용어집

LIDAR (Light Detection and Ringing) 는 레이저 광을 사용하여 거리를 측정하고 물체와 환경에 대한 정밀한 3차원 지도를 만드는 원격 감지 기술입니다.LIDAR 시스템은 레이저 펄스를 방출하고 빛이 표면에서 반사된 후 되돌아오는 데 걸리는 시간을 분석하여 물체의 거리, 모양 및 크기를 정확하게 결정할 수 있습니다.이 기술은 자율주행차, 환경 모니터링, 고고학 및 도시 계획과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

지연 학습은 쿼리가 이루어질 때까지 모델이 훈련 데이터를 일반화하는 과정을 지연시키는 머신 러닝 접근 방식입니다.지연 학습 알고리즘은 학습 단계에서 명시적 모델을 구축하는 대신, 학습 데이터를 저장하고 예측이 필요할 때만 계산을 수행합니다.지연 학습의 의미는 k-NNN (k-NNn) 과 같은 특정 알고리즘이 예측 순간까지 처리를 미루어 유연하지만 예측 속도 측면에서 효율성이 떨어질 수 있는 방식으로 작동하는 방식을 이해하는 데 중요합니다.

대규모 언어 모델 (LLM) 은 인간의 언어를 이해, 생성 및 조작하기 위해 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습되는 일종의 인공 지능 (AI) 모델입니다.이러한 모델은 일반적으로 변환기와 같은 고급 딥 러닝 아키텍처를 기반으로 하며 수십억 개의 매개변수를 포함하므로 텍스트 생성, 번역, 요약 등을 비롯한 광범위한 자연어 처리 (NLP) 작업을 수행할 수 있습니다.대규모 언어 모델의 의미는 인간의 언어를 이해하고 상호작용하는 AI의 능력을 고도로 정교하게 발전시키는 데 특히 중요합니다.

레이블 노이즈는 기계 학습 모델 학습에 사용되는 데이터 레이블링의 부정확성 또는 오류를 나타냅니다.이 노이즈는 데이터 포인트에 할당된 레이블이 부정확하거나 모호하거나 일치하지 않을 때 발생할 수 있습니다.레이블 노이즈는 이러한 오류가 머신러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 이해하는 데 매우 중요합니다. 레이블에 노이즈가 있으면 학습이 최적화되지 않고 모델 정확도가 떨어지고 예측이 편향될 수 있기 때문입니다.

레이블 왜곡은 레이블이 지정된 데이터셋에서 레이블 분포가 고르지 않은 상황을 말합니다. 즉, 하나 이상의 레이블이 다른 레이블에 비해 상당히 과대 표시됩니다.이러한 불균형으로 인해 편향된 머신 러닝 모델이 다수 클래스에서는 잘 작동하지만 소수 클래스에서는 저조할 수 있습니다.왜곡이라는 레이블의 의미는 모든 클래스에 걸쳐 모델을 효과적으로 일반화하는 데 어려움을 겪을 수 있는 불균형 데이터 세트를 대상으로 모델을 학습시키는 데 따르는 어려움을 이해하는 데 매우 중요합니다.

레이블 전파는 그래프를 통해 레이블을 전파하는 데 사용되는 반지도 머신 러닝 알고리즘으로, 노드는 데이터 포인트를 나타내고 간선은 데이터 요소 간의 유사성 또는 관계를 나타냅니다.알고리즘은 그래프에 있는 인접 노드의 레이블을 기반으로 레이블이 지정되지 않은 데이터 포인트의 레이블을 추론하는 데 사용됩니다.레이블 전파의 의미는 레이블이 지정된 데이터는 부족하지만 레이블이 지정되지 않은 데이터가 많은 시나리오에서 중요하므로 알고리즘이 데이터세트 전체에 레이블을 효율적으로 분산시킬 수 있습니다.

#레이블은 데이터셋의 데이터 요소에 있는 의미 태그나 주석을 할당하는 프로세스로, 일반적으로 각 데이터 요소에 대한 올바른 출력, 도달 또는 나타냅.이 레이블이 지정된 데이터를 통해 예측 또는 분류를 수행하도록 모델을 학습합니다.

Learning-to-Rank는 정보 검색 시스템의 순위 모델을 자동으로 구성하는 데 사용되는 일종의 기계 학습 기법입니다.여기에는 검색 결과, 권장 사항 또는 제품과 같은 항목의 순서를 지정된 쿼리와의 관련성 또는 중요도에 따라 정렬하도록 모델을 학습시키는 작업이 포함됩니다.순위를 매기는 학습의 의미는 검색 엔진, 추천 시스템 및 가장 관련성이 높은 항목을 목록 맨 위에 표시하는 것이 중요한 모든 응용 분야에서 특히 중요합니다.

