머신러닝에서 최적화(Optimization)란 모델의 파라미터를 조정하여 손실 함수(loss function)와 같은 특정 목적 함수(Objective Function)의 값을 최소화(또는 최대화)하는 과정을 의미합니다. 최적화는 학습 알고리즘의 핵심 요소로, 모델이 데이터에서 패턴을 얼마나 잘 학습하고 미지의 데이터에 얼마나 잘 일반화할 수 있는지를 결정합니다.   주요 특징:...

오픈소스(Open Source)는 소스 코드가 일반에 공개되어 누구나 열람, 수정, 재배포할 수 있도록 허용하는 소프트웨어 또는 프로젝트를 의미합니다. 오픈소스 개발은 협업, 투명성, 커뮤니티 주도의 혁신을 촉진하며, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 웹 개발 등 핵심 기술들도 오픈소스 생태계를 기반으로 발전하고 있습니다.   주요...

노드(Node)는 컴퓨팅과 네트워킹 등 다양한 분야에서 사용되는 기본 단위입니다. 컴퓨터 과학에서 노드는 데이터 구조, 네트워크, 시스템 내의 하나의 지점을 의미합니다. 맥락에 따라 노드는 연결 지점, 통신 허브, 또는 처리 유닛으로 사용되며, 이 유연성 덕분에 데이터 구조, 분산 시스템, 인공지능 아키텍처...

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하며, 생성할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 분야입니다. NLP는 언어학, 머신러닝, 컴퓨터 과학 기술을 결합하여 텍스트와 음성 등 자연어 데이터를 처리하고 분석하는 것을 목표로 합니다.   주요 특징:   • 텍스트 및...

신경망(Neural Network)은 인간 두뇌의 구조와 작동 방식을 모방한 머신러닝 모델의 한 종류입니다. 이 모델들은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성된 노드(뉴런)들의 층을 통해 데이터를 처리하고 변환하여 분류, 예측, 패턴 인식 등의 작업을 수행합니다. 신경망은 딥러닝과 인공지능(AI) 발전의 핵심 기반이 되고...

멀티모달(Multimodal)은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 구조화된 데이터 등 서로 다른 종류의 데이터를 함께 처리하고 통합하는 머신러닝 시스템을 의미합니다. 멀티모달 모델은 다양한 데이터 타입이 가진 상호보완적 강점을 활용하여 이해력, 추론력, 생성 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.   주요 특징:   •...

모델 파라미터는 머신러닝 모델이 학습 과정에서 스스로 조정하는 내부 변수입니다. 이 값들은 모델이 입력 데이터를 예측으로 변환하는 방식을 결정합니다. 파라미터가 잘 조정되면 모델의 정확도가 향상되지만, 부적절한 값은 과소적합(underfitting)이나 과적합(overfitting)의 원인이 될 수 있습니다.   주요 특징:   • 모델 파라미터는...

모델 해석 가능성은 AI 모델이 어떻게 특정 결과나 예측을 도출했는지 사람이 이해할 수 있는 정도를 의미합니다.의료, 금융, 법률처럼 안전성과 신뢰성이 중요한 분야에서는 모델의 의사결정 과정을 이해하고 검증하는 것이 매우 중요합니다.   주요 특징:   • 투명성입력된 특성(Feature)이 결과에 어떤 영향을...

MNIST 데이터셋은 머신러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 가장 널리 사용되는 손글씨 숫자(0~9) 이미지 모음입니다.총 70,000개의 흑백 이미지(28×28 픽셀)로 구성되어 있으며, 이미지 분류 알고리즘 성능 평가의 표준 벤치마크로 활용됩니다. 그 단순성과 접근성 덕분에, 딥러닝 입문과 모델 프로토타이핑에 가장 먼저 사용되는 데이터셋입니다.  ...

MLOps는 머신러닝(ML)과 운영(Ops)을 결합해, ML 모델을 개발에서 운영 환경까지 안정적이고 효율적으로 배포·관리하는 방법론입니다.DevOps 개념을 머신러닝에 적용해 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.   주요 특징: • 지속적 통합·배포(CI/CD) : 모델 테스트·검증·배포 자동화 • 모델 모니터링 : 데이터 변화나...