용어집

SAE (자동차 엔지니어 협회) 의 자동화 수준은 자동화 없음부터 완전 자율주행에 이르기까지 구동 시스템의 자동화 수준을 정의합니다.SAE J3016 표준으로 표준화된 이러한 수준은 운전자 지원 기술과 자율 주행 기술의 기능을 분류하기 위한 명확한 프레임워크를 제공합니다.레벨의 범위는 0 (자동화 없음) 부터 5 (완전 자동화) 까지이며, 각 레벨에는 운전자와 시스템 간의 책임이 설명되어 있습니다.

SLAM (동시 위치 파악 및 지도 작성) 은 로봇과 자율 주행 차량을 비롯한 자율 주행 시스템이 미지의 환경에 대한 지도를 작성하는 동시에 해당 환경 내에서 시스템의 위치를 파악하는 데 사용하는 기술입니다.이는 기존 지도나 GPS에 의존하지 않고도 기계가 주변 환경을 탐색하고 주변 환경과 상호 작용할 수 있도록 하는 데 중요한 구성 요소입니다.

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의견 마이닝으로도 알려진 감정 분석은 텍스트에 표현된 감정적 어조나 태도를 결정하는 데 사용되는 자연어 처리 (NLP) 기법입니다.이 분석을 통해 기업은 텍스트를 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정으로 분류하여 여론, 고객 피드백, 소셜 미디어 언급량을 측정할 수 있습니다.감정 분석은 고객 서비스, 브랜드 모니터링, 시장 조사와 같은 영역에 널리 적용됩니다.

검색 알고리즘은 데이터 구조 또는 데이터베이스 내에 저장된 정보를 검색하는 데 사용되는 방법 또는 프로시저입니다.데이터를 체계적으로 탐색하여 특정 값이나 문제에 대한 해결책을 찾고 원하는 정보를 찾는 프로세스를 최적화합니다.검색 알고리즘의 의미는 데이터베이스 쿼리, 정보 검색 및 최적화 문제를 비롯한 다양한 응용 분야를 뒷받침하기 때문에 컴퓨터 과학에서 매우 중요합니다.

구조화된 데이터란 예측 가능한 방식으로 구성되고 형식이 지정되어 컴퓨터에서 쉽게 검색하고 분석할 수 있는 정보를 말합니다.이러한 유형의 데이터는 일반적으로 관계형 데이터베이스에 저장되며 데이터 요소가 서로 관련되는 방식을 정의하는 사전 정의된 스키마가 특징입니다.구조화된 데이터의 의미는 효율적인 데이터 관리, 검색 및 분석이 필요한 기업과 조직에 매우 중요합니다.

서포트 벡터 머신 (SVM) 은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 지도형 머신 러닝 알고리즘입니다.특징 공간 내 여러 클래스를 가장 잘 구분하는 초평면을 찾는 방식으로 작동합니다.SVM의 목표는 서포트 벡터라고 하는 클래스의 가장 가까운 데이터 포인트 간의 마진을 최대화하여 모델이 보이지 않는 데이터에도 잘 일반화되도록 하는 것입니다.SVM은 고차원 데이터를 효과적으로 처리할 수 있고 과적합에 대한 견고성이 뛰어나다는 점에서 다양한 응용 분야에서 큰 의미를 갖습니다.

준지도 학습은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 결합하여 예측 모델을 구축하는 기계 학습 접근 방식입니다.이 방법은 레이블링되지 않은 데이터의 방대한 가용성을 활용하여 광범위한 레이블 지정 작업 없이 모델 정확도를 개선합니다.준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 얻는 데 비용이나 시간이 많이 걸리는 경우에 특히 유용하므로 많은 실제 응용 분야에서 실용적인 솔루션입니다.

센서 융합은 여러 센서의 데이터를 통합하여 환경 또는 시스템에 대한 보다 정확하고 신뢰할 수 있으며 포괄적인 정보를 얻는 프로세스입니다.센서 융합은 카메라, LiDAR, 레이더 및 관성 측정 장치 (IMU) 와 같은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 복잡한 시나리오에 대한 전반적인 인식과 이해를 향상시킵니다.센서 융합의 의미는 다양한 데이터 입력이 정보에 입각한 의사 결정에 기여하는 자율 주행 자동차, 로봇 공학 및 스마트 시티와 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다.

자기 관리란 개인이 자신의 생각, 감정 및 행동을 조절하여 개인적 및 직업적 목표를 달성하는 능력을 말합니다.여기에는 시간 관리, 목표 설정, 자기 훈련, 감정 조절과 같은 기술이 포함됩니다.자기 관리의 의미는 개인의 발전과 생산성에 필수적이며, 개인이 삶의 다양한 측면에서 어려움을 헤쳐나가고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

확률적 경사하강법 (SGD) 은 머신러닝 모델, 특히 딥러닝 모델 및 신경망 학습에서 손실 함수를 최소화하는 데 사용되는 최적화 알고리즘입니다.전체 데이터셋을 사용하여 손실 함수의 기울기를 계산하는 기존의 경사하강법과 달리 SGD는 매 반복마다 단일 데이터 포인트 또는 소량의 데이터를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트합니다.이 접근 방식을 사용하면 특히 대규모 데이터 세트의 경우 SGD가 더 빠르고 효율적입니다.

확률적 최적화는 데이터나 목적 함수의 불확실성이나 무작위성을 포함하는 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 수학적 접근법입니다.모든 파라미터가 알려져 있고 고정되어 있다고 가정하는 결정론적 최적화와 달리, 확률적 최적화는 확률적 모델을 사용하여 결정을 내림으로써 무작위성을 통합합니다.확률적 최적화의 의미는 불확실한 환경을 다루는 것이 일반적인 과제인 운영 연구, 재무 및 기계 학습과 같은 다양한 분야에서 필수적입니다.

