⚡활성화 기능

신경망에 비선형성을 도입하는 수학적 함수입니다.

🕵️적대적 예시

기계 학습 모델이 잘못 분류하도록 속이기 위해 조작된 입력값입니다.

⚖️AI 윤리

인공지능의 개발과 사용에서 발생하는 도덕적 문제에 대한 연구.

🧮알고리즘 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위한 유한한 일련의 지침.

문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위한 유한한 일련의 지침.

⚠️알고리즘 편향

인공지능 시스템으로 인해 발생하는 체계적이고 불공정한 차별.

🧠인공지능

컴퓨터 시스템을 이용한 인간 지능 과정의 시뮬레이션.

👁️어텐션 메커니즘

모델이 입력의 관련 부분에 집중할 수 있도록 하는 기술입니다.

🔄오토인코더

병목 현상을 통해 입력을 재구성하도록 훈련된 신경망.

🚗자율주행차

사람의 개입 없이 스스로 이동하고 작동할 수 있는 차량

🔙역전파

신경망 가중치를 업데이트하기 위해 기울기를 계산하는 알고리즘입니다.

⚖️편향-분산 트레이드오프 모델의 단순성과 데이터 적합성 사이의 균형.

모델의 단순성과 데이터 적합성 사이의 균형.

💊캡슐 네트워크 캡슐을 사용하여 공간 계층 구조를 더 잘 모델링하는 신경망.

캡슐을 사용하여 공간 계층 구조를 더 잘 모델링하는 신경망.

🗂️분류

입력값을 미리 정의된 여러 범주 중 하나에 할당하는 작업입니다.

🔵클러스터링

유사한 항목들이 같은 클러스터에 속하도록 데이터 포인트를 그룹화합니다.

👁️컴퓨터 비전 컴퓨터가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 분야.

컴퓨터가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 분야.

📊혼동 행렬

예측된 클래스별 분류 성능을 요약한 표입니다.

🖼️컨볼루션 신경망

이미지와 같은 격자형 데이터를 처리하도록 설계된 신경망입니다.

🔁교차 검증

모델이 미지의 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지 평가하는 기법.

🔒데이터 개인정보 보호

AI 시스템에 사용되는 개인 정보 보호.

🏗️심층 신념 네트워크

제한된 볼츠만 머신이 쌓여 있는 생성 모델.

🕸️딥러닝

복잡한 패턴을 모델링하기 위해 여러 겹의 신경망을 사용하는 머신 러닝.

🌫️확산 모델

데이터를 노이즈 제거하여 새로운 샘플을 생성하는 방법을 학습하는 생성형 모델입니다.

🗜️차원 축소 데이터셋의 입력 변수 개수를 줄이는 기법.

데이터셋의 입력 변수 개수를 줄이는 기법.

🔀차별적 모델

서로 다른 데이터 클래스를 구분하는 방법을 학습하는 모델입니다.

📱엣지 AI

클라우드가 아닌 로컬 기기에서 AI 모델을 실행합니다.

🌌임베딩 공간

유사한 항목들이 서로 가깝게 매핑되는 연속적인 벡터 공간.

📋전문가 시스템

지식 기반을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 프로그램입니다.

🔍설명 가능한 AI

기계 학습 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있도록 만드는 방법.

⚖️F1 점수 정밀도와 재현율의 조화평균으로, 두 지표의 균형을 맞춥니다.

정밀도와 재현율의 조화평균으로, 두 지표의 균형을 맞춥니다.

🔢기능

모델의 입력으로 사용되는 개별적인 측정 가능한 속성 또는 특성.