챗gpt4 관련 인공지능 용어 한 줄 요약 (머신러닝, 딥러닝, Fine-tuning, 강화학습, 랜덤 포레스트, 신경망, 자연어 처리, 전이학습 등)

챗gpt4 관련 인공지능 용어 한 줄 요약 (머신러닝, 딥러닝, Fine-tuning, 강화학습, 랜덤 포레스트, 신경망, 자연어 처리, 전이학습 등)

 

안녕하세요.

 

이번 포스팅에서는 하루가 다르게 발전하고 있는 챗gpt4 관련 인공지능 용어들을 한 줄 요약으로 공유해 드리고자 합니다.

 

나날이 인공지능을 활용한 서비스들이 발표되고 있는 홍수 속에, 이를 제대로 활용하기 위해서는 가장 먼저 용어에 대한 이해가 올바로 잡혀 있어야 할 듯합니다.

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 한 줄 요약

 

※ 챗gpt4 사용법 및 챗gpt 대비 주요 변경 내용이 궁금하시다면 아래의 포스팅을 참조하세요.

챗GPT4 사용법 및 주요특징 (gpt-4 openai), GPT-4 사용료 한 눈에!

챗GPT4 사용법 및 주요특징 (gpt-4 openai), GPT-4 사용료 한 눈에!

 

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (Deep Learning, Fine-tuning, GPT, NLP, RNN)  

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (Deep Learning, Fine-tuning, GPT, NLP, RNN)

 

Artificial Intelligence (AI): 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 모방하거나 강화하여 만들어진 인공적인 지능이다.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - 구글에서 개발한 자연어 처리 모델

ChatGPT: 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 자연어 처리와 생성에 대한 뛰어난 성능을 가지고 있다.

CNN (Convolutional Neural Network) - 이미지 처리에 사용되는 딥러닝 모델 구조 중 하나

Convolutional Neural Network (CNN): 합성곱 신경망으로, 이미지 처리에서 주로 사용되는 딥러닝 모델이다.

Deep Learning: 인공신경망을 이용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술이다.

Fine-tuning: 사전 학습된 모델을 특정한 태스크에 맞게 조정하는 기술이다.

GAN (Generative Adversarial Networks) - 생성자와 판별자라는 두 모델이 서로 경쟁하며 새로운 샘플을 생성하는 기술

GPT (Generative Pretrained Transformer) - 오픈AI에서 개발한 자연어 처리 모델

GPT-3.5: 오픈AI에서 개발한 자연어 처리 기술 중 하나로, 인공지능 모델을 더욱 발전시켜서 만든 모델이다.

GPT-3: GPT-3은 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델로, 175억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 자연어 처리 작업에서 놀라운 성능을 보입니다.

Language Model: 자연어 처리에서 사용되는 모델로, 문장이나 단어들의 순서와 관계를 파악하여 다음 단어나 문장을 예측하는 모델이다.

LSTM (Long Short-Term Memory) - 시퀀스 데이터를 처리하는 딥러닝 모델 구조 중 하나

Machine Learning: 인공지능 분야에서 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하는 기술이다.

Multi-Layer Perceptron (MLP): 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 여러 개의 은닉층을 가진 신경망이다.

Named Entity Recognition (NER): 텍스트에서 특정한 개체명을 인식하는 NLP 기술로, 인명, 지명, 기관명 등을 찾아낼 수 있다.

Natural Language Processing (NLP): 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다.

Neural Networks: 인공 신경망을 나타내는 기술로, 여러 층의 뉴런으로 이루어져 있으며, 학습 데이터를 통해 모델을 학습시킬 수 있다.

Recurrent Neural Network (RNN): 순환신경망으로, 자연어 처리에서 이전 단어들을 고려하여 다음 단어를 예측하는 모델이다.

Reinforcement Learning: 강화학습으로, 에이전트가 특정 환경에서 행동을 수행하고 보상을 받아 학습하는 기술이다.

