| AI (Artificial Intelligence) |
인간처럼 사고/판단하도록 만드는 기술 전반 |
| ML (Machine Learning) |
데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘 |
| DL (Deep Learning) |
인공신경망 기반의 복잡한 ML 기법 |
| Epoch / Batch / Iteration |
학습 반복 횟수 / 묶음 처리 단위 / 반복 단위 |
| Overfitting / Underfitting |
모델이 너무 복잡/단순하여 일반화 실패하는 현상 |
| Loss Function |
정답과 예측값 사이의 차이를 계산하는 공식 |
| Backpropagation |
오류 역전파를 통해 가중치를 조정하는 알고리즘 |
| Transformer |
Attention 기반으로 텍스트 처리하는 혁신적 구조 |
| Attention |
문맥의 중요도에 따라 입력 가중치를 다르게 주는 메커니즘 |
| Prompt Engineering |
프롬프트 설계를 통해 원하는 출력을 유도하는 기술 |
| Embedding |
의미 기반 벡터 표현으로 검색 및 추천에 사용 |
| LLM (Large Language Model) |
GPT, Claude처럼 수십~수천억 파라미터를 가진 언어 모델 |
| RAG |
검색 기반 응답 생성 기법 (LLM + 벡터 DB) |
| Fine-tuning |
기존 모델에 특정 데이터를 추가 학습시켜 성능을 향상 |
| Few-shot / Zero-shot |
데이터 없이도 추론을 수행하는 방법 (프롬프트 중심) |
| Inference |
학습된 모델을 사용해 실제 예측을 수행하는 과정 |