시맨틱 분할은 이미지의 각 픽셀을 사전 정의된 범주 또는 클래스로 분류하는 것을 포함하는 컴퓨터 비전 작업입니다.이 프로세스를 통해 모델은 픽셀 수준에서 이미지의 내용을 이해하여 장면 내의 다양한 물체와 영역을 구별할 수 있습니다.시맨틱 분할의 의미는 정확한 객체 위치 파악 및 식별이 중요한 자율 주행, 의료 영상 분석, 이미지 편집과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.

시맨틱 어노테이션은 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 콘텐츠에 메타데이터를 추가하여 데이터의 이해와 의미를 높이는 컨텍스트 정보를 제공하는 프로세스입니다.이 기법에는 콘텐츠 내의 특정 요소에 관련 개념, 범주 또는 관계에 태그를 지정하여 데이터를 보다 효과적으로 구성하고 검색할 수 있습니다.시맨틱 주석의 의미는 자연어 처리, 데이터 관리 및 정보 검색과 같은 분야에서 매우 중요합니다. 기계와 인간이 정보를 보다 지능적으로 해석하고 상호 작용하는 데 도움이 되기 때문입니다.

시뮬레이션 어닐링은 재료의 제어된 냉각을 사용하여 결함을 최소화하고 결정 구조를 최적화하는 야금학의 어닐링 공정에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘입니다.최적화의 관점에서 볼 때 시뮬레이션된 어닐링은 복잡한 문제에 대한 대략적인 해결책을 찾는 것을 목표로 하는 확률론적 기법으로 활용됩니다. 특히 기존의 최적화 방법으로는 어려움을 겪을 수 있는 대규모 검색 영역에서 그렇습니다.조합 문제를 해결하고 글로벌 최적값을 찾는 데 특히 효과적입니다.

음성 인식은 컴퓨터와 장치가 사람의 음성을 식별하고 처리하여 음성 언어를 텍스트 또는 명령으로 변환할 수 있도록 하는 기술입니다.이 기술은 알고리즘과 기계 학습 모델을 활용하여 오디오 입력을 분석하고 발음 및 패턴을 인식하여 음성을 정확하게 이해하고 기록합니다.음성 인식의 의미는 가상 어시스턴트, 트랜스크립션 서비스, 접근성 도구 등 다양한 응용 분야에서 중요합니다.

자체 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 없이 데이터 세트에서 모델을 학습하는 기계 학습 패러다임입니다.모델은 외부 감독에 의존하는 대신 다른 부분의 입력 부분을 예측하여 데이터 자체에서 자체 레이블을 생성합니다.이 접근 방식을 통해 모델은 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터로부터 유용한 표현과 특징을 학습할 수 있으므로 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 구입 비용이 많이 드는 시나리오에서 특히 유용합니다.자가 지도 학습의 의미는 광범위한 인간 개입 없이 고품질 특징 추출이 필요한 AI 기술을 발전시키는 데 중추적인 역할을 합니다.

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 학습하는 일종의 기계 학습입니다.이 문맥에서 “레이블링”이란 각 학습 예제가 출력 레이블 또는 목표와 짝을 이룬다는 의미입니다.지도 학습의 주요 목적은 입력에서 출력으로의 매핑을 학습하여 모델이 보이지 않는 새로운 데이터를 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것입니다.지도 학습은 분류, 회귀, 이상 탐지를 비롯한 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

통계 분류는 따라하는 데이터 요소에 따라 데이터 요소에 레이블 또는 범주를 할당하는 데 사용되는 기계 학습 기법입니다.이 프로세서는 알 수 있는 분류가 포함된 데이터세트를 통해 새로운 데이터의 범주를 예측할 수 있는 사람이 될 수 있는 존재가 될 수 있습니다.

통계 분포는 랜덤 변수의 값이 가능한 값 범위에 걸쳐 어떻게 분산되거나 분포되는지를 설명합니다.이는 다양한 결과가 발생할 가능성을 이해하기 위한 수학적 프레임워크를 제공하며 다양한 확률 함수를 통해 나타낼 수 있습니다.통계 분포는 데이터 패턴과 확률을 모델링하고 해석하는 데 도움이 되기 때문에 통계 및 데이터 분석에서 매우 중요한 의미를 지닙니다.

합성 데이터는 실제 데이터 특성을 모방하지만 실제 사건이나 관찰에서 비롯되지 않은 인위적으로 생성된 데이터를 말합니다.머신러닝 모델 교육, 알고리즘 테스트, 시스템 검증에 사용할 수 있는 데이터세트를 생성하기 위한 알고리즘, 시뮬레이션 또는 통계적 방법을 사용하여 생성됩니다.실제 데이터가 부족하거나 민감하거나 입수 비용이 많이 드는 시나리오에서는 합성 데이터의 의미가 매우 중요하므로 연구자와 조직은 강력한 데이터 세트를 사용하여 개인 정보 보호 및 규정 준수 문제를 해결할 수 있습니다.

확장 가능한 주석은 특히 기계 학습 및 인공 지능과 관련하여 대량의 데이터에 효율적으로 레이블을 지정하는 기능을 말합니다.이 프로세스를 통해 조직은 필요에 따라 쉽게 확장하거나 축소할 수 있는 방식으로 데이터 세트에 주석을 달 수 있으므로 속도나 정확성 저하 없이 고품질의 레이블이 지정된 데이터를 보장할 수 있습니다.학습하려면 상당한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요한 강력한 AI 모델을 개발하려면 확장 가능한 주석의 의미가 매우 중요합니다.