베오울프 클러스터는 저렴한 개인용 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 조립하여 최고의 비용 효율성을 달성한 고성능 병렬 컴퓨터 클러스터 구조입니다.

인간 피드백 강화 학습은 강화 학습과 인간 피드백을 결합한 AI 시스템을 훈련하는 고급 방법입니다.

일괄 처리란 일련의 명령이나 프로그램을 순서대로 결합하여 일괄 처리 파일에서 일괄적으로 실행하는 것입니다.

계산 유체 역학 애플리케이션은 처리량이 높은 로컬 스토리지, 지연 시간이 짧은 네트워크, 최적화된 CPU를 갖춘 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에서 가장 효율적으로 실행됩니다.

데이터 과학(DS)은 대규모 데이터에서 귀중한 정보, 통찰력, 지식을 추출하는 것을 목표로 합니다.

필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)는 프로그래밍 가능한 상호 연결로 연결된 구성 가능한 논리 블록(CLB) 매트릭스를 기반으로 하는 반도체 장치입니다. 원하는 응용 프로그램이나 기능적 요구 사항에 따라 제조 후 재프로그래밍이 가능합니다.

컴퓨터 컴퓨팅에서 RDMA(Remote Direct Memory Access)는 두 컴퓨터의 운영 체제의 개입 없이 한 컴퓨터의 메모리에서 다른 컴퓨터의 메모리로 직접 데이터를 전송하는 직접 메모리 액세스 기술입니다.

하드웨어 가속은 계산 집약적인 작업을 컴퓨터에서 처리하기 위해 특수 하드웨어에 할당하는 과정을 말합니다. 이렇게 하면 중앙 처리 장치의 작업 부하가 줄어들고, 범용 CPU에서만 소프트웨어를 실행하는 것보다 효율적입니다.

병렬 컴퓨팅은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 하위 분야입니다. 직렬 컴퓨팅과 비교했을 때, 여러 프로세서나 컴퓨터에서 여러 작업을 동시에 실행하여 컴퓨팅 효율성을 향상시키는 컴퓨팅 모드입니다.

고처리량 컴퓨팅(HTC)은 리소스를 사용하여 많은 수의 컴퓨팅 작업을 병렬로 실행하는 것을 목표로 하는 컴퓨팅 유형으로 정의됩니다.

고성능 컴퓨팅(HPC)이라는 용어는 "슈퍼컴퓨팅"이라는 용어 이후에 등장했으며, 강력한 컴퓨팅 리소스를 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 컴퓨팅 분야입니다.

빅 랭귀지 모델(Big Language Model)은 인공지능 알고리즘이다. 많은 수의 매개변수를 갖는 신경망 기술을 적용하고 자기 감독 학습 기술을 사용하여 인간의 언어나 텍스트를 처리하고 이해합니다.

출력 변조는 출력 표현을 변형하고 이를 교란시키는 방법으로, 학습자의 다양성을 높이는 데 자주 사용됩니다. 분류 출력을 회귀 출력으로 변환한 후 개별 학습자를 구성하는 것입니다.

랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정 트리를 포함하는 다재다능한 알고리즘입니다.

랜덤 워크는 일련의 무작위 동작 궤적으로 구성된 통계적 모델로, 불규칙한 변화를 나타내는 데 사용됩니다.

신경망 기계 번역(NMT)은 순수 신경망을 기반으로 하는 기계 번역 프레임워크입니다. 소스 언어에서 타겟 언어로의 종단 간 번역을 달성하기 위해 신경망을 사용합니다.

신경 튜링 머신은 신경망을 기반으로 한 튜링 머신입니다. 튜링 머신에서 영감을 받은 기계 알고리즘으로, 미분 함수를 구현할 수 있습니다. 여기에는 신경망 컨트롤러와 외부 메모리가 포함되어 있습니다.

동일한 전략은 샘플을 생성하는 전략이 네트워크가 매개변수를 업데이트할 때 사용하는 전략과 동일하다는 것을 의미합니다. 동일한 전략 방법의 전형적인 예로 SARAS 알고리즘이 있습니다.

수신기 작동 특성(ROC)은 시스템 매칭 알고리즘에 대한 테스트 지표입니다. 이는 일치 점수 임계값, 거짓 양성률, 거짓 음성률 간의 관계입니다. 이는 다양한 임계값에서 인식 알고리즘의 거부율과 오인식율 간의 균형을 반영합니다.

제한 볼츠만 머신은 2계층 구조, 대칭적 연결, 자체 피드백이 없는 일종의 무작위 신경망 모델입니다.

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇공학에서 사용되는 기술입니다.

통계 학습은 데이터를 기반으로 확률적 통계 모델을 구축하여 데이터를 예측하고 분석하는 학문으로, 통계적 기계 학습이라고도 합니다.

대체 손실 함수는 원래 손실 함수를 계산하는 것이 불편할 때 사용되는 함수입니다.

