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.
음성 활동 감지(VAD)란? AI가 말의 시작과 끝을 알아채는 방법
음성 활동 감지는 오디오에서 사람이 말하기 시작하고 멈춘 구간을 찾는 기술입니다. 음성 인식·화자 분리·잡음 제거와의 차이, 실시간 AI에서의 활용과 주의점을 쉽게 정리했습니다.
개체명 인식(NER)이란? AI가 문장에서 사람·장소·조직을 찾는 방법
개체명 인식은 문장에서 사람, 장소, 조직, 날짜 같은 이름 있는 대상을 찾아 종류를 붙이는 자연어 처리 작업입니다. 쉬운 예시와 감성 분석·키워드 추출·개체 연결과의 차이, 실전 검토법을 정리했습니다.
암호화(Encryption)란? AI에 입력한 데이터를 안전하게 보호하는 방법
암호화는 읽을 수 있는 데이터를 암호문으로 바꿔 허가받지 않은 사람이 내용을 알아보기 어렵게 만드는 보안 기술입니다. AI의 프롬프트·응답·파일을 보호할 때 저장 중 암호화와 전송 중 암호화, 키 관리까지 함께 확인해야 합니다.
자기회귀 모델(Autoregressive Model)이란? AI가 한 토큰씩 답을 만드는 방식
자기회귀 모델은 앞서 만든 출력을 다시 참고해 다음 토큰을 순서대로 예측하는 모델입니다. 쉬운 문장 생성 예시와 생성 모델·트랜스포머·빔 서치·확산 모델과의 차이, 실전 주의점을 설명합니다.
재현율(Recall)이란? AI가 중요한 대상을 놓치지 않는 정도
재현율은 실제로 찾아야 할 대상 가운데 AI가 맞게 찾아낸 비율입니다. 공식과 쉬운 계산 예시, 정밀도·정확도·F1 점수와의 차이, 임계값과 미탐을 함께 보는 방법을 설명합니다.
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.
