용어집

A/B 테스트는 웹페이지 또는 앱의 두 버전을 서로 비교하여 어느 것이 더 실적이 좋은지 판단하는 방법입니다.기업은 트래픽을 두 버전 간에 분할하여 성능 지표를 분석하여 어떤 변형이 더 나은 결과를 가져오는지 확인할 수 있습니다.이를 통해 정보에 입각한 결정을 내려 사용자 경험을 개선하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS) 은 차량에 통합된 기술 기능으로 안전성을 높이고 운전 편의성을 개선하며 작업자 오류를 줄입니다.ADAS는 센서, 카메라, 레이더 및 소프트웨어를 사용하여 운전자가 주변 환경을 모니터링하고 결정을 내리고 사고를 피할 수 있도록 지원합니다.이러한 시스템은 완전 자율 주행 차량을 향한 핵심 디딤돌이며, 더 안전하고 효율적인 주행을 지원하는 현대 자동차의 표준으로 자리 잡았습니다.

가로 세로 비율은 이미지, 화면 또는 비디오 프레임의 너비와 높이 간의 비례 관계를 나타냅니다.일반적으로 16:9 또는 4:3 과 같이 콜론으로 구분된 두 개의 숫자로 표현되며, 이는 폭과 높이의 비율을 나타냅니다.다양한 플랫폼에서 시각적 콘텐츠를 다루는 사람이라면 누구나 가로 세로 비율의 정의를 이해하는 것이 매우 중요합니다.

가로 세로 비율의 의미는 사진, 비디오 촬영, 그래픽 디자인 및 디스플레이 기술과 같은 다양한 분야의 기본입니다.이미지와 비디오가 화면에 어떻게 구성되고 표시되는지를 정의하여 콘텐츠가 청중에게 표시되는 방식에 영향을 줍니다.

능동적 학습은 알고리즘이 학습할 데이터를 선택적으로 선택하는 기계 학습 접근 방식입니다.모델은 사용 가능한 모든 데이터를 수동적으로 사용하는 대신, 일반적으로 모델이 불확실하거나 데이터가 성능을 개선할 가능성이 가장 높은 데이터 요소 등 가장 많은 정보를 제공하는 특정 데이터 요소를 적극적으로 식별하여 요청합니다.

보조 데이터는 분석 대상 기본 데이터를 지원하고 향상시키는 데 사용되는 보충 또는 추가 데이터를 말합니다.이 데이터는 추가 컨텍스트를 제공하고 정확도를 개선하며 주요 데이터 세트의 해석을 지원하여 전반적인 데이터 품질 및 분석을 향상시킵니다.

비동기식 데이터 수집은 데이터를 모두 동시에 또는 실시간으로 수집하는 것이 아니라 다양한 소스에서 서로 다른 시간에 데이터를 수집하는 프로세스를 말합니다.이 방법을 사용하면 각 소스를 제시간에 동기화하거나 조정할 필요 없이 여러 소스에서 데이터를 독립적으로 (대개 병렬로) 검색할 수 있습니다.

속성 레이블링은 데이터셋 내 데이터의 속성 또는 기능에 특정 레이블이나 태그를 할당하는 프로세스입니다.이 레이블은 데이터의 특성 또는 속성을 식별하고 설명하는 데 도움이 되므로 기계 학습 모델 또는 기타 데이터 기반 응용 프로그램에서 쉽게 구성, 분석 및 사용할 수 있습니다.

액티브 러닝 사이클은 라벨링을 위해 가장 유용한 데이터 포인트를 선택적으로 쿼리하여 모델 성능을 향상시키기 위해 머신 러닝에서 사용되는 반복 프로세스입니다.이 접근 방식은 가장 중요한 데이터에 집중하여 학습에 필요한 레이블이 지정된 데이터의 양을 줄임으로써 학습 프로세스의 효율성과 효과를 개선하는 것을 목표로 합니다.

액티브 샘플링은 기계 학습 및 데이터 분석에서 레이블링 또는 분석을 위해 대규모 데이터 세트에서 가장 유용한 데이터 포인트를 선택적으로 선택하는 데 사용되는 전략입니다.액티브 샘플링의 목표는 모델 학습에 가장 큰 영향을 미치는 데이터에 초점을 맞추어 고성능을 달성하는 데 필요한 레이블이 지정된 데이터의 양을 줄임으로써 학습 프로세스의 효율성을 높이는 것입니다.

