최소 권한 원칙(Least Privilege)이란? AI 자동화 권한을 안전하게 줄이는 기본 개념
최소 권한 원칙은 AI 자동화와 에이전트가 필요한 권한만 갖도록 제한하는 보안 원칙입니다. 초보자도 이해하기 쉽게 예시와 주의점을 정리했습니다.
OCR(광학 문자 인식)이란? 이미지 속 글자를 텍스트로 바꾸는 AI 기술
OCR은 이미지나 스캔 문서 속 글자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 텍스트로 바꾸는 기술입니다. AI 문서 자동화에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
JSON Schema란? AI 답변 형식을 정하는 데이터 설계도
JSON Schema는 JSON 데이터가 따라야 할 필드, 타입, 필수값, 허용 범위를 정하는 규칙입니다. AI 구조화 출력과 자동화에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
데이터 증강(Data Augmentation)이란? AI 학습 데이터를 늘리는 방법
데이터 증강은 기존 학습 데이터를 현실적인 방식으로 변형해 AI 모델이 학습할 수 있는 예시의 다양성과 수를 늘리는 방법입니다.
Top-p란? AI 답변 후보 범위를 조절하는 샘플링 값
Top-p는 AI가 다음 토큰을 고를 때 누적 확률 기준으로 후보 범위를 좁히는 생성 설정값입니다.
어텐션(Attention)이란? AI가 문맥에서 중요한 정보를 고르는 방식
어텐션은 AI 모델이 입력 안에서 중요한 정보에 더 큰 비중을 두는 메커니즘입니다. 셀프 어텐션, 트랜스포머, 컨텍스트 윈도우와의 차이까지 쉽게 정리했습니다.
양자화(Quantization)란? AI 모델을 작고 빠르게 쓰는 방법
양자화는 AI 모델의 숫자 표현을 더 낮은 정밀도로 바꿔 모델 크기와 메모리 사용량을 줄이는 최적화 방법입니다.
모델 드리프트(Model Drift)란? AI 성능이 시간이 지나며 흔들리는 이유
모델 드리프트는 AI 모델이 배포된 뒤 현실 데이터나 사용자 행동이 바뀌면서 예전처럼 잘 맞지 않게 되는 현상입니다.
AI 벤치마크(Benchmark)란? 모델 성능 점수 읽는 쉬운 기준
AI 벤치마크는 여러 AI 모델이나 시스템을 같은 시험 조건에서 비교하기 위한 표준 테스트입니다.
인퍼런스(Inference)란? AI 모델이 답을 만들어 내는 실행 단계
인퍼런스는 학습이 끝난 AI 모델에 새 입력을 넣고 실제 답, 예측, 분류, 요약 같은 결과를 얻는 실행 단계입니다.
