용어집

계층적 강화 학습 (HRL) 은 복잡한 작업을 계층적으로 구성된 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 나누는 것을 포함하는 기존 강화 학습의 확장입니다.HRL에서는 상위 컨트롤러 또는 정책이 실행할 하위 작업을 결정하고 하위 컨트롤러는 이러한 하위 작업의 실행을 처리합니다.계층적 강화 학습의 의미는 작업 구조를 활용하여 학습을 단순화하고 확장성을 향상시킴으로써 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결하는 데 중요합니다.

계층적 데이터 형식 (HDF5) 은 대량의 데이터를 저장하고 구성하도록 설계된 파일 형식 및 세트입니다.복잡한 유형의 데이터 저장 지원하며 기존 데이터베이스에 적합한 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 특히 적합합니다.계층적 데이터 저장 형식의 구조화 효율적인 데이터의 저장 및 공유가 필요한 과학 컴퓨팅, 빅 데이터 및 시스템

계층적 특징 학습은 모델이 낮은 수준의 단순한 특징부터 높은 수준의 복잡한 패턴에 이르기까지 다양한 추상화 수준에서 특징을 자동으로 발견하고 학습하는 기계 학습의 프로세스입니다.이 접근 방식은 네트워크의 각 연속 계층이 입력 데이터의 보다 추상적인 표현을 학습하는 CNN (Convolutional Neural Network) 과 같은 딥 러닝 모델에서 가장 일반적으로 사용됩니다.계층적 특징 학습의 의미는 정확한 예측을 위해 다단계 특징을 이해하는 것이 필수적인 이미지 인식, 자연어 처리 및 기타 복잡한 데이터 기반 응용 프로그램과 같은 작업에 매우 중요합니다.

HD 맵 (HD 맵) 은 자율 주행 및 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS) 을 지원하도록 설계된 도로 환경을 상세하고 매우 정확하게 디지털로 표현한 것입니다.내비게이션에 사용되는 기존 지도와 달리 HD 지도는 센티미터 수준의 정밀도를 제공하며 차선 형상, 도로 표지판, 교통 신호, 주변 환경의 3D 표현과 같은 풍부한 정보 계층을 포함합니다.이러한 지도는 전방 도로에 대한 상세한 이해를 제공하여 자율 주행 차량의 안전하고 신뢰할 수 있는 운행을 가능하게 하는 데 중요한 구성 요소입니다.

중지 문제는 특정 입력이 제공될 때 특정 컴퓨터 프로그램이 결국 중지 (중지) 될지 아니면 무기한으로 계속 실행되는지를 결정하는 것을 포함하는 컴퓨터 과학의 개념입니다.1936년 앨런 튜링 (Alan Turing) 은 이 문제를 해결할 수 없다는 것이 증명되었습니다. 즉, 가능한 모든 프로그램 입력 쌍의 정지 문제를 해결할 수 있는 일반적인 알고리즘은 없습니다.정지 문제는 알고리즘에 의해 계산되거나 결정될 수 있는 문제의 본질적인 한계를 잘 보여주기 때문에 계산 이론에서 매우 중요한 의미를 지닙니다.

인간 중심 AI는 인간의 필요, 가치 및 웰빙을 우선시하는 인공 지능 시스템의 설계 및 개발을 말합니다.이 접근 방식은 효과적이고 효율적일 뿐만 아니라 인간의 목표에도 부합하는 AI를 만들어 인간의 역량을 향상시키고 윤리 원칙을 존중하며 신뢰를 증진하는 데 중점을 둡니다.인간 중심 AI의 의미는 AI 기술이 모든 사용자에게 유익하고 이해하기 쉬우며 접근할 수 있도록 하여 인간의 의사 결정을 대체하기보다는 지원하는 도구가 되도록 하는 데 매우 중요합니다.

지향성 기울기 히스토그램 (HOG) 은 물체 감지를 위한 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용되는 특징 설명자입니다.HOG는 이미지의 특정 부분에서 기울기 방향이 나타나는 횟수를 세어 이미지 내 물체의 국부적 모양과 모양을 캡처합니다.HOG의 의미는 보행자 감지 및 기타 물체 인식 문제와 같은 작업에서 기본적이며, 기울기의 공간적 배열이 물체의 모양에 대한 중요한 정보를 제공합니다.

하이퍼파라미터는 머신러닝 모델의 학습 과정이 시작되기 전에 값이 설정되는 파라미터로, 학습 알고리즘의 동작을 제어합니다.학습 데이터에서 학습하는 모델 파라미터와 달리 하이퍼파라미터는 모델의 성능을 최적화하는 데 사용되는 외부 구성입니다.하이퍼파라미터의 의미는 머신러닝 모델을 미세 조정하여 가능한 최고의 정확도, 효율성 및 일반화를 달성하는 데 필수적입니다.

