예측 분석은 데이터 분석, 머신 러닝, 인공 지능 및 통계 모델을 사용하여 미래의 행동을 예측할 수 있는 패턴을 찾는 프로세스입니다.

감정 분석은 의견 마이닝이라고도 하며, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 계산 언어학을 사용하여 원본 자료에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 것을 말합니다.

상호 순위 융합(RRF)은 이전에 순위가 매겨진 여러 결과의 검색 점수를 평가하여 통합된 결과 집합을 생성하는 알고리즘입니다.

그리드 컴퓨팅은 여러 컴퓨터의 사용되지 않는 리소스를 모두 모아 단일 작업을 수행하는 데 사용합니다. 조직에서는 그리드 컴퓨팅을 사용하여 대규모 작업을 수행하거나 단일 컴퓨터로는 처리하기 어려운 복잡한 문제를 해결합니다. 

역방향 체이닝은 인공지능 분야의 전문가 시스템과 규칙 엔진에서 자주 사용되는 추론 방법입니다.

순방향 체이닝은 알려진 사실을 바탕으로 단계적으로 결론을 도출하는 데 사용되는 추론 방법입니다. 규칙 기반 추론 시스템에서는 알려진 시작 사실이나 규칙에서 시작하여 규칙의 조건 부분을 일치시키고 일치 결과에 따라 해당 연산을 수행하여 점차적으로 새로운 결론을 도출합니다.

AI 프레임워크는 AI의 중추를 나타내며 AI 모델을 개발하고 배포하기 위한 인프라를 제공합니다.

자율 AI는 인간의 개입 없이 작업을 수행할 수 있는 인공 지능 시스템을 말합니다.

경계 상자는 경계 볼륨 또는 경계 영역이라고도 하며, 이미지에서 객체의 위치와 범위를 설명하는 데 사용되는 직사각형 상자입니다.

RAG는 외부 소스에서 얻은 사실을 활용하여 생성 AI 모델의 정확도와 신뢰성을 개선하는 기술입니다. 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 권위 있는 지식 기반을 참조하도록 대규모 언어 모델의 출력을 최적화합니다.

컴퓨터 과학에서 분산 컴퓨팅은 여러 대의 컴퓨터가 함께 작동하여 공통적인 문제를 해결하는 방법입니다.

NeRF(Neural Radiance Fields)는 부분적인 2D 이미지 세트로부터 복잡한 3D 장면을 재구성할 수 있는 신경망입니다.

라즈베리파이는 모든 입출력 하드웨어 장치와 함께 사용할 수 있는, 신용카드 크기의 작은 컴퓨터입니다.

전문가 혼합(MoE) 모델의 가장 큰 장점은 밀집 모델보다 훨씬 적은 계산 리소스로 효과적으로 사전 학습할 수 있다는 것입니다. 즉, 동일한 컴퓨팅 예산으로 모델이나 데이터 세트의 크기를 크게 확장할 수 있습니다.

데이터 증강은 딥 러닝에서 일반적으로 사용되는 기술 중 하나로, 데이터 세트를 약간 변경하거나 딥 러닝을 사용하여 새로운 데이터 포인트를 생성하는 것을 포함합니다. 

자기회귀 모델은 시퀀스의 이전 입력을 측정하여 시퀀스의 다음 구성 요소를 자동으로 예측하는 머신 러닝(ML) 모델의 한 종류입니다.

트랜스포머 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 딥 러닝 모델로, 중요도에 따라 입력 데이터의 각 부분에 다른 가중치를 할당할 수 있습니다. 이 모델은 주로 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 사용됩니다.

TensorFlow는 다양한 지각 및 언어 이해 작업을 위한 머신 러닝을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 현재 구글의 음성 인식, Gmail, Google Photos, 검색 등 상용 제품 연구 및 생산에 널리 활용되고 있습니다.

보상 모델은 인공지능(AI)에서 모델이 주어진 프롬프트에 대한 응답에 대해 보상이나 점수를 받는 방법입니다.

적대적 단서는 LLM에 관련된 위험과 보안 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있으므로 단서 엔지니어링에서 중요한 주제입니다.

탈옥은 ChatGPT와 같은 AI 모델의 윤리적 보호 장치를 깨는 방법으로 정의할 수 있습니다. 특정 텍스트 프롬프트를 사용하여 콘텐츠 검토 지침을 쉽게 우회함으로써 인공 지능 프로그램이 어떠한 제한도 받지 않도록 합니다.

즉각적인 주입은 모델이 부적절한 콘텐츠를 생성하고 민감한 정보를 유출시킬 수 있는 새로운 유형의 공격입니다.

LangChain은 모델에서 생성된 정보의 사용자 정의, 정확성, 관련성을 개선하기 위한 도구와 추상화를 제공합니다.

신속한 엔지니어링은 원하는 결과를 생성하기 위해 생성적 인공지능(AIGC) 솔루션을 안내하는 프로세스입니다. 프롬프트는 AI가 수행해야 하는 작업을 설명하는 자연어 텍스트입니다.

