클래스 불균형(Class Imbalance)이란? AI가 드문 사례를 놓치는 이유
클래스 불균형은 분류 데이터에서 특정 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 적거나 많은 상태입니다. 정확도의 착시, 소수 클래스 누락, 클래스 가중치와 재표본화 주의점을 쉽게 설명합니다.
AutoML이란? AI 모델 개발을 자동화하는 방법
AutoML은 데이터 준비, 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 탐색과 모델 평가 같은 머신러닝 개발 작업의 일부를 자동화하는 방법입니다. 수동 학습·MLOps·노코드 AI와의 차이, 활용 사례와 주의점을 쉽게 설명합니다.
자세 추정(Pose Estimation)이란? AI가 몸의 관절 위치를 읽는 기술
자세 추정은 이미지나 영상에서 어깨, 팔꿈치, 무릎 같은 신체 키포인트의 위치를 찾는 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 탐지·객체 추적·동작 분류와의 차이, 활용 사례와 주의점을 쉽게 설명합니다.
인과 추론(Causal Inference)이란? AI가 상관관계와 원인을 구분하는 방법
인과 추론은 어떤 요인을 바꾸었을 때 결과가 얼마나 달라지는지 가정과 데이터를 이용해 추정하는 방법입니다. 상관관계·예측·A/B 테스트와의 차이, 인과 그래프와 교란 변수, 실전 주의점을 쉽게 설명합니다.
기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)이란? AI 처리 중 데이터를 보호하는 기술
기밀 컴퓨팅은 하드웨어 기반의 검증된 신뢰 실행 환경에서 연산해 사용 중인 데이터와 코드를 보호하는 기술입니다. 암호화·TEE·보안 영역과의 차이, AI 학습·추론 활용, 증명과 운영 주의점을 설명합니다.
RPA란? 반복 업무를 소프트웨어 봇으로 자동화하는 방식
RPA는 사람이 화면에서 반복하던 클릭·입력·복사 같은 정해진 절차를 소프트웨어 봇이 대신 실행하는 자동화 방식입니다. AI 에이전트·컴퓨터 사용·API 자동화와의 차이, 참석형·무인형 실행, 운영 주의점을 설명합니다.
SSML이란? AI 음성의 발음·속도·쉼을 조절하는 마크업 언어
SSML은 TTS가 텍스트를 어떤 발음·속도·높낮이·쉼으로 읽을지 태그로 지정하는 XML 기반 마크업 언어입니다. TTS·XML·프롬프트와의 차이, 쉬운 예시, 서비스별 호환성 주의점을 설명합니다.
인코더-디코더(Encoder-Decoder)란? AI가 입력을 읽고 출력을 만드는 구조
인코더-디코더는 입력을 내부 표현으로 바꾸는 인코더와 그 표현을 원하는 출력으로 만드는 디코더를 연결한 AI 모델 구조입니다. 트랜스포머·오토인코더·디코딩 알고리즘과의 차이, 번역과 요약 예시, 실전 확인 사항을 쉽게 설명합니다.
CUDA란? AI가 NVIDIA GPU를 쓰게 하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼
CUDA는 NVIDIA GPU로 범용 병렬 계산을 실행하도록 만든 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다. GPU·CUDA 코어·드라이버·CUDA Toolkit·cuDNN의 차이와 AI 개발에서 확인할 점을 쉽게 설명합니다.
베이스라인(Baseline)이란? AI 모델 성능을 비교하는 기준
베이스라인은 새 AI 모델이나 변경안이 실제로 나아졌는지 판단할 때 비교하는 기준 모델 또는 기준 성능입니다. 벤치마크·평가 지표·베이스 모델과의 차이, 쉬운 예시와 실전 점검법을 설명합니다.
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