용어집

ML 모델 배포는 머신 러닝 모델을 실제 데이터에 대한 예측 또는 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 프로덕션 환경에 통합하는 프로세스입니다.여기에는 모델을 학습하고 검증한 개발 단계에서 대규모 시스템 또는 애플리케이션의 일부로 실시간 또는 배치 예측을 제공할 수 있는 운영 설정으로 이동하는 작업이 포함됩니다.ML 모델 배포의 의미는 모델의 이론적 정확성을 비즈니스 프로세스와 의사 결정을 주도하는 실용적이고 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 매우 중요합니다.

기계 번역 (MT) 은 알고리즘과 계산 모델을 사용하여 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 자동 번역하는 데 중점을 둔 인공 지능 (AI) 의 하위 분야입니다.이 프로세스는 자연어 처리 (NLP) 기술을 활용하여 원본 텍스트의 의미를 해석하고 대상 언어로 정확한 번역을 생성합니다.기계 번역의 의미는 언어 장벽을 허물고 다양한 언어를 통한 커뮤니케이션을 지원하며 글로벌 비즈니스 운영을 촉진한다는 점에서 특히 중요합니다.

마르코프 의사 결정 프로세스 (MDP) 는 결과가 부분적으로 무작위적이고 부분적으로는 의사 결정자가 통제하는 의사 결정 상황을 모델링하는 데 사용되는 수학적 프레임워크입니다.MDP란 무엇일까요?이는 기본적으로 각 작업의 결과가 불확실하지만 확률 분포로 설명할 수 있는 확률적 환경에서 순차적 의사 결정의 문제를 처리하기 위한 공식화된 방법입니다.마르코프 의사 결정 프로세스는 운영 연구, 경제, 인공 지능과 같은 분야, 특히 에이전트가 목표를 달성하기 위해 상호 작용하는 환경을 모델링하는 강화 학습에서 매우 중요합니다.

마르코프 체인은 한 상태에서 다른 상태로 전환되는 시스템을 설명하는 수학적 모델입니다. 각 전환 확률은 현재 상태에만 의존하고 이전 이벤트의 순서에 의존하지 않습니다.마르코프 속성으로 알려진 이 “메모리가 없는” 속성은 현재 상황에서 미래 상태가 과거 상태와 무관하게 나타나는 무작위 프로세스를 모델링하는 데 마르코프 체인이 특히 유용합니다.마르코프 체인은 일련의 사건이나 상태를 모델링하는 데 사용되는 경제학, 금융, 머신러닝 등 다양한 분야에서 그 의미가 큽니다.

마켓 바스켓 분석은 거래에서 자주 발생하는 항목 간의 패턴이나 연관성을 식별하는 데 사용되는 데이터 마이닝 기법입니다.이 기법을 통해 기업은 고객이 함께 구매하는 제품 간의 관계를 이해하여 제품 배치, 판촉 및 교차 판매 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.시장 바구니 분석의 의미는 소매업과 전자 상거래에서 특히 중요합니다. 소매업과 전자 상거래에서는 소비자 구매 행동을 이해하면 판매량을 늘리고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

머신 러닝 (ML) 은 컴퓨터가 데이터를 학습하고 데이터를 기반으로 의사 결정 또는 예측을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델을 개발하는 데 중점을 둔 인공 지능 (AI) 의 한 분야입니다.머신러닝 모델은 특정 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍되는 대신 시간이 지날수록 더 많은 데이터에 노출될수록 성능이 향상됩니다.머신 러닝의 의미는 다양한 산업 전반에서 자동화, 데이터 분석 및 AI 기반 의사 결정을 발전시키는 데 중추적인 역할을 합니다.

