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.
신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)란? 정확도만으로 판단할 수 없는 이유
신뢰할 수 있는 AI의 뜻과 판단 기준을 쉽게 설명합니다. 정확성·안전성·보안·투명성·설명 가능성·개인정보 보호·공정성을 함께 봐야 하는 이유와 실전 점검법을 알아봅니다.
A/B 테스트(A/B Testing)란? AI 모델 두 버전을 실제 사용자로 비교하는 방법
A/B 테스트의 뜻부터 AI 모델·프롬프트 두 버전을 실제 사용자나 트래픽으로 비교하는 방법, 오프라인 평가·카나리 배포·기능 플래그와의 차이, 지표와 통계 해석의 주의점까지 쉽게 설명합니다.
AI 모델 라이선스(Model License)란? 사용·수정·배포 조건을 읽는 법
AI 모델 라이선스의 뜻부터 사용·수정·재배포 조건, 모델 카드·서비스 약관·오픈소스 모델과의 차이, 도입 전에 확인할 항목까지 초보자 눈높이로 설명합니다.
상태 머신(State Machine)이란? AI 자동화의 단계를 연결하는 방법
상태 머신의 뜻부터 상태·전이·이벤트의 관계, 워크플로·DAG·AI 에이전트와의 차이, 자동화 설계에서 확인할 점까지 초보자 눈높이로 설명합니다.
클러스터링(Clustering)이란? AI가 비슷한 데이터를 묶는 방법
클러스터링은 정답 라벨이 없는 데이터에서 서로 비슷한 사례를 같은 그룹으로 묶는 머신러닝 방법입니다. K-means·계층적 클러스터링의 뜻, 분류·세그멘테이션·유사도 검색과의 차이, 실전 주의점을 설명합니다.