하이퍼파라미터 조정은 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 체계적으로 조정하여 최상의 성능을 내는 최적의 조합을 찾는 프로세스입니다.학습 데이터에서 학습하는 모델 파라미터와 달리 하이퍼파라미터는 학습 프로세스가 시작되기 전에 설정되며 모델 학습 방식의 다양한 측면을 제어합니다.하이퍼파라미터 튜닝의 의미는 머신러닝 모델의 정확성, 효율성 및 일반화를 극대화하는 데 매우 중요합니다.

초평면은 기계 학습, 특히 SVM (Support Vector Machines) 과 같은 알고리즘에서 다차원 공간에서 데이터 포인트를 분리하는 데 사용되는 기하학적 개념입니다.2차원 공간에서는 초평면이 단순히 선이지만 3차원 공간에서는 평면이 됩니다.더 높은 차원에서는 초평면이라고 합니다.초평면의 의미는 서로 다른 데이터 클래스를 가장 잘 구분하는 최적의 경계를 찾는 것이 목표인 분류 작업에서 매우 중요합니다.

하이퍼휴리스틱은 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 하위 수준의 휴리스틱을 선택하거나 생성하도록 설계된 상위 휴리스틱 접근 방식입니다.특정 문제에 맞게 조정되는 기존 휴리스틱과 달리 하이퍼휴리스틱은 일련의 휴리스틱을 기반으로 작동하여 주어진 상황에 가장 적합한 휴리스틱을 결정합니다.하이퍼휴리스틱의 의미는 각각의 새로운 문제를 대대적으로 사용자 지정할 필요 없이 다양한 문제 영역에 적용할 수 있는 유연하고 조정 가능한 알고리즘을 개발하는 데 매우 중요합니다.

휴리스틱은 완벽하지는 않지만 즉각적인 단기 목표에 도달하기에 충분한 솔루션을 만들기 위해 실용적인 방법이나 지름길을 사용하는 문제 해결 접근 방식입니다.휴리스틱은 특히 최적의 솔루션을 찾는 것이 너무 복잡하거나 시간이 많이 걸리는 경우 의사 결정 프로세스에 자주 사용됩니다.휴리스틱의 의미는 인공 지능, 운영 연구, 심리학 등 다양한 분야에서 매우 중요하며, 이러한 분야에서는 어려운 문제에 대한 충분한 해결책을 신속하게 찾는 데 도움이 됩니다.

휴먼 인 더 루프 (HITL) 는 인간의 판단과 의사 결정이 프로세스에 통합되는 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 시스템의 상호 작용 모델입니다.이 접근 방식은 자동화 시스템의 효율성과 인간 전문가의 미묘한 이해를 결합하여 보다 정확하고 상황에 맞는 결과를 얻을 수 있습니다.Human-in-the-Loop의 의미는 자동화 시스템의 모호성으로 어려움을 겪거나 지속적인 감독과 개선이 필요한 응용 분야에서 매우 중요합니다.

휴먼-머신 인터페이스 (HMI) 는 인간 사용자와 기계, 장치 또는 시스템 간의 상호 작용 및 통신을 용이하게 하는 인터페이스입니다.HMI를 사용하면 그래픽 디스플레이, 터치스크린, 버튼, 음성 명령 또는 기타 입력/출력 메커니즘을 통해 기계를 제어하고 성능을 모니터링하며 피드백을 받을 수 있습니다.HMI는 사용 편의성, 효율성 및 의사 결정을 개선하기 위해 제조, 자동차, 가전, 의료 등의 산업에서 널리 사용됩니다.

신경망의 은닉 계층은 입력 계층과 출력 계층 사이에 위치한 뉴런 계층입니다.은닉 레이어의 뉴런은 입력 데이터에 대해 중간 계산 및 변환을 수행하여 모델이 예측을 수행하는 데 도움이 되는 복잡한 특징을 추출 및 학습합니다.은닉 계층은 네트워크가 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 캡처할 수 있게 해주기 때문에 딥러닝에서 매우 중요한 의미를 지닙니다. 이는 단순한 모델에서는 놓칠 수 있는 부분입니다.

은닉 유닛은 입력 계층과 출력 계층 사이에 있는 은닉 계층 내에 위치한 신경망의 구성 요소입니다.뉴런이라고도 하는 각 숨겨진 단위는 이전 계층의 입력을 처리하고 변환을 적용한 다음 결과를 다음 계층으로 전달합니다.숨겨진 단위의 의미는 네트워크가 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 학습하고 모델링하여 네트워크의 전체 의사 결정 프로세스에 기여할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.