액티브 어노테이션 러닝은 액티브 러닝과 데이터 어노테이션을 결합하여 데이터 라벨링 프로세스를 최적화하는 머신 러닝 접근 방식입니다.이 접근 방식에서는 모델이 주석을 달 때 가장 정보가 많고 불확실한 데이터 포인트를 능동적으로 선택한 다음, 주석을 다는 사람이나 자동화된 시스템이 이 데이터 요소에 레이블을 지정합니다.목표는 필요한 레이블이 지정된 데이터의 양을 줄이는 동시에 모델의 정확성과 효율성을 높이는 것입니다.

주석 동의는 동일한 데이터에 레이블을 지정할 때 여러 주석자 간의 일관성과 합의 수준을 나타냅니다.이는 특정 데이터세트를 서로 다른 주석자가 얼마나 유사하게 분류하거나 레이블을 지정하는지를 나타내는 척도로, 주석 프로세스의 신뢰성과 정확성을 평가하는 데 주로 사용됩니다.

주석 플랫폼은 기계 학습, 데이터 분석 또는 기타 데이터 기반 응용 프로그램에서 사용할 데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하는 프로세스를 용이하게 하기 위해 설계된 소프트웨어 도구 또는 시스템입니다.이러한 플랫폼은 사용자에게 친숙한 인터페이스와 다양한 기능을 제공하여 주석자가 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 다양한 유형의 데이터에 효율적이고 정확하게 레이블을 지정할 수 있도록 합니다.

어노테이터 편향이란 머신러닝 모델의 데이터에 레이블을 지정할 때 사람이 어노테이터로 인해 발생하는 시스템적 오류나 불일치를 말합니다.이러한 편향은 개인의 신념, 문화적 배경, 주관적 해석 또는 명확한 지침의 부재로 인해 발생할 수 있으며, 이로 인해 완전히 객관적이거나 일관성이 없는 데이터 주석이 발생할 수 있습니다.

적응형 데이터 수집은 변화하는 분석 요구 사항, 환경 또는 데이터 소스의 동작을 기반으로 실시간으로 조정되는 데이터 수집에 대한 동적 접근 방식입니다.이 방법을 사용하면 데이터 수집 전략을 지속적으로 개선하여 가장 관련성이 높고 시기적절한 고품질 데이터를 캡처하여 데이터 수집 프로세스의 전반적인 효율성과 효과를 최적화할 수 있습니다.

특성 스케일링이라고도 하는 속성 정규화는 데이터셋 내 수치 속성의 범위 또는 분포를 조정하는 데 사용되는 데이터 전처리 기법입니다.이 프로세스를 통해 일반적으로 값을 공통 범위 (예: [0, 1]) 로 변환하거나 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 값을 조정하여 모든 속성의 척도를 비교할 수 있습니다.

속성 클러스터링은 유사성 또는 상관관계를 기반으로 데이터셋의 속성 (특징) 을 그룹화하는 데이터 분석 기법입니다.목표는 공통 특성 또는 패턴을 공유하는 속성 클러스터를 식별하는 것입니다. 이를 통해 데이터셋을 단순화하고 차원을 줄이며 특징 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.

오토인코더는 일반적으로 차원 축소, 특징 학습 또는 데이터 압축을 목적으로 하는 효율적인 데이터 표현을 학습하는 것을 목표로 하는 비지도 학습에 사용되는 일종의 인공 신경망입니다.오토인코더는 입력 데이터를 잠재 공간 표현으로 압축한 다음 이 압축된 표현의 출력을 재구성하여 원래 입력과 최대한 근접하게 일치하는 방식으로 작동합니다.

오토파일럿은 특정 주행 또는 내비게이션 작업을 자동화하여 차량 또는 항공기가 사람의 개입을 최소화하면서 작동할 수 있도록 하는 시스템을 말합니다.원래 항공용으로 개발된 오토파일럿 시스템은 현재 자동차, 선박 및 드론에 광범위하게 통합되고 있습니다.오토파일럿 시스템은 첨단 센서, 소프트웨어 및 인공 지능을 활용하여 안전성을 높이고 운전자의 피로를 줄이며 편의성을 제공합니다.차량 측면에서 보면 오토파일럿 기능은 자율 주행 기술의 초석입니다.