기계 학습 수명 주기 관리란 초기 개발 및 배포부터 지속적인 모니터링, 유지 관리 및 최종 폐기에 이르기까지 기계 학습 모델의 전체 수명 주기를 관리하는 포괄적인 프로세스를 말합니다.이 프로세스에는 머신 러닝 모델이 효과적이고 정확하며 시간이 지나도 비즈니스 목표에 맞게 유지되도록 하는 데 필요한 모든 것이 포함됩니다.머신 러닝 라이프사이클 관리의 의미는 머신 러닝에 의존하여 프로덕션 환경에서 모델의 품질과 성능을 유지하는 조직에 매우 중요합니다.

머신 비전은 일반적으로 산업 환경에서 이미징 기반 자동 검사, 분석 및 해석을 제공하는 데 사용되는 기술 및 방법을 말합니다.여기에는 카메라, 센서 및 알고리즘을 사용하여 이미지를 캡처하고 처리하여 기계가 시각적 입력을 기반으로 “보고” 결정을 내릴 수 있도록 합니다.머신 비전의 의미는 운영 효율성과 정확성에 있어 시각적 데이터가 중요한 품질 관리, 자동 검사, 로보틱스, 자율 주행 차량 등 다양한 응용 분야에서 필수적입니다.

멀티모달 러닝은 머신러닝의 접근 방식으로서, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 유형의 데이터 또는 “양식”의 정보를 통합하고 처리하여 작업이나 문제를 보다 포괄적으로 이해할 수 있도록 합니다.멀티모드 학습 모델은 다양한 형태의 데이터를 결합하여 단일 양식으로 학습한 모델보다 더 풍부하고 복잡한 패턴을 캡처할 수 있습니다.멀티모달 학습의 의미는 인간-컴퓨터 상호작용, 자율 시스템 및 멀티미디어 분석과 같이 다양한 소스의 정보를 합성해야 하는 응용 분야에서 특히 중요합니다.

멀티태스크 러닝 (MTL) 은 여러 관련 작업을 동시에 수행하도록 모델을 학습하고 이러한 작업 전반에서 공유된 정보와 패턴을 활용하여 전반적인 성능을 개선하는 머신 러닝 접근 방식입니다.여러 작업을 함께 학습하면 모델을 더 잘 일반화하여 단일 작업에 과적합될 위험을 줄일 수 있습니다.멀티태스크 학습의 의미는 과제가 상호 연결된 시나리오에서 특히 중요하므로 여러 목표에 걸쳐 더 효율적으로 학습하고 예측 정확도를 높일 수 있습니다.

머신 러닝 및 인공 지능의 관점에서 모델은 예측, 분류 또는 결정을 내리기 위해 데이터를 학습하는 수학적 표현 또는 알고리즘입니다.모델은 AI 시스템의 핵심이며, 이를 통해 모델은 데이터로부터 학습하고 보이지 않는 새로운 상황에 일반화할 수 있습니다.모델은 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트와 자동화된 의사결정으로 변환하는 도구이기 때문에 이 모델의 의미는 머신러닝 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 매우 중요합니다.

모델 검증은 머신러닝 모델의 성능과 정확도를 평가하여 보이지 않는 새로운 데이터에도 잘 일반화할 수 있도록 하는 프로세스입니다.이 프로세스에는 별도의 검증 데이터 세트와 다양한 성능 메트릭을 사용하여 모델을 평가하여 모델의 신뢰성과 효과를 판단하는 과정이 포함됩니다.모델 검증의 의미는 모델을 배포할 준비가 되었고 실제 시나리오에서 정확한 예측을 할 수 있는지 확인하는 데 필수적입니다.

모델 학습은 알고리즘에 데이터를 공급하여 해당 데이터의 기본 패턴, 관계 및 특징을 학습하는 기계 학습 프로세스입니다.학습 중에 모델은 매개변수를 조정하여 오류를 최소화하고 예측 또는 분류를 개선합니다.모델 학습의 의미는 머신러닝 모델이 데이터를 일반화하여 보이지 않는 새로운 데이터에 적용할 때 정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 능력을 개발하는 방법을 이해하는 데 매우 중요합니다.