예측 분석은 데이터 분석, 머신 러닝, 인공 지능 및 통계 모델을 사용하여 미래의 행동을 예측할 수 있는 패턴을 찾는 프로세스입니다.

감정 분석은 의견 마이닝이라고도 하며, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 계산 언어학을 사용하여 원본 자료에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 것을 말합니다.

상호 순위 융합(RRF)은 이전에 순위가 매겨진 여러 결과의 검색 점수를 평가하여 통합된 결과 집합을 생성하는 알고리즘입니다.

그리드 컴퓨팅은 여러 컴퓨터의 사용되지 않는 리소스를 모두 모아 단일 작업을 수행하는 데 사용합니다. 조직에서는 그리드 컴퓨팅을 사용하여 대규모 작업을 수행하거나 단일 컴퓨터로는 처리하기 어려운 복잡한 문제를 해결합니다. 

역방향 체이닝은 인공지능 분야의 전문가 시스템과 규칙 엔진에서 자주 사용되는 추론 방법입니다.

순방향 체이닝은 알려진 사실을 바탕으로 단계적으로 결론을 도출하는 데 사용되는 추론 방법입니다. 규칙 기반 추론 시스템에서는 알려진 시작 사실이나 규칙에서 시작하여 규칙의 조건 부분을 일치시키고 일치 결과에 따라 해당 연산을 수행하여 점차적으로 새로운 결론을 도출합니다.

AI 프레임워크는 AI의 중추를 나타내며 AI 모델을 개발하고 배포하기 위한 인프라를 제공합니다.

자율 AI는 인간의 개입 없이 작업을 수행할 수 있는 인공 지능 시스템을 말합니다.

경계 상자는 경계 볼륨 또는 경계 영역이라고도 하며, 이미지에서 객체의 위치와 범위를 설명하는 데 사용되는 직사각형 상자입니다.

RAG는 외부 소스에서 얻은 사실을 활용하여 생성 AI 모델의 정확도와 신뢰성을 개선하는 기술입니다. 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 권위 있는 지식 기반을 참조하도록 대규모 언어 모델의 출력을 최적화합니다.

컴퓨터 과학에서 분산 컴퓨팅은 여러 대의 컴퓨터가 함께 작동하여 공통적인 문제를 해결하는 방법입니다.

NeRF(Neural Radiance Fields)는 부분적인 2D 이미지 세트로부터 복잡한 3D 장면을 재구성할 수 있는 신경망입니다.

라즈베리파이는 모든 입출력 하드웨어 장치와 함께 사용할 수 있는, 신용카드 크기의 작은 컴퓨터입니다.

전문가 혼합(MoE) 모델의 가장 큰 장점은 밀집 모델보다 훨씬 적은 계산 리소스로 효과적으로 사전 학습할 수 있다는 것입니다. 즉, 동일한 컴퓨팅 예산으로 모델이나 데이터 세트의 크기를 크게 확장할 수 있습니다.

데이터 증강은 딥 러닝에서 일반적으로 사용되는 기술 중 하나로, 데이터 세트를 약간 변경하거나 딥 러닝을 사용하여 새로운 데이터 포인트를 생성하는 것을 포함합니다. 

자기회귀 모델은 시퀀스의 이전 입력을 측정하여 시퀀스의 다음 구성 요소를 자동으로 예측하는 머신 러닝(ML) 모델의 한 종류입니다.

트랜스포머 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 딥 러닝 모델로, 중요도에 따라 입력 데이터의 각 부분에 다른 가중치를 할당할 수 있습니다. 이 모델은 주로 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 사용됩니다.

TensorFlow는 다양한 지각 및 언어 이해 작업을 위한 머신 러닝을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 현재 구글의 음성 인식, Gmail, Google Photos, 검색 등 상용 제품 연구 및 생산에 널리 활용되고 있습니다.

보상 모델은 인공지능(AI)에서 모델이 주어진 프롬프트에 대한 응답에 대해 보상이나 점수를 받는 방법입니다.

적대적 단서는 LLM에 관련된 위험과 보안 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있으므로 단서 엔지니어링에서 중요한 주제입니다.

탈옥은 ChatGPT와 같은 AI 모델의 윤리적 보호 장치를 깨는 방법으로 정의할 수 있습니다. 특정 텍스트 프롬프트를 사용하여 콘텐츠 검토 지침을 쉽게 우회함으로써 인공 지능 프로그램이 어떠한 제한도 받지 않도록 합니다.

즉각적인 주입은 모델이 부적절한 콘텐츠를 생성하고 민감한 정보를 유출시킬 수 있는 새로운 유형의 공격입니다.

LangChain은 모델에서 생성된 정보의 사용자 정의, 정확성, 관련성을 개선하기 위한 도구와 추상화를 제공합니다.

신속한 엔지니어링은 원하는 결과를 생성하기 위해 생성적 인공지능(AIGC) 솔루션을 안내하는 프로세스입니다. 프롬프트는 AI가 수행해야 하는 작업을 설명하는 자연어 텍스트입니다.