인공 신경망 (ANN) 은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 계산 모델입니다.이는 데이터를 처리하고 분석하기 위해 함께 작동하는 상호 연결된 노드 계층, 즉 “뉴런”으로 구성되어 있습니다. 이를 통해 네트워크는 패턴을 학습하고 예측하며 이미지 인식, 자연어 처리, 의사 결정과 같은 영역에서 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

인공 지능 (AI) 은 인간처럼 생각하고 학습하도록 프로그래밍된 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 말합니다.이러한 지능형 시스템은 자연어 이해, 패턴 인식, 문제 해결, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 인지가 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.

자동 데이터 검증은 추가 처리, 분석 또는 의사 결정에 사용하기 전에 소프트웨어 도구 또는 알고리즘을 사용하여 데이터가 사전 정의된 규칙, 표준 또는 품질 기준을 충족하는지 자동으로 확인하고 확인하는 프로세스입니다.이 프로세스는 데이터의 오류, 불일치 및 변칙을 감지하고 수정하여 데이터 세트가 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.

자동 레이블 지정은 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하여 데이터에 레이블 또는 범주를 자동으로 할당하는 프로세스입니다.이 프로세스를 통해 수동 레이블링의 필요성이 줄어들어 기계 학습 모델 학습에 사용되는 주석이 달린 데이터 세트를 더 빠르게 생성할 수 있습니다.

자동 음성 인식 (ASR) 은 컴퓨터 프로그램을 통해 음성 언어를 텍스트로 변환할 수 있는 기술입니다.이 기술은 알고리즘과 기계 학습 모델을 사용하여 사람의 음성을 해석하고 기록하여 음성 명령, 트랜스크립션 서비스 및 음성 활성화 시스템과 같은 다양한 애플리케이션을 용이하게 합니다.

자동 주석 워크플로는 알고리즘, 머신 러닝 모델 또는 기타 자동화된 도구를 사용하여 사람의 개입을 최소화하면서 데이터 주석 작업을 수행하는 간소화된 프로세스입니다.이 워크플로는 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 대량의 데이터에 효율적이고 일관되게 레이블을 지정하도록 설계되어 기계 학습, 데이터 분석 및 기타 데이터 기반 응용 프로그램을 위한 고품질 데이터 세트를 준비할 수 있습니다.

자동 피드백 루프는 출력 또는 결과를 지속적으로 모니터링 및 분석하고 시스템에 피드백하여 수동 개입 없이 자동으로 조정하거나 개선하는 시스템입니다.이 루프를 통해 시스템은 수신한 데이터를 기반으로 실시간으로 성능을 조정하고 최적화할 수 있으므로 프로세스의 효율성과 효과가 향상됩니다.

AutoML, 즉 자동화된 머신 러닝은 실제 문제에 대한 머신 러닝의 엔드-투-엔드 적용을 자동화하는 프로세스입니다.AutoML을 사용하면 비전문가도 현장에 대한 광범위한 지식 없이도 기계 학습 모델 및 기술을 활용하여 데이터 준비부터 모델 배포까지 모든 과정을 간소화할 수 있습니다.

자동화된 데이터 통합은 자동화된 기술을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 통일되고 일관된 사람이 되는 프로세스를 말합니다.이 프로세스를 사용하면 수동 개입이 필요 없으며 효율적인 방식으로 데이터를 정리하고 데이터 웨어하우스와 같은 중앙 지토리로 자동 추출, 변환 로드 (ETL) 할 수 있습니다.

자동화된 데이터세트 라벨링은 알고리즘, 머신러닝 모델 또는 기타 자동화된 도구를 사용하여 수동 개입 없이 데이터세트 내의 데이터 포인트에 레이블이나 태그를 할당하는 프로세스입니다.이 프로세스는 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 분류하도록 설계되었으므로 기계 학습, 데이터 분석 및 기타 데이터 기반 응용 프로그램에서 사용하기에 적합합니다.

