GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 실제 데이터를 모방하는 새로운 데이터를 생성하기 위해 고안된 머신러닝 모델입니다.생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 함께 발전하는 구조를 가집니다. 주요 특징: • 생성기(Generator)무작위 노이즈로부터 가짜 데이터를 생성하며 실제 데이터처럼 보이도록 학습합니다. • 판별기(Discriminator)데이터가...

G-eval은 텍스트, 이미지, 오디오 생성 등 생성형 AI 모델의 성과, 신뢰성, 정확성을 평가하기 위한 프레임워크 또는 방법론입니다.생성된 결과물의 품질, 일관성, 창의성, 요구 사항 충족 여부를 평가하며, 생성형 시스템의 역량과 한계를 체계적으로 분석하는 데 사용됩니다.   주요 특징:   • 생성형...

파인튜닝(Fine-tuning)은 사전학습된 모델(pre-trained model)을 특정 작업에 맞게 추가 학습시키는 과정입니다.모델이 기존에 학습한 일반적인 지식을 바탕으로, 작은 규모의 작업 특화 데이터셋으로 추가 학습하여 전문화시키는 방식입니다.   주요 특징:   • 작업 맞춤형 학습(Task-Specific Training)텍스트 분류, 이미지 분할, 번역 등 특정 작업에...

Few-shot Learning(퓨샷 러닝)은 아주 적은 수의 라벨링된 데이터만으로 모델이 작업을 수행하도록 학습하는 머신러닝 기법입니다. 대량의 학습 데이터를 확보하기 어려운 상황에서 특히 유용한 접근 방식입니다. 주요 특징: • 데이터 효율성(Data-Efficient)소수의 예제만으로도 일반화된 예측이 가능합니다. • 사전학습된 모델 활용(Pre-Trained Models)대규모 데이터로 학습된...

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 주어진 데이터셋의 특징을 모방한 새로운 데이터를 생성하는 머신러닝 모델입니다.GAN은 두 개의 신경망인 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)가 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가지고 있습니다.   작동 원리:   • 생성기(Generator) – 무작위 노이즈로부터 데이터를 생성합니다.– 실제 데이터처럼 보이도록...

특징 벡터(Feature Vector)는 데이터 포인트 또는 객체를 다차원 공간에서 표현하는 수치형 벡터입니다.벡터의 각 차원은 하나의 특징(속성)을 나타내며, 머신러닝에서 데이터를 정형화하고 학습 가능한 형태로 변환하는 데 필수적인 요소입니다.   주요 특징:   • 차원성(Dimensionality)벡터 내 각 값은 데이터의 개별 속성 또는...

특징 공간(Feature Space)이란 데이터의 각 특징(속성)이 하나의 차원으로 구성되는 다차원 수학적 공간입니다.머신러닝에서는 데이터가 이 공간 내에 점(벡터)으로 표현되며, 모델이 패턴, 관계, 군집을 찾아내고 학습할 수 있도록 합니다.   주요 특징:   • 차원(Dimensionality)데이터셋의 특징 수가 특징 공간의 차원 수를 결정합니다.예를...

설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)는 머신러닝 모델의 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 투명하게 만드는 기술과 방법론을 의미합니다.신뢰, 공정성, 책임성이 중요한 의료, 금융, 법률 등의 분야에서 특히 필수적인 기술로 여겨집니다.   주요 특징:   • 투명성(Transparency)모델이 어떤 입력과 논리를 통해...

엔터티(Entity)는 데이터셋이나 시스템 안에서 특정한 의미나 중요성을 지닌 독립된 객체, 개념, 정보 단위를 말합니다. 자연어 처리(NLP), 지식 그래프, 데이터베이스 등에서 사람, 장소, 사건처럼 현실 세계의 사물을 표현하거나, 그와 관련된 속성과 관계를 설명할 때 사용됩니다. 주요 특징: • 고유성(Uniqueness)각 엔터티는 이름이나...

인코더(Encoder)는 트랜스포머나 오토인코더 같은 다양한 AI·머신러닝 모델에서 사용되는 핵심 구성 요소입니다.주요 역할은 텍스트, 이미지, 음성 등의 입력 데이터를 처리하여 밀집된 구조화 표현(임베딩 또는 잠재 공간 표현)으로 변환하는 것입니다.이러한 표현은 입력의 핵심 특징과 맥락을 담고 있어, 모델이 후속 작업을 수행할 수...