RNN (Recurrent Neural Network) - 시퀀스 데이터를 처리하는 딥러닝 모델 구조 중 하나

Sentiment Analysis: 텍스트에서 나타나는 감정을 분석하는 NLP 기술로, 긍정, 부정, 중립 등의 감정을 구분해 낼 수 있다.

Supervised Learning: 지도학습으로, 입력과 출력 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 기술이다.

Transfer Learning: 학습된 모델을 다른 문제에 적용하는 기술이다.

Transformer Model: 자연어 처리에서 대용량의 텍스트 데이터를 학습할 수 있는 인공지능 모델로, GPT 모델에서 사용된다.

Unsupervised Learning: 비지도학습으로, 입력 데이터만을 이용하여 패턴을 찾는 기술이다.

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) - 부스팅 기반의 머신러닝 알고리즘

 

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (강화학습, 딥러닝, 랜덤 포레스트, 데이터 마이닝)

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (강화학습, 딥러닝, 랜덤 포레스트, 데이터 마이닝)

 

가중치 초기화 (Weight Initialization) - 모델의 가중치를 초기화하는 방법

가짜 뉴스 탐지 (Fake News Detection) - 가짜 뉴스를 탐지하는 기술

감독 학습 (Supervised Learning) - 라벨이 있는 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 기술

감성 분석 (Sentiment Analysis) - 문서나 문장의 감정을 분석하는 기술

강건성 (Robustness) - 모델이 입력 데이터의 작은 변화에 대해 민감하지 않고 일관된 출력을 내놓는 성질

강화학습 (Reinforcement Learning): 머신러닝의 한 종류로, 에이전트가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하도록 학습하는 기술입니다.

개체명 인식 (Named Entity Recognition) - 문서에서 명사를 인식하여 분류하는 기술

경사 하강법 (Gradient Descent) - 딥러닝에서 가중치를 학습시키는 기술

공간 변환 네트워크 (Spatial Transformation Network) - 이미지를 변환하고 회전시키는 기술

교차 검증 (Cross Validation) - 모델의 일반화 성능을 평가하기 위한 기술

군집화 (Clustering) - 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 기술

기계 번역 (Machine Translation) - 자연어를 다른 언어로 번역하는 기술

 

노이즈 제거 (Denoising) - 이미지나 음성에서 불필요한 노이즈를 제거하는 기술

다중 라벨 분류 (Multi-label Classification) - 하나의 데이터에 대해 여러 개의 라벨을 붙이는 분류 기술

다중 분류 (Multi-class Classification) - 여러 개의 클래스 중 하나를 선택하는 분류 기술

대화형 AI (Conversational AI) - 대화를 이해하고 생성하는 인공지능 기술

대화형 에이전트 (Chatbot) - 인간과 대화를 나눌 수 있는 인공지능 에이전트

데이터 마이닝 (Data Mining) - 대규모 데이터에서 패턴을 발견하는 기술

데이터 증강 (Data Augmentation) - 데이터 양을 늘리는 기술

드롭아웃 (Dropout) - 딥러닝에서 과적합을 방지하기 위한 기술

딥러닝 (Deep Learning): 인공신경망(Neural Network)을 사용하여 인공지능을 구현하는 기술로, 대규모의 데이터셋에서 자동으로 학습하여 문제를 해결합니다.

랜덤 포레스트 (Random Forest) - 의사결정나무 기반의 머신러닝 알고리즘

 

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (머신러닝, 비지도 학습, 머신러닝 파이프라인, 머신러닝 파라다임)

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (머신러닝, 비지도 학습, 머신러닝 파이프라인, 머신러닝 파라다임)

 

머신러닝 (Machine Learning) - 데이터를 기반으로 모델을 학습시켜 예측이나 판단을 수행하는 기술

머신러닝 파라다임 (Machine Learning Paradigm) - 머신러닝 모델링에 사용되는 주요 패러다임으로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등이 있다.

