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.
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.
프롬프트 버전 관리(Prompt Versioning)란? AI 지시문 변경을 안전하게 기록하는 방법
프롬프트 버전 관리는 AI에 보내는 지시문과 모델 설정의 변경 이력을 남기고, 검증한 버전을 골라 서비스에 적용하는 방식입니다. 프롬프트 템플릿과의 차이, 쉬운 예시, 실제 운영 시 주의점을 정리합니다.
피처 스토어(Feature Store)란? AI가 쓰는 입력 데이터를 한곳에서 관리하는 방법
피처 스토어는 AI 모델이 학습과 실제 예측에 쓰는 입력 데이터를 같은 기준으로 저장·공유·조회하는 관리 계층입니다. 특징, 데이터베이스, 데이터셋과의 차이와 실무 주의점을 초보자 눈높이로 정리합니다.
API란? AI 기능을 앱과 자동화에 연결하는 방법
API의 뜻부터 AI 앱·자동화에서 쓰는 이유, 엔드포인트·페이로드·SDK와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
컨테이너(Container)란? AI 개발 환경을 어디서나 같은 방식으로 실행하는 방법
컨테이너는 AI 앱과 실행에 필요한 코드, 라이브러리, 설정을 함께 묶어 같은 방식으로 실행하게 하는 격리된 실행 환경입니다. 이미지, 가상 머신, 쿠버네티스와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
Google Gemini API Managed Agents, 백그라운드 작업과 원격 MCP가 중요한 이유
Google이 Gemini API의 Managed Agents에 백그라운드 작업과 원격 MCP 기능을 추가했습니다. AI 에이전트 개발과 기업 자동화에 주는 의미를 정리합니다.
AI 오케스트레이션(Orchestration)이란? AI 에이전트 흐름을 조율하는 방법
AI 오케스트레이션은 여러 모델, 도구, 단계, 에이전트가 어떤 순서로 움직일지 정하고 조율하는 설계 방식입니다. AI 에이전트와 자동화에서 왜 중요한지 초보자 눈높이로 정리했습니다.
