특징(Feature)이란? AI가 판단에 쓰는 입력 단서
특징(Feature)은 AI 모델이 예측하거나 분류할 때 참고하는 입력 데이터의 개별 단서입니다. 라벨, 입력 데이터, 특징 엔지니어링, 파라미터와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리했습니다.
Anthropic 에이전트 평가 가이드, AI 제품 출시 전 검증이 중요해진 이유
Anthropic의 에이전트 평가 가이드를 바탕으로 AI 제품 출시 전 실제 업무 환경, 도구 사용, 실패 복구, 안전성을 어떻게 검증해야 하는지 정리합니다.
GPU란? AI 모델을 빠르게 계산하는 그래픽 처리 장치
GPU는 AI 모델 학습과 추론에서 대량의 숫자 계산을 병렬로 처리해 속도와 처리량을 높이는 그래픽 처리 장치입니다.
OpenAI EU AI 일자리 전환 보고서, 업무 재설계가 빨라지는 이유
OpenAI의 EU AI Jobs Transition Framework를 바탕으로 AI가 일자리보다 업무 구조를 어떻게 바꾸는지, 기업과 개인의 대응 포인트를 정리합니다.
회귀(Regression)란? AI가 숫자를 예측하는 기본 개념
회귀는 AI가 카테고리 이름이 아니라 매출, 시간, 가격, 온도처럼 숫자 값을 예측하는 작업입니다. 분류와의 차이, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 오차 지표까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
Booz Allen·OpenAI 협력, 미션 크리티컬 AI 도입이 빨라지는 이유
Booz Allen과 OpenAI 협력은 공공·국방 같은 미션 크리티컬 영역에서 생성형 AI 도입이 본격화되고 있음을 보여줍니다.
Microsoft Memora, AI 에이전트 메모리가 장기 업무를 바꾸는 이유
Microsoft Memora가 보여주는 AI 에이전트 메모리의 의미와 장기 업무 생산성, 기업 AI 운영 기준을 쉽게 정리했습니다.
비식별화(De-identification)란? AI 데이터에서 개인을 알아볼 수 없게 만드는 방법
비식별화는 AI 학습, 분석, 자동화에 쓰는 데이터에서 이름, 연락처, 계정 ID처럼 개인을 알아볼 수 있는 정보를 제거하거나 가리는 개인정보 보호 방법입니다.
클로드 Artifacts 공유 사용법: 링크 공개와 팀 공유를 안전하게 나누는 팁
클로드 Artifacts를 공개 링크로 Publish하거나 Team, Enterprise 안에서 Share할 때 확인해야 할 범위, 첨부 파일, 임베드, Unpublish 주의점을 정리했습니다.
제미나이 Gems 지식 파일 사용법: 내 문서로 반복 답변 기준 고정하는 팁
제미나이 Gems에 브랜드 가이드, 제품 설명서, FAQ 같은 지식 파일을 붙여 반복 업무 답변 기준을 고정하는 방법과 주의할 점을 정리했습니다.
