기반하여 예측이나 선택을 합니다. 모델 매개변수는 모델의 정확도와 성능에 큰 영향을 미치므로 머신 러닝 모델의 중요한 부분입니다.