ㅁ 개념 및 실천 ㅇ 정의: 데이터 분석 및 모델링 과정에서 데이터의 품질 향상과 예측 성능 개선을 위해 특성을 선택, 생성, 변환하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 특성을 이해하고 도메인 지식을 활용하여 새로운 특성을 생성함. – 데이터의 크기와 복잡성을 줄여 모델 학습을 효율적으로 만듦. – 모델 성능을 높이기 위해 특성 선택과 제거 작업을 포함함. ㅇ
ㅁ 개념 및 실천 ㅇ 정의: 데이터 중심 설계에서 데이터를 수집, 정리, 관리, 보존하는 과정을 의미하며, 데이터의 품질과 활용성을 극대화하기 위한 체계적인 작업. ㅇ 특징: – 데이터의 출처와 품질을 철저히 검증. – 데이터의 구조화 및 표준화를 중점으로 함. – 데이터의 재사용 가능성을 고려하여 관리. ㅇ 적합한 경우: – 빅데이터 분석을 위해 고품질 데이터가 필요한 경우.
ㅁ 기법 ㅇ 정의: – 기법은 AI 모델이 특정 작업을 수행할 때 사용하는 특정 방법이나 프로세스를 의미하며, 성능을 최적화하기 위한 다양한 접근법을 포함합니다. ㅇ 특징: – 다양한 문제 해결 방식에 적용 가능. – 특정 작업에 대한 효율성과 정확성을 높이는 데 기여. – 사용 사례에 따라 맞춤형으로 설계될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 문제를
ㅁ 기법 ㅇ 정의: – Self-consistency는 AI 모델의 추론 단계에서 다양한 가능한 답변을 생성한 후, 다수결 방식으로 가장 일관된 답변을 선택하는 기법을 의미한다. ㅇ 특징: – 모델이 단일 추론 경로에 의존하지 않고 다양한 경로를 탐색하여 더 신뢰성 있는 답변을 도출. – 다수결 방식으로 인해 노이즈에 강하며, 안정적인 결과를 제공. – 계산 비용이 증가할 수 있으나,
ㅁ 기법 ㅇ 정의: 추론 시점에서 계산 리소스를 최적화하여 모델 성능을 극대화하는 기술. ㅇ 특징: – 실시간 응답 속도를 향상시키기 위해 사용. – 모델의 복잡도를 줄이거나 계산량을 분산시키는 방식. – 다양한 환경에서 유연하게 적용 가능. ㅇ 적합한 경우: – 제한된 하드웨어 환경에서 고성능이 필요한 경우. – 대규모 데이터 처리 시 응답 시간이 중요한 경우. ㅇ
ㅁ 변화와 유형 ㅇ 정의: – 변화와 유형은 AI 에이전트의 행동 패턴과 환경 변화에 따라 적응하는 방식 및 유형을 설명하는 개념이다. ㅇ 특징: – AI 에이전트가 환경 변화에 따라 동적으로 반응하며, 목표 달성을 위한 최적화된 행동을 선택한다. – 다양한 유형의 에이전트 AI가 특정 목적에 맞게 설계된다. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 환경에서 의사결정을 필요로 하는
ㅁ 변화와 유형 ㅇ 정의: 에이전트 AI의 변화와 유형은 환경 변화에 따라 스스로 학습하고 적응하며, 다양한 형태로 발전하는 AI 시스템을 의미한다. ㅇ 특징: – 환경 변화에 민감하게 반응하며 스스로 진화함. – 특정 목적에 맞게 유형이 다양화됨. – 데이터의 질과 양에 따라 성능이 달라질 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 환경에서 지속적으로 변화하는 문제를 해결해야
ㅁ 변화와 유형 ㅇ 정의: 에이전트 AI의 작동 방식과 유형에 따라 분류된 변화를 설명하며, 특정 상황에서 적절한 유형을 선택하는 데 도움을 주는 개념. ㅇ 특징: – 에이전트 AI의 다양한 작동 방식(반사적, 학습 기반 등)을 포함. – 특정 유형의 AI가 적합한 문제 영역과 한계를 명확히 함. ㅇ 적합한 경우: – 문제 해결 방법이 명확하거나 반복적인 작업에
ㅁ 변화와 유형 ㅇ 정의: 에이전트 AI의 변화와 유형은 환경과 목표에 따라 다양한 형태로 발전하며, 특정 상황에서 최적의 성능을 발휘하도록 설계된 AI 모델들의 집합을 의미한다. ㅇ 특징: – 환경 변화에 따라 유연하게 적응 가능 – 다양한 유형의 에이전트가 존재하며, 각 유형은 특정 문제 해결에 특화됨 – 학습 방식에 따라 강화 학습, 지도 학습, 비지도 학습
ㅁ 핵심 개념 ㅇ 정의: 대규모 언어모델이 학습 데이터에 없는 정보를 생성하거나 잘못된 정보를 사실처럼 출력하는 현상. ㅇ 특징: – 학습 데이터에 기반하지 않은 응답 생성. – 사용자에게 신뢰성이 낮은 정보를 제공할 위험이 있음. – 맥락과 무관하거나 왜곡된 정보를 포함할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 창의적인 텍스트 생성이 필요하지만 정확성이 크게 중요하지 않은 경우.