인공지능

CoT (Chain-of-Thought Prompting, 체인 오브 소트 프롬프팅)

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Chain-of-Thought Prompting (CoT, 체인 오브 소트 프롬프팅)은 복잡한 문제 해결을 위해 중간 추론 과정을 명시적으로 유도하는 프롬프팅 기법입니다. 이는 특히 논리적 사고, 수학 문제, 추론 기반 질문 등에서 모델의 응답 … Read more

리트리버(Retriever) 전략

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리트리버(Retriever) 전략은 정보 검색 및 활용을 최적화하는 방법론 중 하나로, 특히 대량의 데이터에서 필요한 정보를 효과적으로 찾아내는 데 사용됩니다. 주로 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 분야에서 많이 활용되며, 검색 시스템, … Read more

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

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RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 OpenAI와 같은 LLM (Large Language Model)이 정보를 생성할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieve)하고 이를 기반으로 답변을 생성(Generate)하는 방식의 모델입니다. 즉, 검색 결과를 바탕으로 답변을 생성해주는 AI라 보시면 … Read more

XAI(설명 가능한 인공지능, eXplainable AI)

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1. XAI(설명 가능한 인공지능)란? XAI(eXplainable AI, 설명 가능한 인공지능)는 인공지능 모델이 내린 결과와 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명할 수 있는 기술입니다. 기존 AI 시스템(특히 딥러닝 기반 모델)은 높은 … Read more

Scikit-learn (사이킷런)

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Scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 1. 특징 2. 주요 기능 ① 지도 학습 (Supervised Learning) ② 비지도 학습 (Unsupervised Learning) ③ … Read more

TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency)

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📌 TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency)란? TF-IDF는 문서 내 단어의 중요도를 평가하는 대표적인 방법입니다. 특정 단어가 문서에서 얼마나 중요한지를 수치화하여, 문서 간 유사도를 측정하거나 검색 엔진에서 검색 결과를 … Read more

코사인 유사도 (Cosine Similarity)

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📌 코사인 유사도 (Cosine Similarity) 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 기반으로 두 값이 얼마나 비슷한지 유사도를 측정하는 방법입니다. 값의 범위는 -1 ≤ cosine similarity ≤ 1이며, 값이 1에 가까울수록 … Read more

SOM(Self-Organizing Map, 군집 분석 기법)

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자기조직화 지도(SOM, Self-Organizing Map) 군집 분석 기법 1. SOM 개요 자기조직화 지도(SOM, Self-Organizing Map)는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 종류로, 데이터의 고차원 정보를 저차원의 격자로 정리하는 비지도 학습(unsupervised learning) 방식의 … Read more

테스트 타임 컴퓨팅(Test-Time Compute, TTC)

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테스트 타임 컴퓨팅(Test-Time Compute, TTC) 개요 1. 테스트 타임 컴퓨팅(TTC)이란? 테스트 타임 컴퓨팅(Test-Time Compute, TTC)은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델이 학습(training)된 후, 추론(inference) 단계에서 추가적인 연산을 수행하여 성능을 향상시키는 … Read more