모델 레지스트리(Model Registry)란? AI 모델 버전과 배포 상태를 관리하는 저장소
모델 레지스트리는 AI 모델의 버전, 메타데이터, 승인 상태, 배포 이력을 관리하는 중앙 저장소입니다. 모델 카드, 모델 허브, 실험 추적, 배포 파이프라인과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
데이터 최소화(Data Minimization)란? AI에 필요한 정보만 쓰는 개인정보 원칙
데이터 최소화는 AI를 쓸 때 목적 달성에 꼭 필요한 개인정보와 민감정보만 입력, 수집, 보관하는 개인정보 보호 원칙입니다. PII, 익명화, 데이터 삭제, 최소 권한 원칙과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
지식 증류(Knowledge Distillation)란? 큰 AI 모델의 지식을 작은 모델로 옮기는 방법
지식 증류는 큰 교사 모델의 출력 방식과 판단 패턴을 작은 학생 모델이 배우도록 훈련하는 AI 모델 경량화 방법입니다. 양자화, 파인튜닝, 모델 압축과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
제로샷 프롬프팅이란? 예시 없이 AI에게 바로 지시하는 방법
제로샷 프롬프팅은 예시를 보여 주지 않고 지시만으로 AI에게 작업을 맡기는 방식입니다. 퓨샷, 원샷, 파인튜닝과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
과적합(Overfitting)이란? AI가 학습 데이터를 외워버리는 문제
과적합은 AI 모델이 학습 데이터에는 잘 맞지만 새로운 데이터에는 약해지는 문제입니다. 일반화, 과소적합, 정규화와의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
분류(Classification)란? AI가 입력을 카테고리로 나누는 기본 개념
분류는 AI가 입력을 미리 정한 카테고리나 라벨 중 하나로 나누는 작업입니다. 고객 문의 분류, 감성 분석, 콘텐츠 안전 점검에서 어떻게 쓰이는지 쉽게 정리했습니다.
프롬프트 캐싱(Prompt Caching)이란? AI API 비용과 응답 시간을 줄이는 방법
프롬프트 캐싱은 반복되는 긴 입력을 AI 서비스가 재사용해 비용과 응답 시간을 줄이는 최적화 방식입니다. 컨텍스트 윈도우, 메모리, RAG와의 차이까지 쉽게 정리했습니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database)란? AI가 의미로 검색하게 해주는 저장소
벡터 데이터베이스는 임베딩 벡터를 저장하고 질문과 의미가 가까운 자료를 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
API 엔드포인트란? AI API가 요청을 받는 주소 뜻과 쉬운 예시
API 엔드포인트는 앱이나 자동화가 특정 AI 기능을 실행하기 위해 요청을 보내는 정해진 URL 또는 요청 주소입니다. AI API를 연결할 때 꼭 알아야 할 기본 개념을 쉽게 정리했습니다.
TTS(Text-to-Speech)란? AI가 글을 자연스러운 음성으로 읽어 주는 기술
TTS는 글자나 문장을 사람이 들을 수 있는 합성 음성으로 바꾸는 AI 음성 기술입니다. STT, 음성 합성, 보이스 클로닝과의 차이와 실전 주의점을 쉽게 정리했습니다.
