용어집

K-평균 클러스터링 데이터세트를 사전 정의한 수의 선 또는 그룹 클러스터로 분할하는 데 있어 널리 사용되는 비지도 머신러닝 알고리즘입니다.각 클러스터에는 다른 클러스터에 있는 데이터 요소보다 더 중요한 요소가 있습니다. K-평균 클러스터링의 뜻은 데이터 세트를 구성하는 데 도움이 됩니다.

KL-ONE은 인공지능 (AI) 에서 지식을 구조적이고 계층적인 방식으로 정의하고 구성하는 데 사용되는 지식 표현 언어이자 형식주의입니다.주로 개념, 속성 및 이들 간의 관계를 추론과 추론이 가능한 방식으로 표현하는 데 사용됩니다.KL-ONE의 의미는 정확하고 체계적인 지식 표현이 중요한 지식 기반 시스템, 시맨틱 네트워크 및 온톨로지 개발과 같은 분야에서 중요합니다.

KYC 또는 Know Your Customer는 금융 기관 및 기타 규제 기관이 고객의 신원을 확인하고 자금 세탁 또는 테러 자금 조달과 같은 불법 의도의 잠재적 위험을 평가하는 데 사용하는 프로세스입니다.KYC에는 고객 정보를 수집하고 분석하여 해당 기관이 누구와 거래하고 있는지 알 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.KYC의 의미는 금융 서비스, 규정 준수 및 위험 관리에 매우 중요하며, 금융 서비스, 규정 준수를 보장하고, 금융 시스템의 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

KYC 규정 준수란 금융 기관 및 기타 규제 기관이 자금 세탁, 사기, 테러 자금 조달과 같은 불법 활동을 방지하기 위해 고객 신원 확인, 잠재적 위험 평가, 금융 거래의 지속적인 모니터링을 의무화하는 KYC (Know Your Customer) 규정을 준수하는 것을 말합니다.KYC 규정 준수의 의미는 기업이 규제 당국이 정한 법적 프레임 워크 내에서 운영되어 금융 시스템의 무결성과 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다.

키포인트는 이미지 또는 오브젝트에서 중요한 특징이나 특성을 캡처하는 데 사용되는 구체적이고 중요한 포인트입니다.이러한 포인트는 객체 감지, 이미지 매칭, 특징 추출과 같은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업에 자주 사용됩니다.키포인트의 의미는 이미지 인식, 3D 재구성, 증강 현실과 같은 작업을 위해 이미지 내의 뚜렷한 특징을 식별하고 분석해야 하는 애플리케이션에서 매우 중요합니다.

지식 교환 형식 (KIF) 은 서로 다른 컴퓨터 시스템, 특히 인공 지능 및 지식 기반 시스템과 관련된 컴퓨터 시스템 간의 지식 교환을 위해 설계된 언어입니다.KIF는 사람이 읽을 수 있고 기계가 처리할 수 있는 방식으로 복잡한 정보를 표현하고 이 정보를 추론할 수 있는 공식 언어입니다.지식 교환 형식의 의미는 지식 관리, 온톨로지 개발, AI 상호 운용성과 같은 영역에서 매우 중요합니다. 이러한 영역에서는 서로 다른 시스템에서 지식을 공유하고 재사용해야 합니다.

지식 기반 시스템 (KBS) 은 인간 전문가처럼 특정 영역에 대한 지식을 사용하여 복잡한 문제를 해결하거나 결정을 내리거나 권장 사항을 제공하는 컴퓨터 프로그램입니다.이러한 시스템은 사실, 규칙, 휴리스틱이 포함된 구조화된 지식 기반과 이 지식을 새로운 상황에 적용하는 추론 엔진을 기반으로 합니다.지식 기반 시스템의 의미는 인공 지능, 전문가 시스템 및 의사 결정 지원과 같은 분야에서 매우 중요합니다. 전문가 수준의 추론을 시뮬레이션하는 시스템의 기능은 의사 결정 및 문제 해결 능력 향상으로 이어질 수 있습니다.

