알고리즘/AI
의사결정나무 (Decision Tree)
1. 지도 학습 모델, 의사결정나무 (Decision Tree)의 개념 개념도 개념 빅데이터 및 인공지능 분석을 위해 의사결정 규칙을 나무 구조로 도표화하여…
주성분 분석 (PCA)
1. 차원 축소 및 잡음 제거, 주성분 분석 (PCA)의 개요 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) (1) 주성분 분석의 개념 개념도…
AI 에이전트 (AI Agent)
1. AI 에이전트 (AI Agent)의 개요 (1) AI 에이전트의 개념 사용자 대신 환경을 인식하여 목표 수립 및 외부 도구와 상호작용하고…
AI 페르소나 (AI Persona)
1. AI 페르소나 (AI Persona)의 개요 (1) 페르소나 (Persona)의 개념 페르소나(Persona)란 고대 그리스 가면극에서 배우들이 사용하는 가면을 말함 현대 마케팅에서…
파운데이션 모델 (Foundation Model)
1. 파운데이션 모델 (Foundation Model)의 개요 (1) 파운데이션 모델의 개념 개념도 개념 맞춤형 AI 서비스의 효율적 구축을 위해 자기 지도…
온디바이스 AI (On-Device AI)
1. 온디바이스 AI (On-Device AI)의 개요 (1) 온디바이스 AI 부각 배경 항공기, 오지 등 인터넷 서비스 이용이 어려운 환경에서 AI…
VAE (Variational Auto-Encoder)
1. VAE (Variational Auto-Encoder)의 개념 및 특징 개념 특징 원본 특징을 보존하며 새로운 데이터 생성 위해 Encoder, Decoder, Sample Latent…
소버린 AI (Sovereign AI)
1. 소버린 AI (Sovereign AI)의 개요 (1) 소버린 AI의 부각배경 및 필요성 (2) 소버린 AI의 개념 및 특징 개념 특징…
섀도우 AI (Shadow AI)
1. 섀도우 AI (Shadow AI)의 개념 및 위험성 개념 기업이나 조직에서 허가되지 않거나 임시로 생성한 AI 모델을 사용하는 미인증 AI…
연합학습 (Federated Learning)
1. 연합학습 (Federated Learning)의 개념 및 필요성 (1) 연합학습의 개념 개념도 개념 분산 저장된 데이터 이동 없이 각 장치의 학습…