업샘플링 또는 이미지 보간은 주로 원본 이미지를 확대하여 더 높은 해상도의 디스플레이 장치에 표시할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

베오울프 클러스터는 저렴한 개인용 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 조립하여 최고의 비용 효율성을 달성한 고성능 병렬 컴퓨터 클러스터 구조입니다.

인간 피드백 강화 학습은 강화 학습과 인간 피드백을 결합한 AI 시스템을 훈련하는 고급 방법입니다.

일괄 처리란 일련의 명령이나 프로그램을 순서대로 결합하여 일괄 처리 파일에서 일괄적으로 실행하는 것입니다.

계산 유체 역학 애플리케이션은 처리량이 높은 로컬 스토리지, 지연 시간이 짧은 네트워크, 최적화된 CPU를 갖춘 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에서 가장 효율적으로 실행됩니다.

데이터 과학(DS)은 대규모 데이터에서 귀중한 정보, 통찰력, 지식을 추출하는 것을 목표로 합니다.

필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)는 프로그래밍 가능한 상호 연결로 연결된 구성 가능한 논리 블록(CLB) 매트릭스를 기반으로 하는 반도체 장치입니다. 원하는 응용 프로그램이나 기능적 요구 사항에 따라 제조 후 재프로그래밍이 가능합니다.

컴퓨터 컴퓨팅에서 RDMA(Remote Direct Memory Access)는 두 컴퓨터의 운영 체제의 개입 없이 한 컴퓨터의 메모리에서 다른 컴퓨터의 메모리로 직접 데이터를 전송하는 직접 메모리 액세스 기술입니다.

하드웨어 가속은 계산 집약적인 작업을 컴퓨터에서 처리하기 위해 특수 하드웨어에 할당하는 과정을 말합니다. 이렇게 하면 중앙 처리 장치의 작업 부하가 줄어들고, 범용 CPU에서만 소프트웨어를 실행하는 것보다 효율적입니다.

병렬 컴퓨팅은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 하위 분야입니다. 직렬 컴퓨팅과 비교했을 때, 여러 프로세서나 컴퓨터에서 여러 작업을 동시에 실행하여 컴퓨팅 효율성을 향상시키는 컴퓨팅 모드입니다.

고처리량 컴퓨팅(HTC)은 리소스를 사용하여 많은 수의 컴퓨팅 작업을 병렬로 실행하는 것을 목표로 하는 컴퓨팅 유형으로 정의됩니다.

고성능 컴퓨팅(HPC)이라는 용어는 "슈퍼컴퓨팅"이라는 용어 이후에 등장했으며, 강력한 컴퓨팅 리소스를 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 컴퓨팅 분야입니다.

빅 랭귀지 모델(Big Language Model)은 인공지능 알고리즘이다. 많은 수의 매개변수를 갖는 신경망 기술을 적용하고 자기 감독 학습 기술을 사용하여 인간의 언어나 텍스트를 처리하고 이해합니다.

출력 변조는 출력 표현을 변형하고 이를 교란시키는 방법으로, 학습자의 다양성을 높이는 데 자주 사용됩니다. 분류 출력을 회귀 출력으로 변환한 후 개별 학습자를 구성하는 것입니다.

랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정 트리를 포함하는 다재다능한 알고리즘입니다.

랜덤 워크는 일련의 무작위 동작 궤적으로 구성된 통계적 모델로, 불규칙한 변화를 나타내는 데 사용됩니다.

신경망 기계 번역(NMT)은 순수 신경망을 기반으로 하는 기계 번역 프레임워크입니다. 소스 언어에서 타겟 언어로의 종단 간 번역을 달성하기 위해 신경망을 사용합니다.

신경 튜링 머신은 신경망을 기반으로 한 튜링 머신입니다. 튜링 머신에서 영감을 받은 기계 알고리즘으로, 미분 함수를 구현할 수 있습니다. 여기에는 신경망 컨트롤러와 외부 메모리가 포함되어 있습니다.

동일한 전략은 샘플을 생성하는 전략이 네트워크가 매개변수를 업데이트할 때 사용하는 전략과 동일하다는 것을 의미합니다. 동일한 전략 방법의 전형적인 예로 SARAS 알고리즘이 있습니다.

수신기 작동 특성(ROC)은 시스템 매칭 알고리즘에 대한 테스트 지표입니다. 이는 일치 점수 임계값, 거짓 양성률, 거짓 음성률 간의 관계입니다. 이는 다양한 임계값에서 인식 알고리즘의 거부율과 오인식율 간의 균형을 반영합니다.

제한 볼츠만 머신은 2계층 구조, 대칭적 연결, 자체 피드백이 없는 일종의 무작위 신경망 모델입니다.

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇공학에서 사용되는 기술입니다.

통계 학습은 데이터를 기반으로 확률적 통계 모델을 구축하여 데이터를 예측하고 분석하는 학문으로, 통계적 기계 학습이라고도 합니다.

대체 손실 함수는 원래 손실 함수를 계산하는 것이 불편할 때 사용되는 함수입니다.

업샘플링 또는 이미지 보간은 주로 원본 이미지를 확대하여 더 높은 해상도의 디스플레이 장치에 표시할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.