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.
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.