머신러닝 파이프라인 (Machine Learning Pipeline) - 머신러닝 모델 학습 과정에서 데이터 전처리, 모델 선택, 모델 학습, 평가 등의 과정을 관리하는 방식

모멘텀 (Momentum) - 최적화 함수에서 이전 가중치 조정값을 반영하는 기술

배치 정규화 (Batch Normalization) - 딥러닝에서 학습을 안정화시키기 위한 기술

배치 크기 (Batch Size) - 모델이 한 번에 학습하는 데이터의 양

변분 베이즈 (Variational Bayes) - 확률 모델에서 새로운 데이터를 생성하기 위한 기술

변이형 오토인코더 (Variational Autoencoder) - 오토인코더 기반의 생성 모델 중 하나로 확률 분포를 모델링하는 기술

분류 (Classification) - 데이터를 여러 클래스로 분류하는 기술

분해 (Decomposition) - 대용량 데이터를 작은 단위로 나누어 처리하는 기술

비지도 학습 (Unsupervised Learning) - 라벨이 없는 데이터에서 패턴을 찾아내는 기술

 

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (신경망, 에포크, 오보피팅,  인공 신경망)

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (신경망, 에포크, 오보피팅,  인공 신경망)

생성 모델 (Generative Model) - 확률 분포를 모델링하여 새로운 샘플을 생성하는 기술

생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network) - 생성 모델 중 하나로 경쟁적 학습을 통해 새로운 샘플을 생성하는 기술

세그멘테이션 (Segmentation) - 이미지에서 객체를 인식하여 분리하는 기술

손실 함수 (Loss Function) - 모델이 예측한 값과 실제 값의 차이를 계산하는 함수

시계열 분석 (Time Series Analysis) - 시간 순서에 따라 데이터를 분석하는 기술

시퀀스-투-시퀀스 (Sequence-to-Sequence) - 시계열 데이터를 입력으로 받아 다른 시계열 데이터를 출력하는 모델

신경망 (Neural Network) - 인간 뇌의 동작 방식에서 영감을 받아 만들어진 기계 학습 모델

 

앙상블 학습 (Ensemble Learning) - 여러 모델을 결합하여 예측 성능을 높이는 기술

언더피팅 (Underfitting) - 모델이 학습 데이터를 제대로 학습하지 못해 성능이 떨어지는 현상

얼굴 인식 (Face Recognition) - 인공지능 기술을 이용하여 사람의 얼굴을 인식하는 기술

에포크 (Epoch) - 전체 학습 데이터를 몇 번 반복해서 학습할지를 결정하는 하이퍼파라미터

연관 규칙 학습 (Association Rule Learning) - 데이터에서 항목 간의 연관 관계를 발견하는 기술

오버피팅 (Overfitting) - 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합해져서 일반화 성능이 떨어지는 현상

오토인코더 (Autoencoder) - 입력 데이터를 복원하는 방식으로 데이터를 압축하고 생성하는 기술

오픈AI (OpenAI) - 인공지능 연구 및 개발 회사

원-샷 학습 (One-shot Learning) - 매우 적은 양의 데이터로도 높은 분류 성능을 보이는 기술

음성 인식 (Speech Recognition) - 인공지능 기술을 이용하여 음성을 인식하는 기술

이미지 분류 (Image Classification) - 이미지를 분류하는 기술

이미지 생성 (Image Generation) - 랜덤 한 벡터를 이용하여 새로운 이미지를 생성하는 기술

이미지 인식 (Image Recognition) - 인공지능 기술을 이용하여 이미지를 인식하는 기술

이상 탐지 (Anomaly Detection) - 정상적인 패턴과 다른 이상한 패턴을 탐지하는 기술

인간의 학습 (Human-in-the-Loop Learning) - 인공지능과 인간이 함께 학습하는 기술

인공 신경망 (Artificial Neural Network) - 기계 학습 모델 중 하나로 신경망 구조를 이용

인공지능 (Artificial Intelligence, AI): 인간의 지능을 기계적으로 구현하는 기술로, 기계가 사람처럼 문제를 해결하거나 판단하도록 만드는 것을 목적으로 합니다.

