임베딩(Embedding)은 단어, 이미지, 기타 데이터를  연속적인 벡터 공간의 저차원 밀집 벡터(dense vector)로 변환한 표현입니다.원래 복잡하거나 고차원인 데이터를 AI 모델이 효율적으로 처리할 수 있도록 의미적 관계나 구조를 수치 벡터에 압축하여 표현하는 방법입니다. 작동 원리: • 데이터를 벡터로 매핑(Mapping Data to Vectors)고차원...

엣지 AI(Edge AI)는 인공지능을 클라우드 서버가 아닌 스마트폰, 센서, IoT 장치 등 엣지 디바이스에서 직접 실행하는 기술입니다.데이터를 수집한 지점 근처에서 바로 처리함으로써 실시간 반응, 지연 최소화, 개인정보 보호를 실현합니다.   주요 특징:   • 온디바이스 처리(On-Device Processing)AI 모델이 장치 내부에서...

확산 모델(Diffusion Model)은 머신러닝에서 사용되는 생성 모델의 일종으로, 무작위 노이즈를 점진적으로 정제하여 이미지 등 구조화된 데이터를 생성하는 방식입니다. 물리학에서의 확산 과정에서 영감을 받아, 데이터 분포가 시간에 따라 변화하는 과정을 시뮬레이션합니다.초기에는 순수한 노이즈로 시작하여, 점차적으로 원래의 데이터 형태로 복원하거나 새로운 데이터를...

깊이 추정(Depth Estimation)은 이미지나 영상 같은 시각 정보를 활용해 장면 속 물체나 지점이 관찰 지점으로부터 얼마나 떨어져 있는지(거리)를 측정하는 기술입니다. 공간을 이해해야 하는 로봇공학, 증강현실(AR), 자율주행 같은 분야에서 중요한 역할을 합니다.   작동 원리:   • 단일 이미지 깊이 추정(Single-Image...

DeepSeek는 중국 AI 연구팀이 개발한  오픈소스 대형 언어 모델(LLM)로, GPT-3.5급 성능을 목표로 설계된 모델입니다.중국어와 영어 데이터를 대규모로 학습했으며, 다양한 자연어 이해 및 생성 작업에서 높은 성능을 발휘하는 글로벌 LLM 경쟁자로 주목받고 있습니다.   주요 특징:   • 다국어 학습(Multilingual Training):중국어와...

딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, 다층 인공신경망(Deep Neural Networks)을 사용해 데이터를 학습하는 기술입니다. 여러 층을 거쳐 특징을 계층적으로 추출하면서 패턴을 인식하고 예측하는 데 특화되어 있습니다.이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행 등 복잡한 작업을 자동으로 처리할 수 있는 강력한 접근 방식입니다.  ...

디코더(Decoder)는 주로 트랜스포머 기반 아키텍처에서 사용되는 AI 모델의 구성 요소로, 인코더가 생성한 추상적 표현을 사람이 이해할 수 있는 출력 시퀀스로 변환하는 역할을 합니다.텍스트 생성, 기계 번역, 요약 등에서 사용되며, 추상화된 정보를 읽고 최종 결과를 생성하는 단계입니다.   작동 원리:  ...

의사결정나무(Decision Tree)는 결정을 일련의 분기(이진 또는 다중 분기)로 모델링하는 머신러닝 알고리즘입니다.내부 노드는 조건을, 가지(branch)는 그 조건의 결과를, 잎(leaf) 노드는 최종 예측 또는 분류 결과를 나타냅니다.   주요 특징:   • 트리 구조(Tree Structure) 노드(Node): 조건 가지(Branch): 조건의 결과 잎(Leaf): 최종...

데이터 중심 AI(Data-centric AI)는 인공지능 개발에서 모델 구조 최적화보다 학습에 사용하는 데이터의 품질과 구조 개선을 우선시하는 접근 방식입니다.이 방법론은 고품질의 체계적인 데이터가 신뢰성 있고 효과적인 AI 시스템을 구축하는 핵심이라는 원칙에 기반합니다.   데이터 중심 AI의 핵심 원칙:   • 양보다...

데이터 구조(Data Structure)는 데이터를 효율적으로 저장, 구성, 관리하기 위한 체계적인 방법입니다. 메모리 내에서 데이터가 어떻게 배치되고, 어떻게 접근하거나 수정할 수 있는지 정의하며, 데이터와 상호작용하는 방법을 제공합니다. 데이터 구조는 컴퓨터 과학의 기본 개념으로, 소프트웨어 개발부터 인공지능에 이르기까지 다양한 분야에서 사용됩니다.  ...