객체 탐지(Object Detection)란? AI가 사진 속 사물의 위치를 찾는 방법
객체 탐지는 이미지나 영상에서 사물의 종류와 위치를 함께 찾는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이미지 분류·이미지 분할·OCR과의 차이, 경계 상자와 신뢰도 점수, 실전 주의점을 설명합니다.
결측값 대체(Imputation)란? AI 데이터의 빈칸을 다루는 방법
결측값 대체는 데이터에서 빠진 값을 평균, 중앙값, 최빈값 또는 추정값으로 채우는 전처리 방법입니다. 삭제·보간과의 차이, 데이터 누수 방지, 실전 주의점을 설명합니다.
생성 모델(Generative Model)이란? AI가 새 콘텐츠를 만드는 기본 원리
생성 모델은 학습 데이터의 구조와 패턴을 익혀 새로운 데이터나 콘텐츠를 만들어 내는 모델입니다. 생성형 AI·LLM·확산 모델·판별 모델과의 차이, 쉬운 예시와 주의점을 설명합니다.
배치 추론(Batch Inference)이란? AI가 많은 데이터를 한꺼번에 처리하는 방법
배치 추론은 여러 입력을 모아 AI 모델의 예측을 한꺼번에 실행하는 방식입니다. 실시간·비동기 추론과의 차이, 쉬운 예시, 활용법과 주의점을 설명합니다.
SLO(Service Level Objective)란? AI 서비스가 지켜야 할 성능 목표
SLO는 일정 기간 동안 AI 서비스가 달성하려는 신뢰성과 성능의 수치 목표입니다. SLI·SLA·오류 예산과의 차이, 챗봇 사례, 실전 설정법을 설명합니다.
적대적 예제(Adversarial Example)란? AI의 판단을 속이는 입력
적대적 예제는 배포된 AI가 오분류하거나 의도와 다르게 행동하도록 일부러 바꾼 입력입니다. 이미지·문장 사례와 회피 공격·데이터 포이즈닝·프롬프트 인젝션의 차이, 실전 점검법을 설명합니다.
환경 변수(Environment Variable)란? AI API 설정을 코드 밖에서 불러오는 방법
환경 변수는 프로그램이 실행될 때 읽을 수 있도록 운영체제나 실행 환경에 이름과 값을 연결해 둔 설정입니다. AI API 키와 모델 이름을 코드 밖에서 불러오는 이유와 주의점을 설명합니다.
역전파(Backpropagation)란? 신경망이 가중치를 고치는 방법
역전파는 신경망의 예측 오차가 각 가중치와 얼마나 관련 있는지 출력층에서 입력층 방향으로 계산하는 학습 알고리즘입니다.
교차 검증(Cross-Validation)이란? AI 모델을 여러 번 나눠 평가하는 방법
교차 검증은 데이터를 여러 묶음으로 나누고 훈련과 검증 역할을 번갈아 맡겨, AI 모델이 처음 보는 데이터에서도 잘 작동할지 반복해서 확인하는 평가 방법입니다.
화자 분리(Speaker Diarization)란? AI가 누가 언제 말했는지 구분하는 방법
화자 분리는 한 녹음에서 목소리가 바뀌는 구간을 나누고, 누가 언제 말했는지 화자별 라벨을 붙이는 음성 처리 기술입니다.