레이블이 지정된 데이터셋은 각 데이터 요소에 대한 올바른 출력 또는 범주를 나타내는 의미 있는 레이블 또는 태그로 주석이 달린 데이터 요소의 모음입니다.이러한 레이블은 모델이 데이터세트에 제공된 예제를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 방법을 학습하는 지도형 기계 학습 작업에 필수적입니다.레이블이 지정된 데이터셋의 의미는 패턴을 인식하고, 결정을 내리고, 정확한 예측을 생성하도록 모델을 학습시키는 데 있어 매우 중요합니다.

히든 레이어는 특히 딥러닝 모델 아키텍처 내에서 신경망의 중요한 구성 요소입니다.입력 계층 (초기 데이터를 수신함) 과 출력 계층 (최종 예측 또는 분류를 생성함) 사이에 존재하는 뉴런 계층입니다.은닉 계층의 의미는 신경망에서 중요합니다. 은닉 계층을 사용하면 원시 입력값만으로는 명확하지 않은 데이터의 복잡한 패턴, 변환 및 상호 작용을 모델이 캡처할 수 있기 때문입니다.

로짓 함수는 로지스틱 회귀 분석에서 독립 변수와 이항 결과 (예: 예/아니요, 참/거짓 또는 성공/실패) 간의 관계를 모델링하는 데 사용되는 개념입니다.입력 데이터를 기반으로 특정 이벤트가 발생할 확률을 예측하는 데 도움이 됩니다.로짓 함수의 의미는 가능한 결과 두 가지 중 하나가 발생할 가능성을 추정하는 것이 목적인 분류 작업에서 필수적입니다.

로컬라이제이션은 특정 대상 시장의 문화적, 언어적, 기능적 요구 사항을 충족하도록 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 조정하는 프로세스입니다.이 프로세스는 단순한 번역을 넘어 문화적, 맥락적 관련성의 모든 측면을 포괄하여 현지화된 제품이 대상 고객의 공감을 이끌어낼 수 있도록 합니다.로컬라이제이션은 소프트웨어 개발, 마케팅, 게임 및 전자 상거래와 같은 산업에서 널리 사용되어 다양한 지역에서 원활하고 매력적인 사용자 경험을 제공합니다.

선형 조합은 변수 또는 벡터와 같은 여러 요소를 각 요소에 특정 가중치 또는 계수를 적용한 다음 결과를 합산하여 함께 결합하는 개념입니다.이 접근법은 머신러닝 및 통계에서 변수 간 관계를 모델링하는 데 주로 사용되며, 선형 회귀와 같은 선형 모델의 기반을 형성합니다.선형 조합의 의미는 다양한 특징이나 입력이 다양한 모델의 결과에 어떻게 기여하는지 이해하는 데 필수적입니다.

언어 모델은 인간의 언어를 이해, 생성 및 예측하도록 설계된 일종의 기계 학습 모델입니다.이러한 모델은 텍스트 데이터의 패턴을 분석하여 언어의 구조와 용도를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 감정 분석 등과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.언어 모델의 의미는 인간의 이해를 모방하는 방식으로 텍스트를 해석하고 생성하는 데 사용되는 자연어 처리 (NLP) 응용 분야에서 특히 중요합니다.

장단기 기억 네트워크 (LSTM) 는 순차 데이터의 장기 종속성을 효과적으로 포착하고 학습하도록 설계된 일종의 순환 신경망 (RNN) 입니다.기존 RNN과 달리 LSTM은 장기간 정보를 보존하고 기울기가 사라지는 문제를 해결할 수 있으므로 시계열, 자연어 처리 및 기타 순차 데이터와 관련된 작업에 특히 적합합니다.LSTM의 의미는 데이터 포인트 간의 시간적 관계를 이해하는 것이 필수적인 기계 학습 응용 분야에서 매우 중요합니다.

학습률은 머신러닝 모델, 특히 경사하강법과 같은 기울기 기반 최적화 알고리즘의 학습에 사용되는 하이퍼파라미터입니다.손실 함수를 최소화하기 위해 모델의 가중치를 조정할 때 알고리즘이 취하는 단계의 크기를 제어합니다.학습률의 의미는 모델이 얼마나 빨리 또는 느리게 학습하는지를 결정하는 데 매우 중요하며, 이는 수렴 속도와 모델의 전체 성능 모두에 영향을 미칩니다.

메타 러닝으로도 알려진 러닝 투 러닝 (Learning-to-Learn) 은 시간이 지남에 따라 학습 프로세스를 개선하도록 모델을 학습시켜 최소한의 데이터로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 하는 머신 러닝 접근 방식입니다.목표는 다양한 작업에 걸쳐 학습 전략을 일반화하여 새로운 개념이나 기술을 보다 효율적으로 학습할 수 있는 모델을 만드는 것입니다.학습-학습의 의미는 몇 샷 학습, 맞춤형 AI, 자동화된 기계 학습과 같이 지식의 빠른 적응과 전달이 필요한 분야에서 매우 중요합니다.