마르코프 의사결정 과정은 마르코프 체인을 확장한 것으로, 행동(선택 허용)과 보상(동기 부여)이 추가되었습니다.

마르코프 체인은 특정 확률 규칙에 따라 한 상태에서 다른 상태로 전이되는 수학적 시스템입니다.

객체 감지 분야에서 앵커 박스는 객체의 위치와 크기를 정의하는 보조 도구입니다.

통계와 머신 러닝에서 편향-분산 상충관계는 모델의 복잡성, 예측 정확도, 모델을 학습하는 데 사용되지 않은 이전에 본 적 없는 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 간의 관계를 설명합니다.

특징 선택은 모델 구축에 사용하기 위해 가장 일관되고 중복되지 않으며 관련성이 높은 특징 하위 집합을 분리하는 프로세스입니다.

특징 추출은 원래 데이터 세트의 정보를 유지하면서 원시 데이터를 처리 가능한 수치적 특징으로 변환하는 과정을 말합니다. 원시 데이터에 머신 러닝을 직접 적용하는 것보다 더 나은 결과를 낳습니다.

데이터 전처리는 분석 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 향상시키는 것을 말하며, 일반적으로 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 데이터 전처리의 목표는 데이터 품질을 개선하고 특정 데이터 마이닝 작업에 더 적합하게 만드는 것입니다.

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학의 학제간 분야입니다. 이는 인공지능, 머신러닝, 통계학, 데이터베이스의 교차점을 활용하여 비교적 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 계산 과정입니다.

Q-학습은 에이전트의 현재 상태를 고려하여 가장 좋은 행동 방침을 찾는 모델이 없는 비정책 강화 학습 알고리즘입니다.

신경망은 많은 수의 인공 뉴런을 통해 계산적으로 연결됩니다. 인간의 뇌와 비슷한 계층적 구조로 상호 연결된 노드나 뉴런을 사용합니다. 컴퓨터가 실수로부터 배우고 지속적으로 개선할 수 있는 적응형 시스템을 만들 수 있습니다.

딥 러닝은 인간의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 컴퓨터가 데이터를 처리하도록 가르치는 인공지능(AI) 접근 방식입니다.

그룹화된 쿼리 어텐션(GQA)은 대규모 언어 모델(LLM)에서 다중 쿼리 어텐션(MQA)과 다중 헤드 어텐션(MHA)을 보간하는 방법입니다.

컴퓨터 과학에서는 규칙 기반 시스템을 사용하여 지식을 저장하고 활용함으로써 정보를 유용하게 해석합니다.

생성적 인공지능(AIGC)은 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델 등의 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성할 수 있는 AI 시스템입니다.

컴퓨트 노드는 컴퓨터 과학 및 기술 분야에서 사용되는 컴퓨터와 이를 지원하는 장비입니다.

컴퓨터 분야에서 캐시 메모리는 컴퓨터 프로그램이 실행 중일 때 자주 액세스되거나 임시로 저장되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 임시 메모리로, 데이터를 읽고 액세스하는 속도를 높이기 위해 사용됩니다.

랜덤 액세스 메모리(RAM)는 주 메모리라고도 하며, 프로세서가 현재 사용 중인 데이터를 저장하는 데 사용되는 컴퓨터 메모리입니다.

읽기 전용 메모리(ROM)는 컴퓨터 및 기타 전자 장치에 사용되는 일종의 비휘발성 메모리입니다.

인공지능에서 전문가 시스템은 인간 전문가의 의사결정 능력을 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템입니다. 전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 중요하고 활발하게 활용되는 분야이다. 인공지능의 이론적 연구에서 실제 응용 분야로, 일반적인 추론 전략에 대한 논의에서 전문 지식의 활용으로 전환하는 데 있어 큰 획기적인 진전을 이루었습니다.

제로 카피 기술은 컴퓨터가 작업을 수행할 때 CPU가 먼저 한 메모리 위치에서 다른 특정 영역으로 데이터를 복사할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

Zero-Shot의 주요 목적은 학습 샘플 없이도 결과를 예측하는 능력을 얻는 것입니다. 기계는 학습 중에 학습되지 않은 클래스의 객체를 인식해야 합니다. 제로샷 러닝은 학습 중에 입력된 예제에 이미 포함된 지식 전달을 기반으로 합니다.

MMLU는 OpenAI GPT-4, Mistral 7b, Google Gemini, Anthropic Claude 2 등 다양한 언어 모델을 테스트하고 비교할 수 있는 방법을 제공합니다.

AIOps는 빅데이터, 고급 분석, 머신 러닝을 활용해 IT 팀의 운영 및 기능적 워크플로를 강화하는 것을 말합니다.

Apptainer는 이전에 Singularity로 알려졌던 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 컨테이너 시스템입니다. 이는 격리된 환경에서 Linux 컨테이너, 패키징 소프트웨어, 라이브러리 및 런타임 컴파일러를 빌드하고 실행하는 데 사용됩니다.

