학습

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뉴스에 등장하는 AI 주제를 해설, 입문, 맥락으로 정리합니다. 모델이 어떻게 만들어지고 학습되고 실행되고 평가되는지, 헤드라인 뒤의 작동 원리를 알고 싶은 독자를 위해 설명합니다.

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기초

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개념머신러닝이란 무엇인가요?머신러닝은 소프트웨어가 예시나 피드백에서 패턴을 학습하고, 학습한 패턴을 사용해 이전에 본 적 없는 사례에 대해 유용한 예측, 결정 또는 출력을 생성하도록 만드는 방법입니다. 머신러닝은 인공지능의 한 가지 접근법이지, 모든 AI를 뜻하는 동의어는 아닙니다.
개념생성형 AI란 무엇인가요?생성형 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하고, 그 패턴을 사용해 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능입니다. 일반적으로 지시나 기타 입력에 응답하여 콘텐츠를 생성합니다.
개념인공지능이란 무엇인가요?인공지능(AI)은 학습, 추론, 지각, 언어와 같은 능력과 관련된 방법을 사용해 예측, 콘텐츠, 추천, 의사결정 등 목표 지향적 출력을 생성하는 컴퓨터 시스템을 설계하는 분야입니다. AI는 이 분야에서 만들어진 시스템을 가리키기도 합니다.
비교학습과 추론학습은 AI 모델이 작업을 더 잘 수행하도록 학습된 설정을 변경하는 과정이고, 추론은 학습된 설정을 변경하지 않고 해당 모델의 선택된 상태를 사용해 출력을 생성하는 과정입니다. 학습은 모델을 만들거나 조정하는 반면, 추론은 그 모델을 실제로 작동시킵니다.

토큰, 컨텍스트와 표현

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모델과 아키텍처

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학습과 적응

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개념AI 학습이란 무엇인가요?AI 학습은 모델의 조정 가능한 내부 값을 변경하여 출력이 선택한 목표를 더 잘 충족하도록 만드는 과정입니다. 프로그래머가 모든 경우에 대한 규칙을 작성하는 대신, 모델은 반복적인 피드백과 업데이트를 통해 개선됩니다.

추론과 서빙

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AI 시스템, 오케스트레이션과 에이전트

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모달리티와 생성 미디어

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개념멀티모달 AI란 무엇인가요?멀티모달 AI는 하나의 작업을 수행하기 위해 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등 둘 이상의 데이터 유형에서 정보를 처리하고 서로 연결할 수 있는 AI입니다. 멀티모달 모델은 이미지와 서면 지시를 입력으로 받지만 텍스트만 출력할 수도 있습니다. 따라서 “멀티모달”이라고 해서 모든 데이터 유형이 입력과 출력 모두로 사용된다는 뜻은 아닙니다.