인코더-디코더 (Encoder-Decoder) - 시퀀스 데이터를 처리하는 딥러닝 모델 구조 중 하나

임베딩 (Embedding) - 단어나 문장을 벡터로 변환하는 기술

 

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (자연어 이해, 적대적 생성 신경망, 전이학습, 트랜스포머)

 

챗gpt4 관련 인공지능 용어 (자연어 이해, 적대적 생성 신경망, 전이학습, 트랜스포머)

 

자기주도 학습 (Self-supervised Learning) - 데이터의 자체적인 특징을 학습하여 모델을 구성하는 기술

자연어 생성 (Natural Language Generation) - 인간과 비슷한 자연스러운 언어를 생성하는 기술

자연어 이해 (Natural Language Understanding) - 인간의 언어를 이해하고 분석하는 기술

자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP): 인공지능 기술 중 하나로, 자연어로 작성된 문서나 음성 데이터를 처리하고 이를 이해하는 기술입니다.

자율 로봇 (Autonomous Robot) - 인공지능 기술을 이용하여 스스로 행동하는 로봇

자율주행 (Autonomous Driving) - 인공지능 기술을 이용하여 차량이 스스로 주행하는 기술

적대적 생성 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN) - 두 개의 신경망을 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 기술

전이학습 (Transfer Learning) - 기존 모델에서 학습한 지식을 다른 모델에 적용하여 학습 속도와 성능을 개선하는 기술

정규화 (Regularization) - 모델의 복잡도를 감소시켜서 과적합을 방지하는 기술

증강 현실 (Augmented Reality) - 실제 환경에 가상의 객체를 추가하여 새로운 경험을 제공하는 기술

진단 분석 (Diagnostic Analysis) - 데이터의 이상을 탐지하고 문제점을 분석하는 기술

질문-응답 (Question-Answering) - 인간의 질문에 대해 답변을 생성하는 기술

차원 축소 (Dimensionality Reduction) - 고차원 데이터를 저 차원으로 축소하는 기술

초매개변수 (Hyperparameters) - 모델의 학습을 조절하는 변수

최적화 함수 (Optimization Function) - 모델의 가중치를 조절하여 손실 함수를 최소화하는 함수

추론 (Inference) - 학습된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 과정

추천 시스템 (Recommendation System) - 사용자의 취향에 맞는 제품이나 서비스를 추천하는 기술

컴퓨터 비전(Computer Vision): 인공지능 분야 중 하나로, 기계가 이미지나 비디오 데이터를 처리하고 이를 이해하는 기술

케라스 (Keras) - 딥러닝 라이브러리 중 하나로 사용이 간편한 인터페이스를 제공

클러스터링 (Clustering) - 유사한 특징을 가진 데이터를 그룹으로 묶는 기술

텍스트 생성 (Text Generation) - 인공지능이 텍스트를 생성하는 기술

텐서플로우 (Tensor Flow) - 구글에서 개발한 딥러닝 라이브러리

트랜스포머 (Transformer) - 자연어 처리에 사용되는 딥러닝 모델 구조 중 하나

파이토치 (PyTorch) - 페이스북에서 개발한 딥러닝 라이브러리

패턴 인식 (Pattern Recognition) - 이미지, 음성, 문자 등에서 패턴을 인식하는 기술

학습률 (Learning Rate) - 모델이 학습하는 가중치를 얼마나 조절할지를 결정하는 하이퍼파라미터

회귀 (Regression) - 입력 데이터와 출력 값 사이의 함수 관계를 찾아내어 새로운 입력 값에 대한 출력 값을 예측하는 기술

회귀 분석 (Regression Analysis) - 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석하는 기술

 

 

지금까지 챗GPT4 관련 인공지능 용어에 대해 한 줄 요약으로 살펴보았습니다.

 

인공지능을 활용한 각종 서비스가 쏟아져 나오는 가운데, 챗gpt4와 같은 인공지능을 제대로 이해해 보고자 하시는 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 합니다.

 

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