PM이 알아야 할 AI 용어 정리

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PM이 알아야 할 AI 용어 정리

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Algorithm : 문제를 해결하거나 작업을 완료하기 위한 규칙이나 지침의 집합

Training : 데이터를 사용해 머신러닝 모델을 학습시키는 과정

Inference : 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것

Supervised Learning : 정답이 포함된 라벨링된 데이터를 사용해 모델을 학습시키는 머신러닝 기법

Unsupervised Learning : 라벨이 없는 데이터에서 패턴을 찾는 머신러닝 기법

Reinforcement Learning : 보상과 처벌을 통해 최적의 행동을 배우는 머신러닝 기법

NLP : 인간 언어를 이해하고, 해석하며, 생성할 수 있는 AI의 능력

LLM : 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성하는 AI 시스템

Tokenization : 텍스트를 처리하기 위해 작은 단위(토큰)로 나누는 작업

Embedding : 단어나 구를 의미를 담은 숫자 벡터로 변환하는 것

Fine-tuning : 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 학습시키는 것

Prompt Engineering : AI 시스템이 원하는 출력을 생성하도록 효과적으로 입력을 설계하는 것

Context Window : LLM이 응답을 생성할 때 한 번에 고려할 수 있는 텍스트의 양 (AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) : 외부 소스에서 관련 정보를 검색해 LLM 출력을 향상시키는 것

Vector Database : 숫자로 표현된 데이터를 저장하고 빠르게 검색할 수 있는 데이터베이스

Semantic Search : 정확한 키워드가 아닌 의미 기반으로 정보를 찾는 것

Knowledge Graph : 개체(사람, 장소, 사물) 간의 관계를 나타내는 네트워크로 AI의 이해를 돕는 것

Transfer Learning : 한 문제를 해결하면서 얻은 지식을 다른 문제 해결에 활용하는 것

AutoML : AI 모델을 자동으로 선택하고 최적화하는 기술

MLOps : ML 모델을 배포하고 유지 관리하기 위한 실천 방법

AI Agent : 환경을 관찰하고 목표를 달성하기 위해 행동을 취하는 자율 시스템

Multi-Agent System : 여러 AI 에이전트가 협력하여 문제를 해결하는 시스템

Training Data : 모델 학습에 사용되는 데이터

Validation Data : AI 학습 과정에서 모델이 잘 작동하는지 확인하기 위해 사용하는 데이터

Test Data : 모델의 최종 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터

Annotation : Supervised Learning을 위해 데이터에 라벨이나 태그를 추가하는 작업

Ground Truth : 모델 학습 및 평가에 사용되는 알려진 정답

Hallucination : AI가 잘못된 정보나 허위 정보를 생성하는 현상

AGI (Artificial General Intelligence) : 인간과 같은 일반 지능을 가진 가상의 AI

Federated Learning : 데이터를 중앙에 보내지 않고 로컬에 유지하면서 여러 장치에서 모델을 학습하는 기술

XAI : 사람이 이해할 수 있도록 설계된 AI 시스템

Foundation Model : 광범위한 데이터를 학습해 다양한 작업에 적응할 수 있는 대규모 모델

Multimodal AI : 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 유형의 데이터를 처리하고 이해할 수 있는 A.

Self-Supervised Learning : 라벨이 없는 데이터에서 스스로 감독을 생성하며 학습하는 AI

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