AI와 데이터 기술 용어를 한곳에서 정리한 전문 용어 사전.
머신러닝, 딥러닝, NLP 등 최신 인공지능 개념을 쉽고 명확하게 설명합니다.
AI 편향 (Bias) AI 편향(Bias)은 인공 뉴런이 입력을 어떻게 해석하고 활성화 여부를 결정할지를 조정하는 기준값(offset)이다. 가중치만으로는 설명할 수 없는 미세한 조정값을 더해 뉴런이 복잡한 패턴을 학습하고 비선형적 경계(boundary)를 형성할 수 있도록 한다. 즉, 편향은 신경망이 “학습 가능한 유연성”을 갖추게 만드는 핵심 파라미터이며, 가중치와 함께 모델 표현력을 결정하는 중요한 요소이다. Ⅰ. 개념과 역할 편향은 인공 뉴런이 … 더 읽기
인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 인공신경망(ANN)은 인간의 뇌 구조를 모방해 정보를 학습·추론하도록 설계된 계층적 지능 시스템이다. 여러 개의 ‘뉴런’이 서로 연결된 구조를 이루며, 입력 데이터에서 패턴을 스스로 발견하고 경험을 통해 성능을 향상시키는 것이 특징이다. 오늘날 딥러닝,의 토대가 되는 핵심 구조로, 이미지 인식·자연어처리·음성 분석 등 다양한 AI 분야의 기반을 이룬다. Ⅰ. 개념과 역사 인공신경망은 1943년 워런 … 더 읽기
자연어처리 (NLP, Natural Language Processing) 자연어처리(NLP)는 인간의 언어를 기계가 이해·분석·생성할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 언어의 문법, 의미, 맥락을 데이터로 변환해 컴퓨터가 인간과 유사한 방식으로 언어를 해석하고 응답할 수 있게 만든다. 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)과 트랜스포머(Transformer)의 발전은 자연어처리를 인공지능 혁신의 핵심 영역으로 이끌고 있다. Ⅰ. 개념과 역사 자연어처리는 1950년대 초 앨런 튜링(Alan Turing)의 “기계가 … 더 읽기
생성형 AI (Generative AI) 생성형 AI(Generative AI)는 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 새로운 콘텐츠를 ‘창조’하도록 설계된 인공지능 시스템이다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 스스로 생성하며, 인간의 창작 과정을 모방해 ‘새로운 결과물’을 만들어낸다. 이러한 생성 능력은 트랜스포머(Transformer) 구조와 대규모 언어 모델(LLM) 기술을 기반으로 발전했다. Ⅰ. 개념과 원리 생성형 AI는 이름 그대로 “무언가를 만들어내는(generative)” … 더 읽기
어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism) 어텐션 메커니즘은 입력된 정보 중에서 중요한 부분에 ‘집중(attention)’하도록 설계된 신경망 정보 처리 시스템이다. 인간이 문장이나 이미지 속 핵심 요소에 주의를 기울이는 방식을 수학적으로 모델링하여, 기계가 방대한 데이터 속에서도 의미 있는 패턴을 찾아내도록 돕는다. 즉, 어텐션은 모든 정보를 동일하게 처리하지 않고 ‘가중치’를 부여해 중요한 정보에 더 큰 비중을 두는 지능적 선택 구조다. … 더 읽기
트랜스포머 (Transformer) 트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 논문 “Attention Is All You Need”에서 제안된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처로, 언어·이미지·음성 등 다양한 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 셀프 어텐션(Self-Attention) 시스템이다. 이 구조는 문맥 전체를 동시에 고려하며, 단어 간 관계를 효율적으로 학습해 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 기술적 토대를 이루고 있다. Ⅰ. 개념과 등장 배경 트랜스포머는 기존의 … 더 읽기
대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model) 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어의 패턴·의미·맥락을 이해하고 새로운 문장을 생성하는 언어 이해·생성 시스템이다. 딥러닝 기반의 트랜스포머(Transformer) 구조를 활용하여 문맥적 연관성과 추론 능력을 스스로 학습하며, 현대 인공지능(AI) 기술의 중심으로 자리 잡고 있다. Ⅰ. 개념과 발전 배경 LLM은 2017년 구글이 발표한 트랜스포머 … 더 읽기
딥러닝 (Deep Learning) 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌신경망 구조를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 데이터를 계층적으로 학습하여 복잡한 패턴을 자동으로 추론하는 기술이다. 즉, 인간이 직접 규칙을 정의하지 않아도, 모델이 스스로 특징(feature)을 추출하고 의미를 학습한다는 점이 특징이다. Ⅰ. 개념과 등장 배경 딥러닝의 뿌리는 1940년대 인공신경망 연구에서 시작되었지만, 본격적인 발전은 2006년 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 등이 … 더 읽기
머신러닝 (Machine Learning) 머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 패턴과 규칙을 학습하여 스스로 예측·판단·분류를 수행하도록 만드는 알고리즘적 접근이다. 즉, ‘경험을 통해 성능이 향상되는 시스템’을 구축하는 것이 머신러닝의 핵심 목표다. Ⅰ. 개념과 발전 배경 머신러닝이라는 용어는 1959년 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 사용한 것으로, “명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하는 컴퓨터의 능력”을 의미한다. 초기에는 통계적 패턴 … 더 읽기
