용어집

Naive Bayes는 분류 작업에 사용되는 단순하면서도 강력한 확률 알고리즘 제품군입니다.이러한 알고리즘은 결과 또는 클래스 레이블이 주어지면 데이터세트의 특징이 서로 독립적이라는 가정 하에 작동합니다.이러한 가정이 실제 데이터에는 적용되지 않는 경우가 많지만 Naive Bayes 분류기는 특히 텍스트 분류, 스팸 탐지 및 감정 분석과 같은 응용 분야에서 매우 효과적입니다.Naive Bayes의 의미는 단순성, 효율성, 작은 데이터 세트로도 잘 수행할 수 있다는 점에서 머신 러닝에서 특히 중요합니다.

컴퓨터 과학 및 기계 학습의 맥락에서 노드는 트리, 그래프 또는 신경망과 같은 데이터 구조 내의 기본 단위 또는 요소입니다.각 노드는 데이터가 저장되거나 처리되거나 둘 다 처리되는 지점을 나타냅니다.노드는 종종 상호 연결되어 정보를 교환하고 복잡한 네트워크를 형성할 수 있습니다.노드의 의미는 정보 구조화 및 관리에 중요한 역할을 하는 데이터 구성, 네트워크 아키텍처 및 기계 학습을 비롯한 다양한 컴퓨팅 영역에서 중요합니다.

인공 지능과 기계 학습의 맥락에서 뉴런은 정보를 처리하고 전송하는 신경망 내의 기본 단위입니다.인간의 뇌에 있는 생물학적 뉴런의 기능을 모방하여 입력을 받아 수학적 변환을 적용하고 그 결과를 다른 뉴런에 전달합니다.뉴런의 의미는 신경망이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 필수적입니다. 각 뉴런은 네트워크가 데이터를 학습하고 예측이나 결정을 내리는 능력에 기여하기 때문입니다.

신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 머신러닝 모델의 하위 집합입니다.이들은 생물학적 뉴런과 유사한 방식으로 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 노드, 즉 “뉴런”의 레이어로 구성됩니다.이러한 모델은 학습된 입력과 출력을 기반으로 뉴런 간의 연결 (가중치) 을 조정하여 데이터를 학습할 수 있습니다.신경망의 의미는 딥러닝 모델과 같은 첨단 AI 시스템이 어떻게 작동하고 이미지 인식, 자연어 처리, 자율 주행과 같은 작업을 수행하는지 이해하는 데 있어 매우 중요합니다.

뉴럴 스타일 전송은 한 이미지의 시각적 스타일을 다른 이미지의 내용에 적용하여 원본 콘텐츠와 참조 이미지의 예술적 스타일을 혼합하는 새로운 이미지를 생성하는 컴퓨터 비전 기법입니다.이는 심층 신경망, 특히 이미지의 스타일과 내용을 분리하고 재조합할 수 있는 CNN (컨벌루션 신경망) 을 사용하여 가능합니다.뉴럴 스타일 전달은 창의적이고 예술적인 응용 분야에서 매우 중요하며, 이를 통해 일반 사진을 유명 아티스트의 스타일이나 특정 예술적 기법을 모방한 이미지로 변환할 수 있습니다.

신경망 튜링 머신 (NTM) 은 신경망의 학습 기능과 튜링 머신의 유연한 저장 및 검색 기능을 결합한 일종의 신경망 아키텍처입니다.NTM은 추론, 알고리즘 작업, 순차 데이터 처리와 같이 외부 메모리를 사용해야 하는 작업을 수행하는 신경망의 능력을 향상시키도록 설계되었습니다.신경망 튜링 머신은 모델이 계산과 메모리 조작을 모두 포함하는 보다 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 지원함으로써 인공 지능 분야를 발전시키는 데 큰 의미가 있습니다.

뉴로-퍼지는 신경망의 학습 기능과 퍼지 로직 시스템의 추론 및 해석 가능성을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 말합니다.이러한 통합을 통해 데이터를 학습하고 적응적이고 해석 가능한 방식으로 의사 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 개발할 수 있습니다.뉴로 퍼지의 의미는 인간과 같은 추론과 의사 결정이 필요한 응용 분야에서 특히 중요합니다. 기존의 신경망은 해석이 용이하지 않고 퍼지 로직 시스템은 적응성이 부족할 수 있습니다.

뉴로모픽 엔지니어링은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 인공 시스템을 설계하고 구축하는 데 중점을 둔 공학 분야입니다.이러한 시스템은 아날로그 회로를 사용하여 생물학적 신경계에서 발견되는 신경 구조를 모방합니다.목표는 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하여 보다 효율적이고 적응력이 뛰어난 지능형 컴퓨팅 시스템을 만들 수 있는 하드웨어를 만드는 것입니다.

명명된 개체 인식 (NER) 은 텍스트 내에서 이름이 지정된 개체를 식별하여 사람, 조직, 위치, 날짜 및 기타 특정 용어와 같은 사전 정의된 범주로 분류하는 NLP (자연어 처리) 의 핵심 작업입니다.NER은 대량의 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 사용되므로 컴퓨터가 구조화되지 않은 데이터를 보다 효과적으로 이해하고 처리할 수 있습니다.명명된 개체 인식의 의미는 텍스트에서 특정 개체를 식별하는 것이 필수적인 정보 추출, 검색 엔진 및 데이터 분석과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.

신경망 기계 번역 (NMT) 은 딥러닝 모델, 특히 신경망을 사용하여 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 자동 언어 번역에 대한 고급 접근 방식입니다.구문 기반 또는 규칙 기반 시스템에 의존하는 기존 번역 방법과 달리 NMT는 문장의 전체 문맥을 고려하여 보다 정확하고 자연스러운 번역을 생성합니다.신경망 기계 번역의 의미는 언어 처리 분야에서 중요하며, 이를 통해 기업과 조직이 언어 장벽을 뛰어넘어 효과적으로 의사소통할 수 있습니다.

자연어 생성 (NLG) 은 구조화된 데이터로부터 자연어 텍스트를 자동으로 생성하는 데 중점을 둔 인공 지능 및 컴퓨터 언어학의 하위 분야입니다.NLG 시스템은 데이터를 읽기 쉽고 일관된 인간 언어로 변환하여 복잡한 정보를 더 쉽게 이해하고 전달할 수 있도록 설계되었습니다.자연어 생성의 의미는 대량의 데이터를 사람이 읽을 수 있는 형식으로 표현해야 하는 자동화된 보고, 콘텐츠 제작, 맞춤형 커뮤니케이션과 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다.

자연어 처리 (NLP) 는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공 지능 분야입니다.여기에는 기계가 의미 있고 유용한 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성하고, 반응할 수 있도록 하는 알고리즘과 모델의 개발이 포함됩니다.자연어 처리의 의미는 자연어를 처리하고 이해하는 능력이 중요한 언어 번역, 감정 분석, 챗봇 및 음성 인식 시스템과 같은 응용 분야에서 필수적입니다.

정규화는 머신러닝 및 데이터 분석에서 입력 특성이 특정 범위에 속하거나 특정 분포를 따르도록 입력 기능의 규모를 조정하는 데 사용되는 데이터 전처리 기법입니다.정규화의 목표는 다양한 특징이 모델의 성능에 동등하게 기여하도록 하여 알고리즘, 특히 입력 데이터의 규모에 민감한 알고리즘의 정확성과 효율성을 개선하는 것입니다.정규화의 의미는 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 다양한 머신러닝 작업을 위한 데이터를 준비하는 데 매우 중요합니다.