머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)이란? AI 학습 단계를 자동으로 잇는 방법
머신러닝 파이프라인은 데이터 준비, 모델 학습, 평가, 등록·배포 같은 단계를 정해진 순서와 조건으로 연결해 반복 실행하는 워크플로입니다. 데이터 파이프라인·일반 워크플로·MLOps와의 차이, 쉬운 예시와 운영 주의점을 설명합니다.
헌법적 AI(Constitutional AI)란? AI가 원칙으로 답변을 고치는 방법
헌법적 AI는 명시한 원칙 목록을 기준으로 AI가 응답을 비평·수정하고 AI 피드백을 학습에 활용하는 정렬 접근입니다. RLHF·RLAIF·시스템 프롬프트·가드레일과의 차이, 실제 활용과 한계를 설명합니다.
사전 학습(Pre-training)이란? AI가 먼저 넓게 배우는 단계
사전 학습은 AI 모델을 큰 데이터셋으로 먼저 훈련해 넓게 재사용할 수 있는 패턴과 표현을 익히게 하는 초기 학습 단계입니다. 파인튜닝·전이 학습·파운데이션 모델과의 차이, 쉬운 예시와 데이터·비용·검증 주의점을 설명합니다.
로드 밸런싱(Load Balancing)이란? AI 요청을 여러 서버에 나누는 방법
로드 밸런싱은 들어오는 AI 요청을 여러 서버나 모델 인스턴스에 나눠 보내는 운영 방식입니다. 모델 라우팅·오토스케일링·AI 게이트웨이와의 차이, 상태 확인과 세션 관리 등 실전 주의점을 설명합니다.
합성곱 신경망(CNN)이란? AI가 이미지의 특징을 찾는 방법
합성곱 신경망(CNN)은 합성곱 층으로 입력의 가까운 부분에서 반복되는 특징을 찾는 신경망입니다. 필터·특징 맵·풀링의 뜻, 일반 신경망·컴퓨터 비전·트랜스포머와의 차이, 이미지 AI를 평가할 때 주의할 점을 설명합니다.
추천 시스템(Recommender System)이란? AI가 취향에 맞는 콘텐츠를 고르는 방법
추천 시스템은 사용자 행동, 항목 정보와 현재 맥락을 바탕으로 관심 가능성이 높은 콘텐츠나 상품을 골라 순서를 정하는 AI 시스템입니다. 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링의 차이, 후보 생성·점수화·재정렬 구조, 편향과 콜드스타트 주의점을 설명합니다.
웹소켓(WebSocket)이란? AI와 실시간으로 데이터를 주고받는 연결 방식
웹소켓은 클라이언트와 서버가 연결을 유지한 채 양방향으로 메시지를 주고받는 통신 방식입니다. HTTP 요청·SSE·웹훅·WebRTC와의 차이, 실시간 음성 AI 활용법과 운영 주의점을 쉽게 설명합니다.
빔 서치(Beam Search)란? AI가 여러 문장 후보를 좁혀 가는 방법
빔 서치는 AI가 문장이나 음성을 생성할 때 점수가 높은 여러 후보를 단계마다 남기고 최종 결과를 고르는 디코딩 방법입니다. 그리디 디코딩·Top-p 샘플링과의 차이, 빔 폭, 활용법과 주의점을 쉽게 설명합니다.
FLOPS란? AI 하드웨어의 연산 성능 숫자를 읽는 법
FLOPS는 컴퓨터가 1초에 처리할 수 있는 부동소수점 연산 수를 나타내는 성능 단위입니다. FLOP·TFLOPS의 뜻, 숫자 정밀도와 이론 최고치, 실제 AI 속도와 다른 이유를 쉽게 설명합니다.
정밀도(Precision)란? AI가 맞다고 고른 결과의 신뢰도를 읽는 법
정밀도는 AI가 양성이라고 판정한 결과 중 실제 양성의 비율입니다. 정확도·재현율·F1 점수와의 차이, 계산 예시, 임계값과 오탐을 함께 읽는 법을 설명합니다.
