점진적 기능 축소(Graceful Degradation)란? AI가 일부 기능을 줄여 계속 작동하는 방법
점진적 기능 축소는 AI 시스템의 일부 구성요소가 고장 나거나 과부하가 생겼을 때 성능이나 기능을 제한해 핵심 서비스는 계속 제공하는 설계입니다. 폴백·재시도·서킷 브레이커·페일오버와의 차이, 실전 적용과 주의점을 설명합니다.
그라운드 트루스(Ground Truth)란? AI가 예측과 비교하는 실제 기준값
그라운드 트루스는 AI의 예측이 맞았는지 비교할 때 기준으로 삼는 실제 결과나 확인된 정답값입니다. 라벨·예측·골든 데이터셋·그라운딩과의 차이, 실전 활용과 주의점을 설명합니다.
연합학습(Federated Learning)이란? 데이터를 모으지 않고 함께 AI를 학습하는 방법
연합학습은 여러 기기나 기관이 원본 데이터를 한곳에 모으지 않고 각자 모델을 학습한 뒤 업데이트를 모아 공유 모델을 개선하는 방식입니다. 분산학습·온디바이스 AI·차등 개인정보보호와의 차이, 활용 맥락과 주의점을 설명합니다.
이상 탐지(Anomaly Detection)란? AI가 평소와 다른 신호를 찾는 방법
이상 탐지는 데이터에서 평소 패턴이나 예상 범위를 벗어난 관측값과 사건을 찾아 검토 대상으로 표시하는 방법입니다. 이상치 탐지·새로움 탐지·분류·데이터 드리프트와의 차이, 활용 맥락과 주의점을 설명합니다.
확산 모델(Diffusion Model)이란? 노이즈에서 이미지가 만들어지는 원리
확산 모델은 데이터에 노이즈를 더하고 이를 거꾸로 제거하는 과정을 학습해 새 이미지 같은 결과를 만드는 생성형 AI 모델입니다. LLM·GAN·노이즈 제거·잠재 확산과의 차이와 주의점을 설명합니다.
처리량(Throughput)이란? AI가 일정 시간에 처리하는 작업량
처리량은 AI 시스템이 일정 시간 동안 처리하는 요청이나 토큰의 전체 양입니다. 레이턴시·동시성·레이트 리밋·배치 처리와의 차이, 측정 단위와 실전 점검법을 설명합니다.
프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)이란? AI 작업을 단계별로 연결하는 방법
프롬프트 체이닝은 복잡한 작업을 여러 프롬프트로 나누고 앞 단계 출력을 다음 단계 입력으로 넘기는 방식입니다. 긴 프롬프트·체인 오브 쏘트·워크플로·AI 에이전트와의 차이, 실전 연결 순서와 주의점을 설명합니다.
학습률(Learning Rate)이란? AI가 한 번에 얼마나 크게 배우는지 정하는 값
학습률은 AI 모델이 학습할 때 가중치와 편향을 한 번에 얼마나 크게 바꿀지 정하는 값입니다. 값이 너무 크거나 작을 때 생기는 문제, 하이퍼파라미터·손실 함수·옵티마이저·에폭과의 차이, 실전 확인법을 설명합니다.
데이터 포이즈닝(Data Poisoning)이란? AI 학습 데이터를 조작해 답을 바꾸는 공격
데이터 포이즈닝은 공격자가 AI 학습 데이터에 악의적인 정보를 넣어 모델의 판단이나 성능을 바꾸려는 공격입니다. 프롬프트 인젝션·데이터 드리프트·데이터 누수와의 차이, 쉬운 예시, 점검 순서를 설명합니다.
AI 게이트웨이(AI Gateway)란? 여러 AI 모델과 API를 한곳에서 관리하는 방법
AI 게이트웨이는 앱과 여러 AI 모델·도구 사이에 놓여 인증, 사용량 제한, 모델 선택, 기록을 한곳에서 관리하는 중간 계층입니다. API 게이트웨이·모델 라우팅·정책 엔진과의 차이와 안전한 도입 순서를 쉽게 설명합니다.
