Transfer learning은 한 작업이나 도메인에서 학습한 모델을 다른 유사한 작업에 재활용하는 머신러닝 기법입니다. 처음부터 학습을 시작하지 않고, 이미 학습된 모델의 지식과 패턴을 활용함으로써 새로운 작업에 필요한 데이터 양과 계산 자원을 크게 줄일 수 있습니다.   작동 방식:   • 사전...

Training dataset은 머신러닝 모델이 패턴과 관계를 학습할 수 있도록 제공되는 데이터 모음입니다.각 데이터는 입력(feature)과 정답(label)을 함께 포함하며, 모델이 정답을 맞히는 방식으로 학습이 진행됩니다.   작동 방식:   • 데이터 수집문제에 맞는 데이터를 다양한 경로(센서, 데이터베이스, 사용자 입력 등)에서 수집→ 문제...

Tokenization은 텍스트나 음성 데이터를 작은 단위(token)로 분해하는 과정입니다. 이러한 토큰은 AI 모델이 언어를 이해하고 생성하는 기본 단위로 작용합니다.자연어처리(NLP)에서 매우 중요한 전처리 단계로, 데이터 해석과 처리를 가능하게 합니다.   주요 특징:   • 단위 분할문장을 단어, 하위 단어(subword), 문자, 혹은 BPE(Byte...

Text-to-Image는 사용자가 입력한 자연어 설명(예: “노을지는 미래 도시”)을 바탕으로 이미지를 자동 생성하는 생성형 AI 모델입니다.이 기술은 언어 이해와 시각 생성을 결합한 멀티모달 AI의 대표적 사례로, 몇 초 내로 현실적이거나 예술적인 이미지를 생성할 수 있습니다.   주요 특징:   • 멀티모달...

TensorFlow는 Google이 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키며 다양한 환경에 배포할 수 있게 해줍니다. 대규모 AI 시스템 개발을 위한 유연하고 강력한 툴킷을 제공합니다.   주요 특징:   • 엔드 투 엔드 플랫폼: 데이터 전처리부터 모델 학습,...

합성 데이터는 현실 세계에서 수집된 데이터가 아닌, 알고리즘이나 시뮬레이션을 통해 인위적으로 생성된 데이터입니다. 실제 데이터를 사용하지 않고도 머신러닝 모델을 학습, 테스트, 검증할 수 있게 해 주며, 민감한 정보 노출 없이 유용한 데이터를 확보할 수 있습니다.   주요 특징:   •...

Supervised Learning은 입력 데이터와 정답(레이블)이 함께 주어지는 환경에서 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 머신러닝 방식입니다.모델은 이 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.   작동 방식:   • 레이블이 있는 데이터 사용학습 데이터는 입력(features)과 정답(label)의...

Stable Diffusion은 Stability AI가 개발한 오픈소스 텍스트-투-이미지 생성 모델입니다. 자연어 프롬프트를 입력하면 고품질 이미지를 생성하며, 지연된(latent) 공간에서의 확산 방식을 사용해 일반 소비자용 GPU에서도 효율적으로 작동합니다.   주요 특징:   • 지연 확산 구조 (Latent Diffusion Architecture)압축된 잠재 공간에서 이미지를 생성하여...

sLLM(Small Language Model)은 대규모 언어 모델(LLM)보다 더 작고 가벼운 구조의 언어 AI 모델입니다.적은 자원으로도 언어 기반 작업을 수행할 수 있도록 설계되었으며, 특정 작업에 최적화된 성능을 제공하면서도 빠르고 효율적이며 해석 가능성이 높다는 장점이 있습니다.   주요 특징:   • 경량 아키텍처...

Segment Anything Model (SAM)은 Meta AI에서 개발한 범용 객체 분할(세그멘테이션) 모델입니다.기존 모델들과 달리, SAM은 특정 객체 클래스에 국한되지 않고 보지 못한(new) 객체들도 자동으로 분할할 수 있어다양한 컴퓨터 비전 분야에 적용 가능한 고도화된 AI 시스템입니다.   주요 특징:   • 프롬프트...