자동화된 메타데이터 생성은 알고리즘, 머신 러닝 모델 또는 기타 자동화된 도구를 사용하여 데이터 자산에 대한 설명 정보 또는 메타데이터를 자동으로 생성하는 프로세스입니다.이 메타데이터에는 일반적으로 데이터의 출처, 구조, 콘텐츠, 사용 및 컨텍스트와 같은 세부 정보가 포함되므로 데이터를 보다 쉽게 효과적으로 구성, 검색, 관리 및 활용할 수 있습니다.

자동화된 워크플로우는 수동 개입 없이 시스템이나 소프트웨어에 의해 자동으로 트리거되고 실행되는 일련의 작업 또는 프로세스입니다.이러한 자동화는 사전 정의된 규칙과 조건에 따라 작업을 일관되게 정시에 완료할 수 있도록 함으로써 운영을 간소화하고 인적 오류를 줄이며 효율성을 높입니다.

자율 주행은 차량 또는 기계가 사람의 개입 없이 주변 환경을 독립적으로 탐색할 수 있는 능력을 말합니다.센서, 인공 지능 (AI), 머신 러닝을 비롯한 첨단 기술의 조합을 활용하여 복잡한 환경 내에서 경로 계획, 장애물 회피 및 내비게이션과 관련된 실시간 결정을 내립니다.

자율 주행 수준은 자율 주행 차량의 자동화 정도를 정의하기 위해 자동차 엔지니어 협회 (SAE) 에서 정한 분류 체계를 말합니다.이 시스템은 차량의 자동화 시스템이 주행 작업을 얼마나 제어할 수 있는지와 사람의 개입이 얼마나 필요한지에 따라 차량을 레벨 0 (자동화 없음) 에서 레벨 5 (완전 자동화) 까지 분류합니다.이러한 분류는 제조업체, 규제 기관 및 소비자가 각 개발 단계에서 자율 주행 차량의 기능과 한계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

자율주행차라고도 하는 자율주행차 (AV) 는 사람의 개입 없이 운행하고 주행할 수 있는 차량입니다.인공 지능 (AI) 으로 구동되는 센서, 카메라, 레이더 및 고급 알고리즘의 조합을 활용하여 환경을 이해하고 결정을 내리고 운전 작업을 실행합니다.자율 주행 차량은 안전, 이동성 및 운송 효율성을 개선하는 동시에 인적 오류를 줄이고 모두를 위한 접근성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.자율주행차는 머신 러닝, 실시간 데이터 처리, 의사 결정 시스템과 같은 기술을 활용하여 복잡한 도로, 교통 상황 및 도시 환경을 탐색할 수 있습니다.

적대적 예시는 모델의 실수를 유발하도록 의도적으로 설계된 기계 학습 모델에 대한 입력입니다.이러한 예시는 보통 정당한 입력에 세심하게 조작된 작은 섭동을 추가하여 만들어지는데, 보통 사람이 알아차릴 수는 없지만 모델을 크게 오도할 수 있습니다.

적응형 학습은 각 학습자의 개별 요구, 강점 및 약점에 맞게 학습 경험을 조정하는 교육적 접근 방식 또는 기술입니다.적응형 학습 시스템은 학습 자료의 내용, 속도 및 난이도를 동적으로 조정하여 각 학습자가 주제에 대한 이해와 숙달을 최적화하는 것을 목표로 하는 맞춤형 교육을 제공합니다.

주석 가이드라인은 일관되고 정확한 데이터 레이블링을 보장하기 위해 어노테이터에게 제공되는 일련의 세부 지침 및 모범 사례입니다.이 지침은 데이터에 주석을 추가하는 방법, 다양한 레이블의 기준, 다양한 시나리오에서 따라야 하는 프로세스를 정의하여 데이터세트 전체에 걸쳐 일관성을 보장합니다.

주석 도구는 데이터의 레이블링 및 분류를 용이하게 하기 위해 설계된 소프트웨어 애플리케이션으로, 기계 학습 및 데이터 분석과 관련하여 자주 사용됩니다.사용자는 이러한 도구를 사용하여 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 데이터 요소를 마크업하거나 태그를 지정하여 기계 학습 모델 학습을 위한 주석이 달린 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

주석 리콜은 주석 프로세스가 데이터세트 내 레이블 또는 태그의 모든 관련 인스턴스를 얼마나 잘 캡처하는지 측정한 것입니다.이는 어노테이터가 대상 요소의 모든 인스턴스를 정확하게 식별하고 레이블을 지정하여 주석 프로세스 중에 관련 데이터 포인트를 놓치지 않도록 하는 능력을 반영합니다.

