가중치 정규화(Weight Normalization)란? AI가 가중치의 크기와 방향을 나눠 학습하는 방법
가중치 정규화는 신경망의 가중치 벡터를 크기와 방향으로 나눠 학습하는 재매개변수화 방법입니다. 배치·레이어·스펙트럴 정규화와의 차이, 계산 원리, 축·초기화·체크포인트 점검법을 쉽게 설명합니다.
인스턴스 정규화(Instance Normalization)란? AI가 이미지마다 채널 통계를 맞추는 방법
인스턴스 정규화는 이미지마다 각 채널의 공간 위치에서 평균과 분산을 구해 특징값을 조정하는 신경망 층입니다. 배치·레이어·그룹 정규화와의 차이, 계산 순서, 스타일 변환과 모델 변환 점검법을 쉽게 설명합니다.
RMS 정규화(RMSNorm)란? LLM이 평균을 빼지 않고 특징값을 맞추는 방법
RMS 정규화는 입력값의 제곱평균제곱근으로 크기를 조정하되 평균을 빼는 중심화는 생략하는 신경망 층입니다. LayerNorm과의 차이, 계산 순서, 축·엡실론·정밀도·가중치 설정과 LLM 모델 변환 점검법을 쉽게 설명합니다.
그룹 정규화(Group Normalization)란? AI가 채널을 묶어 특징값을 맞추는 방법
그룹 정규화는 한 입력의 채널을 여러 그룹으로 나누고 그룹별 평균과 분산으로 값을 정규화하는 신경망 층입니다. 배치·레이어·인스턴스 정규화와의 차이, 그룹 수·엡실론·감마·베타 설정과 모델 변환 점검법을 쉽게 설명합니다.
레이어 정규화(Layer Normalization)란? AI가 특징값의 척도를 맞추는 방법
레이어 정규화는 한 입력 안의 지정된 특징 축에서 평균과 분산을 구해 값을 정규화하는 신경망 층입니다. 배치 정규화와의 차이, 감마·베타·엡실론의 역할, 트랜스포머에서 쓰는 이유와 구현 점검법을 쉽게 설명합니다.
배치 정규화(Batch Normalization)란? AI 신경망 학습을 안정시키는 방법
배치 정규화는 신경망의 중간 활성값을 미니배치 평균과 분산으로 조정해 학습을 안정시키는 층입니다. 감마·베타의 역할, 학습과 추론 모드의 차이, 작은 배치와 분산 학습의 주의점을 쉽게 설명합니다.
추측 디코딩(Speculative Decoding)이란? LLM이 여러 토큰을 미리 검증하는 방법
추측 디코딩은 가벼운 초안 방식이 여러 다음 토큰을 먼저 제안하고 큰 LLM이 한 번에 검증해 생성 지연을 줄이는 추론 최적화 기술입니다. 자기회귀 디코딩·KV 캐시·빔 서치와의 차이, 작동 순서와 성능 점검법을 쉽게 설명합니다.
JSONL이란? AI 데이터와 요청을 한 줄씩 저장하는 파일 형식
JSONL은 한 줄에 하나의 JSON 값을 기록하는 텍스트 파일 형식입니다. 일반 JSON·CSV·JSON Schema와의 차이, AI 배치 요청과 파인튜닝 데이터에서 쓰는 이유, 작성할 때 주의할 점을 쉽게 설명합니다.
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.
