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.
GPU란? AI 모델을 빠르게 계산하는 그래픽 처리 장치
GPU는 AI 모델 학습과 추론에서 대량의 숫자 계산을 병렬로 처리해 속도와 처리량을 높이는 그래픽 처리 장치입니다.
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.
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.
체인 오브 쏘트(CoT)란? AI가 단계별로 생각하게 하는 프롬프트 방법
체인 오브 쏘트는 AI에게 바로 답만 내게 하지 않고, 문제를 중간 단계로 나누어 생각하도록 유도하는 프롬프트 방법입니다.
샌드박스(Sandbox)란? AI 에이전트 작업을 격리하는 안전한 실행 환경
샌드박스는 AI 에이전트나 프로그램이 정해진 공간 안에서만 파일, 네트워크, 도구를 쓰도록 제한하는 격리 실행 환경입니다.
RAG(검색 증강 생성)란? AI가 자료를 찾아 답하는 방식
RAG는 AI가 답변하기 전에 외부 문서나 데이터베이스를 검색하고, 찾은 근거를 바탕으로 답변을 생성하게 하는 방식입니다.
감사 로그(Audit Log)란? AI 자동화 기록을 남기는 기본 개념
감사 로그는 누가, 언제, 어떤 시스템에서, 어떤 작업을 했는지 남기는 기록입니다.
혼동 행렬(Confusion Matrix)이란? AI 분류 결과를 한눈에 읽는 표
혼동 행렬은 AI 분류 모델의 예측이 실제 정답과 어떻게 맞고 틀렸는지 보여주는 평가 표입니다.
하이퍼파라미터(Hyperparameter)란? AI 모델 성능을 조정하는 설정값
하이퍼파라미터는 AI 모델이 데이터에서 배우는 값이 아니라, 학습 방식과 생성 결과를 조정하기 위해 사람이 정하거나 튜닝하는 설정값입니다.