주석 메타데이터는 데이터세트의 기본 주석과 함께 제공되는 보조 정보 또는 설명 데이터를 말합니다.이 메타데이터는 주석을 수행한 사람, 주석을 언제 수행했는지, 주석의 신뢰도 수준, 프로세스 중에 따랐던 특정 지침 등에 대한 세부 정보와 같은 필수 컨텍스트를 제공합니다.주석 메타데이터는 레이블이 지정된 데이터의 품질과 컨텍스트에 대한 심층적인 통찰력을 제공하므로 주석을 이해, 관리 및 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.

주석 밀도는 특정 데이터세트 내에서 레이블이 지정되거나 주석이 달린 데이터의 비율을 나타냅니다.데이터세트의 데이터 요소에 얼마나 광범위하게 주석을 달았는지를 나타내는 척도로, 레이블 지정 프로세스의 깊이와 철저함을 반영합니다.

주석 벤치마킹은 데이터 주석의 품질, 정확성 및 일관성을 사전 정의된 표준 또는 모범 사례와 비교하여 평가하고 비교하는 프로세스입니다.이 벤치마킹 프로세스는 주석자의 성능, 주석 프로세스의 신뢰성, 주석이 달린 데이터세트의 전반적인 품질을 평가하여 머신 러닝 모델 교육 또는 데이터 분석 수행과 같은 의도된 용도의 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

주석 분류는 주석을 계층적 프레임워크 또는 시스템으로 구조적으로 분류하고 구성하는 것을 말합니다.이 분류법은 범주, 하위 범주 및 다양한 유형의 주석 간의 관계를 정의하여 데이터세트 전체에서 데이터에 레이블을 지정하고 분류하는 명확하고 일관된 방법을 제공합니다.이를 통해 주석 프로세스가 체계적이고 잘 정의된 스키마에 따라 모든 데이터 요소에 주석을 달 수 있습니다.

주석 스키마는 데이터 주석을 구성, 레이블 지정 및 저장하는 방법을 정의하는 구조화된 프레임워크 또는 청사진을 말합니다.이 스키마는 주석이 달린 데이터와 관련된 메타데이터를 설명하는 표준화된 방법을 제공하여 다양한 데이터 세트와 애플리케이션에서 일관성과 상호 운용성을 보장합니다.

주석 신뢰도는 주석 프로세스 중에 데이터 포인트에 적용된 특정 레이블 또는 태그에 주석자 또는 자동화 시스템이 할당하는 확실성 또는 확률의 수준을 나타냅니다.이 지표는 레이블이 데이터의 실제 특성을 정확하게 반영한다고 주석자가 얼마나 확신하는지를 나타내며, 낮은 값부터 높은 값까지 다양하며, 대개 백분율 또는 점수로 표시됩니다.

주석 오류 분석은 데이터 주석 프로세스 중에 발생하는 오류나 불일치를 체계적으로 식별, 조사 및 이해하는 프로세스입니다.이 분석은 주석 오류의 원인을 진단하고 레이블이 지정된 데이터의 품질을 개선하며 주석 지침 또는 프로세스를 개선하여 향후 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.

주석 일관성은 시간이 지남에 따라 동일한 주석자가 또는 여러 주석자에 걸쳐 데이터 집합 전체에 균일하고 안정적으로 데이터 주석을 적용하는 정도를 나타냅니다.주석 일관성이 높으면 해당하는 경우 동일한 레이블 또는 태그를 유사한 방식으로 사용할 수 있으므로 변동성이 줄어들고 주석이 달린 데이터의 품질과 신뢰성이 향상됩니다.

주석 작업 지표는 데이터 주석 프로세스의 성능, 정확성 및 효율성을 평가하는 데 사용되는 정량적 측정값입니다.이러한 지표는 주석의 품질, 주석자의 일관성, 주석 작업을 완료하는 데 걸리는 시간, 주석 워크플로의 전반적인 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다.이는 주석이 달린 데이터 세트가 기계 학습, 데이터 분석 또는 기타 데이터 기반 응용 프로그램에서 의도한 용도에 필요한 표준을 충족하는지 확인하는 데 매우 중요합니다.