마르코프 의사결정 과정은 마르코프 체인을 확장한 것으로, 행동(선택 허용)과 보상(동기 부여)이 추가되었습니다.

마르코프 체인은 특정 확률 규칙에 따라 한 상태에서 다른 상태로 전이되는 수학적 시스템입니다.

객체 감지 분야에서 앵커 박스는 객체의 위치와 크기를 정의하는 보조 도구입니다.

통계와 머신 러닝에서 편향-분산 상충관계는 모델의 복잡성, 예측 정확도, 모델을 학습하는 데 사용되지 않은 이전에 본 적 없는 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 간의 관계를 설명합니다.

특징 선택은 모델 구축에 사용하기 위해 가장 일관되고 중복되지 않으며 관련성이 높은 특징 하위 집합을 분리하는 프로세스입니다.

특징 추출은 원래 데이터 세트의 정보를 유지하면서 원시 데이터를 처리 가능한 수치적 특징으로 변환하는 과정을 말합니다. 원시 데이터에 머신 러닝을 직접 적용하는 것보다 더 나은 결과를 낳습니다.

데이터 전처리는 분석 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 향상시키는 것을 말하며, 일반적으로 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 데이터 전처리의 목표는 데이터 품질을 개선하고 특정 데이터 마이닝 작업에 더 적합하게 만드는 것입니다.

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학의 학제간 분야입니다. 이는 인공지능, 머신러닝, 통계학, 데이터베이스의 교차점을 활용하여 비교적 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 계산 과정입니다.

Q-학습은 에이전트의 현재 상태를 고려하여 가장 좋은 행동 방침을 찾는 모델이 없는 비정책 강화 학습 알고리즘입니다.

신경망은 많은 수의 인공 뉴런을 통해 계산적으로 연결됩니다. 인간의 뇌와 비슷한 계층적 구조로 상호 연결된 노드나 뉴런을 사용합니다. 컴퓨터가 실수로부터 배우고 지속적으로 개선할 수 있는 적응형 시스템을 만들 수 있습니다.

딥 러닝은 인간의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 컴퓨터가 데이터를 처리하도록 가르치는 인공지능(AI) 접근 방식입니다.

그룹화된 쿼리 어텐션(GQA)은 대규모 언어 모델(LLM)에서 다중 쿼리 어텐션(MQA)과 다중 헤드 어텐션(MHA)을 보간하는 방법입니다.

컴퓨터 과학에서는 규칙 기반 시스템을 사용하여 지식을 저장하고 활용함으로써 정보를 유용하게 해석합니다.

생성적 인공지능(AIGC)은 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델 등의 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성할 수 있는 AI 시스템입니다.

컴퓨트 노드는 컴퓨터 과학 및 기술 분야에서 사용되는 컴퓨터와 이를 지원하는 장비입니다.

컴퓨터 분야에서 캐시 메모리는 컴퓨터 프로그램이 실행 중일 때 자주 액세스되거나 임시로 저장되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 임시 메모리로, 데이터를 읽고 액세스하는 속도를 높이기 위해 사용됩니다.

랜덤 액세스 메모리(RAM)는 주 메모리라고도 하며, 프로세서가 현재 사용 중인 데이터를 저장하는 데 사용되는 컴퓨터 메모리입니다.

읽기 전용 메모리(ROM)는 컴퓨터 및 기타 전자 장치에 사용되는 일종의 비휘발성 메모리입니다.

인공지능에서 전문가 시스템은 인간 전문가의 의사결정 능력을 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템입니다. 전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 중요하고 활발하게 활용되는 분야이다. 인공지능의 이론적 연구에서 실제 응용 분야로, 일반적인 추론 전략에 대한 논의에서 전문 지식의 활용으로 전환하는 데 있어 큰 획기적인 진전을 이루었습니다.

제로 카피 기술은 컴퓨터가 작업을 수행할 때 CPU가 먼저 한 메모리 위치에서 다른 특정 영역으로 데이터를 복사할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

Zero-Shot의 주요 목적은 학습 샘플 없이도 결과를 예측하는 능력을 얻는 것입니다. 기계는 학습 중에 학습되지 않은 클래스의 객체를 인식해야 합니다. 제로샷 러닝은 학습 중에 입력된 예제에 이미 포함된 지식 전달을 기반으로 합니다.

MMLU는 OpenAI GPT-4, Mistral 7b, Google Gemini, Anthropic Claude 2 등 다양한 언어 모델을 테스트하고 비교할 수 있는 방법을 제공합니다.

AIOps는 빅데이터, 고급 분석, 머신 러닝을 활용해 IT 팀의 운영 및 기능적 워크플로를 강화하는 것을 말합니다.

Apptainer는 이전에 Singularity로 알려졌던 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 컨테이너 시스템입니다. 이는 격리된 환경에서 Linux 컨테이너, 패키징 소프트웨어, 라이브러리 및 런타임 컴파일러를 빌드하고 실행하는 데 사용됩니다.