AI 시스템(AI System)이란? AI 모델·제품과 차이를 이해하는 기본 개념
AI 시스템은 입력을 받아 목표에 맞는 예측·콘텐츠·추천·결정을 만드는 기계 기반 시스템입니다. AI 모델, AI 제품, AI 에이전트, 일반 자동화와의 차이와 실전 점검법을 쉽게 설명합니다.
머신 언러닝(Machine Unlearning)이란? AI가 학습 데이터의 영향을 지우는 기술
머신 언러닝은 이미 학습된 AI 모델에서 특정 학습 데이터의 영향을 선택적으로 제거하는 기술입니다. 데이터 삭제·옵트아웃·재학습·차등 개인정보보호와의 차이와 검증 기준을 쉽게 설명합니다.
옵티마이저(Optimizer)란? AI 모델의 가중치를 업데이트하는 학습 규칙
옵티마이저는 역전파가 계산한 기울기를 이용해 AI 모델의 가중치와 편향을 업데이트하는 학습 알고리즘입니다. 손실 함수·역전파·학습률과의 차이, SGD와 Adam의 역할을 쉽게 설명합니다.
분포 외 데이터(OOD)란? AI가 학습 때와 다른 입력을 만났다는 뜻
분포 외 데이터는 AI 모델을 학습시킨 데이터와 다른 시기·조건·환경에서 들어온 입력입니다. 이상치·데이터 드리프트·적대적 예제와의 차이, 감지와 사람 검토 방법을 쉽게 설명합니다.
타임아웃(Timeout)이란? AI API가 응답하지 않을 때 정하는 대기 시간
타임아웃은 AI API 요청이나 자동화 작업이 끝나기를 기다리는 최대 시간을 정하는 설정입니다. 지연 시간·408·504·재시도와의 차이, 중복 실행을 막는 방법을 초보자 눈높이에서 설명합니다.
편향 항(Bias Term)이란? AI 모델의 출발점을 조정하는 숫자
편향 항은 입력값에 가중치를 곱해 더한 결과에 추가되는 학습 가능한 절편 또는 오프셋입니다. 가중치·절편·활성화 함수·AI 편향과의 차이, 쉬운 계산 예시와 프레임워크에서 확인할 점을 설명합니다.
HBM(고대역폭 메모리)이란? AI 가속기에 데이터를 빠르게 공급하는 메모리
HBM은 여러 개의 D램 다이를 수직으로 쌓고 넓은 병렬 연결로 프로세서 가까이에서 많은 데이터를 주고받도록 만든 고대역폭 메모리입니다. VRAM·RAM·GDDR·메모리 용량과 대역폭의 차이, AI 가속기에서 중요한 이유를 쉽게 설명합니다.
벡터(Vector)란? AI가 정보를 숫자 목록으로 다루는 기본 단위
벡터는 AI가 한 사례의 특징, 임베딩, 예측 점수처럼 여러 숫자를 순서대로 담아 계산하는 기본 표현입니다. 스칼라, 행렬, 텐서, 임베딩, 벡터 데이터베이스와의 차이와 실전 주의점을 쉽게 설명합니다.
ONNX란? AI 모델을 다른 실행 환경으로 옮기는 표준 형식
ONNX는 머신러닝 모델의 계산 구조와 가중치를 공통 형식으로 표현해 지원 도구와 실행 환경 사이에서 모델을 교환하도록 돕는 개방형 표준입니다. ONNX Runtime, 프레임워크, 모델 파일과의 차이와 배포 전 확인할 점을 쉽게 설명합니다.
이미지 분할(Image Segmentation)이란? AI가 픽셀 단위로 영역을 나누는 방법
이미지 분할은 사진의 각 픽셀에 영역이나 대상의 라벨을 붙여 모양과 경계를 찾는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이미지 분류·객체 탐지·시맨틱 분할·인스턴스 분할의 차이와 실전 검토법을 쉽게 설명합니다.