모델 드리프트는 기본 데이터 분포나 모델이 작동하는 환경의 변화로 인해 시간이 지남에 따라 머신러닝 모델의 성능이 저하되는 현상을 말합니다.이는 모델 학습에 사용된 데이터가 현재 조건을 더 이상 정확하게 나타내지 못하거나 모델이 학습되지 않은 외부 요인이 결과에 영향을 미치기 시작할 때 발생할 수 있습니다.모델 드리프트의 의미는 역동적인 환경에서 정확성과 신뢰성을 유지하기 위해 머신러닝 모델을 지속적으로 모니터링하고 업데이트해야 할 필요성을 이해하는 데 매우 중요합니다.

모델 미세 조정은 사전 학습된 기계 학습 모델을 가져와서 더 작은 작업별 데이터 세트에 대한 학습을 계속하여 종종 관련된 새로운 작업에 적용하는 프로세스입니다.이 기법은 모델이 초기 학습에서 이미 습득한 지식을 활용하므로 수렴이 빨라지고 새 작업에 대한 성능이 향상되는 경우가 많습니다.모델 미세 조정의 의미는 대규모 데이터 세트에서 학습한 모델을 최소한의 추가 교육으로 다르지만 관련된 문제에 맞게 용도를 변경할 수 있는 전이 학습 시나리오에서 특히 중요합니다.

모델에 구애받지 않는 주석 기법이란 특정 머신러닝 모델이나 알고리즘과 관련이 없는 데이터에 레이블을 지정하거나 주석을 다는 데 사용되는 방법을 말합니다.이러한 기법은 다양한 유형의 모델에 적용할 수 있고 다양한 머신 러닝 작업에 적용할 수 있는 해석 가능한 고품질 주석을 만드는 데 중점을 두고 있습니다.모델의 구조나 학습 방식에 관계없이 주석이 관련성 있고 유용하게 유지되도록 하기 위해 여러 모델에 동일한 데이터 세트를 사용할 수 있는 시나리오에서는 모델에 구애받지 않는 주석 기법의 의미가 필수적입니다.

Monte Carlo 방법은 반복적인 무작위 샘플링을 사용하여 수치적 결과를 얻는 광범위한 계산 알고리즘입니다.이러한 방법은 확률론적 시스템을 모델링하고 분석하는 데 사용되므로 복잡한 수학 함수를 추정하고 불확실한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.몬테카를로는 이론상으로는 결정론적이지만 분석적 솔루션을 적용하기에는 너무 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되는 금융, 물리학, 공학 및 기계 학습과 같은 분야에서 그 의미가 매우 큽니다.

MCTS (Monte Carlo tree search) 는 인공 지능, 특히 게임 플레이 및 기타 복잡한 의사 결정 시나리오에서 의사 결정에 사용되는 휴리스틱 검색 알고리즘입니다.MCTS는 의사 결정 공간의 무작위 샘플링을 사용하여 가능한 움직임과 결과를 탐색하고 이러한 시뮬레이션 결과를 기반으로 선택 사항을 점차 구체화하여 검색 트리를 구축합니다.몬테카를로 트리 검색은 게임 AI, 로보틱스, 최적화 문제와 같은 영역에서 의미가 크며, 가능한 결과가 매우 많은 환경에서 최적의 전략을 찾는 데 도움이 됩니다.

Mobility-as-a-Service (MaaS) 는 다양한 운송 수단을 단일 디지털 플랫폼으로 통합하여 사용자가 원활한 여행을 계획하고 예약하고 결제할 수 있도록 하는 사용자 중심의 교통 접근 방식입니다.MaaS는 대중 교통 서비스와 민간 교통 서비스를 결합하여 차량 소유의 대안을 제공하여 편의성, 비용 효율성 및 지속 가능성을 높입니다.이러한 개념은 기존 운송 모델에서 개인의 요구에 맞는 보다 유연한 온디맨드 시스템으로의 전환을 촉진합니다.