지식 기반 접근 방식은 주로 지식 기반 내에 구조화된 형식으로 저장된 영역별 지식을 사용하는 문제 해결 및 의사 결정 방법입니다.이 접근 방식은 규칙, 사실 및 추론 메커니즘을 사용하여 인간의 전문 지식을 시뮬레이션하고 복잡한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다.지식 기반 접근법의 의미는 정확하고 효율적인 결과를 달성하기 위해 상세하고 전문적인 지식을 활용하는 것이 필수적인 인공 지능, 전문가 시스템 및 의사 결정 지원 시스템과 같은 분야에서 매우 중요합니다.

지식 습득은 전문가 시스템이나 데이터베이스와 같은 지식 기반 시스템을 구축하거나 향상시키기 위해 다양한 출처에서 지식을 추출, 수집 및 구성하는 프로세스를 말합니다.이 프로세스에는 전문 지식을 캡처하여 사용 가능한 형식으로 구조화하고 문제 해결이나 의사 결정에 적용할 수 있는 시스템으로 인코딩하는 작업이 포함됩니다.인공 지능, 기계 학습, 지식 관리와 같은 분야에서는 지식 습득의 의미가 매우 중요하며, 지능형 시스템 구축을 위해 정확하고 효율적인 지식 전달이 필수적입니다.

지식 엔지니어링은 인간의 전문 지식과 의사 결정을 시뮬레이션할 수 있는 지식 기반 시스템을 설계, 개발 및 유지하는 프로세스입니다.여기에는 지식의 습득, 표현 및 관리는 물론 시스템이 이러한 지식을 효과적으로 적용할 수 있도록 하는 추론 메커니즘의 구현이 포함됩니다.전문 지식을 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는 시스템을 만드는 것이 목표인 인공 지능 (AI) 및 전문가 시스템에서 지식 엔지니어링의 의미가 매우 중요합니다.

지식 추출은 대규모 데이터 세트, 문서 또는 기타 소스에서 관련 정보를 식별, 검색 및 구성하여 의사 결정, 문제 해결 또는 추가 분석에 사용할 수 있는 구조화된 지식을 생성하는 프로세스입니다.이 프로세스에는 주로 데이터 마이닝, 자연어 처리 (NLP) 또는 기계 학습 응용 프로그램의 일부로 비정형 또는 반정형 데이터를 보다 유용하고 접근하기 쉬운 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.지식 추출의 의미는 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 도움이 되는 비즈니스 인텔리전스, 데이터 과학, 인공 지능과 같은 분야에서 중요합니다.

지식 표현 및 추론 (KR&R) 은 지식을 컴퓨터 시스템이 이해할 수 있는 형태로 상징적으로 표현하는 방법과 이러한 표현을 사용하여 추론하고 결정을 내리는 방법에 중점을 둔 인공 지능 분야입니다.KR&R은 세상에 대한 지식을 인코딩하여 기계가 지식을 바탕으로 결론을 내리고, 문제를 해결하고, 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 방법과 기술에 관심이 있습니다.지식 표현과 추론의 의미는 인간의 사고 과정을 모방하고 복잡한 문제를 해결하며 환경과 지능적으로 상호 작용할 수 있는 시스템을 개발하는 데 매우 중요합니다.

커널 메서드는 입력 데이터를 고차원 공간에 암시적으로 매핑하여 선형 분류기가 비선형 결정 경계를 학습할 수 있도록 하는 머신 러닝에 사용되는 알고리즘입니다.이는 변환을 명시적으로 수행하지 않고도 고차원 공간에 있는 데이터 요소 간의 유사도를 계산하는 커널 함수를 사용하여 가능합니다.커널 메서드의 의미는 데이터의 복잡한 관계를 캡처하는 것이 필수적인 분류, 회귀, 클러스터링을 비롯한 다양한 기계 학습 작업에서 매우 중요합니다.