환경 변수(Environment Variable)란? AI API 설정을 코드 밖에서 불러오는 방법
환경 변수는 프로그램이 실행될 때 읽을 수 있도록 운영체제나 실행 환경에 이름과 값을 연결해 둔 설정입니다. AI API 키와 모델 이름을 코드 밖에서 불러오는 이유와 주의점을 설명합니다.
역전파(Backpropagation)란? 신경망이 가중치를 고치는 방법
역전파는 신경망의 예측 오차가 각 가중치와 얼마나 관련 있는지 출력층에서 입력층 방향으로 계산하는 학습 알고리즘입니다.
교차 검증(Cross-Validation)이란? AI 모델을 여러 번 나눠 평가하는 방법
교차 검증은 데이터를 여러 묶음으로 나누고 훈련과 검증 역할을 번갈아 맡겨, AI 모델이 처음 보는 데이터에서도 잘 작동할지 반복해서 확인하는 평가 방법입니다.
화자 분리(Speaker Diarization)란? AI가 누가 언제 말했는지 구분하는 방법
화자 분리는 한 녹음에서 목소리가 바뀌는 구간을 나누고, 누가 언제 말했는지 화자별 라벨을 붙이는 음성 처리 기술입니다.
페이지네이션(Pagination)이란? AI API 결과를 나눠 받는 방법
페이지네이션은 AI API의 긴 목록을 작은 페이지로 나눠 받고, 커서나 연속 토큰으로 다음 결과를 이어 받는 방식입니다.
원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)이란? AI가 범주를 숫자로 바꾸는 방법
원-핫 인코딩은 색상이나 상품 유형 같은 범주형 값을 하나만 1이고 나머지는 0인 숫자 벡터로 바꾸는 데이터 표현 방법입니다.
TPU(Tensor Processing Unit)란? AI 계산을 빠르게 하는 Google 전용 칩
TPU는 Google이 머신러닝의 대규모 행렬 계산을 빠르게 처리하려고 설계한 전용 AI 가속기입니다.
자연어 처리(NLP)란? AI가 사람의 말을 다루는 기본 기술
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 사람이 쓰고 말하는 언어를 분석·이해·생성하도록 만드는 AI 분야입니다. LLM·NLU·음성 인식과의 차이, 쉬운 예시, 실전 활용법과 주의점을 설명합니다.
앙상블 학습(Ensemble Learning)이란? 여러 모델을 합쳐 예측하는 방법
앙상블 학습은 여러 모델의 예측을 평균·투표·가중 결합해 하나의 최종 예측을 만드는 방법입니다. 배깅·부스팅·스태킹과 MoE·모델 라우팅의 차이, 쉬운 예시와 실전 주의점을 설명합니다.
특성 중요도(Feature Importance)란? AI가 어떤 정보를 많이 봤는지 이해하는 방법
특성 중요도는 AI 모델이 예측할 때 어떤 입력 정보가 얼마나 영향을 주었는지 살펴보는 방법입니다. 전체 모델 기준과 한 건의 예측 기준 차이, SHAP과의 관계, 해석할 때의 주의점을 쉽게 정리합니다.