주석 정밀도는 주석 프로세스 중에 데이터에 적용되는 레이블 또는 태그의 정확성과 특수성을 나타냅니다.사전 정의된 기준에 따라 데이터 요소에 레이블이 얼마나 정확하고 일관되게 지정되었는지를 측정하여 의도한 정보를 캡처하는 데 있어 주석이 관련성과 정확성을 모두 갖도록 합니다.

주석 파이프라인은 머신러닝 모델의 데이터에 레이블을 지정하는 프로세스를 관리하도록 설계된 구조화된 워크플로우입니다.여기에는 데이터 수집 및 전처리부터 주석 달기, 품질 관리, 교육 데이터 세트로의 최종 통합에 이르는 전체 단계가 포함됩니다.주석 파이프라인의 목표는 데이터에 효율적이고 정확하며 일관되게 레이블을 지정하는 것입니다.

주석 품질 관리란 데이터 주석의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장하는 데 사용되는 체계적인 절차 및 관행을 말합니다.주석의 품질이 모델의 성능과 유효성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이러한 측정은 머신러닝 모델 학습에 사용되는 데이터세트의 높은 표준을 유지하는 데 매우 중요합니다.

주석 프로젝트 관리란 프로젝트가 정해진 시간, 예산 범위 내에서 필요한 품질 표준에 따라 완료되도록 데이터 주석 프로세스를 계획, 구성 및 감독하는 프로세스를 말합니다.여기에는 주석 작성자의 작업 조정, 리소스 관리, 일정 설정, 진행 상황 모니터링, 기계 학습 모델 교육 또는 분석을 위한 데이터 준비와 같은 프로젝트의 특정 목표를 충족하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.

주석 피드백은 데이터세트 내에서 작성된 주석에 대한 평가 의견, 수정 또는 지침을 제공하는 프로세스를 말합니다.이러한 피드백은 일반적으로 주석의 품질, 정확성 및 일관성을 개선하기 위해 검토자, 전문가 또는 자동화 시스템에 의해 제공됩니다.목표는 데이터가 의도된 용도에 필요한 표준 (예: 기계 학습 모델 교육) 을 충족하는지 확인하는 것입니다.

주석 형식은 기계 학습 프로젝트에서 레이블이 지정된 데이터를 저장하고 구성하는 데 사용되는 특정 구조 및 표현을 말합니다.데이터 및 해당 주석을 기계 학습 알고리즘으로 쉽게 해석하고 처리할 수 있도록 레이블, 범주 또는 경계 상자와 같은 주석을 문서화하고 저장하는 방법을 정의합니다.

주석 확장성이란 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터 주석 프로세스를 효율적으로 확장할 수 있는 능력을 말합니다.여기에는 주로 자동화된 도구, 분산 시스템 또는 간소화된 워크플로우를 사용하여 주석 프로세스에서 품질, 일관성 또는 속도의 저하 없이 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.

어텐션 메커니즘은 입력 데이터의 특정 부분에 동적으로 초점을 맞추는 신경망 구성 요소로, 모델이 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 시퀀스를 처리하면서 중요한 정보의 우선 순위를 지정할 수 있도록 합니다.이 메커니즘은 입력의 각 부분을 관련성에 따라 다르게 가중치를 부여할 수 있게 하여, 특히 길거나 복잡한 입력 시퀀스와 관련된 작업에서 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

증강 데이터는 추가 정보 또는 컨텍스트를 추가하여 향상되거나 강화된 데이터를 말합니다.이 프로세스에는 일반적으로 기존 데이터세트를 다양한 소스의 새 데이터와 결합하여 보다 포괄적인 통찰력을 제공하고 의사 결정 능력을 개선하는 과정이 포함됩니다.

활성 데이터셋은 머신러닝 모델을 학습하고 개선하는 과정에서 활발하게 사용되는 데이터의 동적 하위 집합을 말합니다.여기에는 일반적으로 모델 학습을 위해 선택 또는 샘플링된 가장 유익하고 관련성이 높은 데이터 포인트가 포함되며, 이는 주로 능동적 학습의 맥락에서 모델의 학습 진행 상황과 불확실성에 따라 데이터세트가 발전합니다.