인공지능의 시대에 꼭 알아두어야 할 AI용어 정리

AI 용어 정리

인공지능은 계속 발전하고 있으며, 새로운 용어들도 매일같이 등장합니다.
AI분야에서 가장 기본적이고 중요한 개념들을 모아 보았습니다. 각 분야에서 꼭 필요한 용어들이므로, 알아두시고 도움이 되길 바랍니다.

 

AI가 그린 이미지

 

인공지능과 머신러닝

• 인공지능 (AI): 컴퓨터 시스템이 인간과 같은 지능적 작업을 수행하는 능력
• 머신러닝 (Machine Learning): 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 성능을 개선하는 능력

딥러닝과 신경망

• 딥러닝 (Deep Learning): 인공신경망을 사용하여 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝 기술
• 신경망 (Neural Network): 뇌의 신경망을 모방한 인공신경망으로, 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 복잡한 관계를 모델링하는 머신러닝 모델

자연어처리와 컴퓨터 비전

• 자연어처리 (Natural Language Processing): 인간의 언어를 이해하고 생성하는 머신러닝 분야
• 컴퓨터 비전 (Computer Vision): 딥러닝을 이용하여 이미지와 비디오 데이터를 처리하고 분석하는 분야

강화학습과 생성모델

• 강화학습 (Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하는 의사결정을 학습하는 머신러닝 기술
• 생성모델 (Generative Model): 입력 데이터에 대한 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델

데이터 처리와 모델 평가

• 데이터 전처리 (Data Preprocessing): 데이터를 분석하기 좋은 형태로 가공하는 작업
• 모델 평가 (Model Evaluation): 모델의 성능을 측정하는 작업
• 손실 함수 (Loss Function): 모델의 예측과 실제 값의 차이를 계산하여 모델을 학습하는 기준

딥러닝 모델 구성과 학습

• 인코더 (Encoder): 입력 데이터를 내부 표현으로 변환하는 네트워크 구조
• 디코더 (Decoder): 내부 표현을 출력 데이터로 변환하는 네트워크 구조
• 경사하강법 (Gradient Descent): 손실 함수를 최소화하기 위해 모델 파라미터를 조절하는 최적화 알고리즘
• 역전파 (Backpropagation): 딥러닝 모델에서 손실 함수의 그래디언트를 계산하는 알고리즘
• 드롭아웃 (Dropout): 모델의 일부 뉴런을 임의로 무시하여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 기법
• 배치 정규화 (Batch Normalization): 미니배치 단위로 입력 데이터를 정규화하여 학습을 안정화하는 기법
• RNN (Recurrent Neural Network): 순차적인 데이터를 처리하는 데 효과적인 인공신경망 구조
• CNN (Convolutional Neural Network): 이미지 처리에 효과적인 인공신경망 구조
• 정규화 (Regularization): 모델의 복잡도를 제한하여 과적합을 방지하는 기법
• 하이퍼파라미터 (Hyperparameter): 모델 구성이나 학습 과정에서 사람이 수동으로 조정해야 하는 변수
• 데이터셋 (Dataset): 모델 학습에 사용되는 데이터의 집합
• 모델 (Model): 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 모델링하는 머신러닝 알고리즘
• 텐서플로우 (TensorFlow): 구글에서 개발한 딥러닝 라이브러리
• 케라스 (Keras): 딥러닝 모델을 쉽게 구축할 수 있는 파이썬 라이브러리
• 파이토치 (PyTorch): 페이스북에서 개발한 딥러닝 라이브러리

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위에서 소개한 단어들은 AI 분야에서 가장 기본적이고 중요한 개념들입니다. 각 분야에서 꼭 필요한 용어들이므로, 알아두시고 도움이 되길 바랍니다.