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.
주피터 노트북(Jupyter Notebook)이란? AI 실험의 코드·설명·결과를 담는 문서
주피터 노트북은 실행 가능한 코드, 설명, 데이터와 시각화 결과를 셀 단위로 한 문서에 담는 대화형 컴퓨팅 문서입니다. 파이썬 스크립트·IDE·Google Colab·NotebookLM과의 차이, AI 실험에서 쓰는 맥락과 주의점을 설명합니다.
온톨로지(Ontology)란? AI가 개념과 관계를 이해하도록 돕는 지식 체계
온톨로지는 특정 분야의 개념, 속성, 관계, 규칙을 명시적으로 정의해 사람과 시스템이 같은 뜻으로 이해하도록 만든 지식 체계입니다. 택소노미·지식 그래프·스키마와의 차이, AI 검색과 에이전트 활용, 설계할 때의 주의점을 설명합니다.
기울기 클리핑(Gradient Clipping)이란? AI 학습 폭주를 막는 방법
기울기 클리핑은 신경망 학습 중 기울기가 정한 한계를 넘으면 크기를 줄여 갑작스러운 가중치 변경을 막는 안정화 방법입니다. 학습률·정규화·기울기 소실과의 차이와 실전 점검법을 설명합니다.
감성 분석(Sentiment Analysis)이란? AI가 글의 긍정·부정을 분류하는 방법
감성 분석은 리뷰와 설문 답변에 드러난 태도를 긍정·부정·중립 등으로 분류하는 자연어 처리 작업입니다. 의견 채굴·감정 인식·텍스트 분류와의 차이와 실전 주의점을 설명합니다.
쿼리 확장(Query Expansion)이란? AI 검색이 질문을 넓혀 찾는 방법
쿼리 확장은 사용자의 검색어에 동의어·표현 변형·관련 질의를 더해 찾을 문서 후보를 넓히는 검색 기법입니다. 쿼리 재작성·맞춤법 교정·시맨틱 검색·리랭킹과의 차이와 실전 주의점을 설명합니다.
