AI 인공지능 관련 단어 해설 모음 (머신러닝, 딥러닝, NLP, LLM, 파인튜닝 등)

 

AI에 대해서 공부하거나 유튜브를 보다 보면, 

생소한 단어들이 많이 나와 당황스러운 경우들이 보이는데요.

사실 제가 공부하고 싶어서 가져온 AI 인공지능 단어 해설!

 

🔹 AI (Artificial Intelligence, 인공지능)

마치 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 컴퓨터 기술을 말하는데요, 챗GPT는 물론이고 음성 비서(시리, 빅스비)도 포함합니다. 이미지 생성 AI 등도 이에 해당합니다.

 

🔹 머신러닝 Machine Learning

처음엔 런닝머신 오타인 줄 알았던 머신러닝..! 패턴을 학습하여 스스로 개선되는 AI 기술이에요. 넷플릭스가 사용자의 취향을 분석해 영화를 추천하는 것이나 유튜브에서 알고리즘을 분석하는 것도 이에 해당합니다.

 

🔹 딥 러닝 Deep Learning

머신러닝의 한 종류로, 인간 뇌의 신경망을 모방한 기술이라고 합니다. AI가 복잡한 패턴을 학습하는 데 유용합니다. 일반적인 머신러닝보다는 더 복잡한 문제 해결에 유용합니다.

예시는 자율주행 자동차, 음성 인식, 이미지 찾기가 있겠습니다.

 

🔹 Neural Network (신경망)

: 뇌의 뉴런(Neuron)처럼 층(layer)이 쌓인 구조로 데이터를 처리하는 AI 모델이에요. 여러 개의 층을 거치면서 데이터의 특징을 점점 더 정교하게 분석합니다. 노드라는 작은 단위들이 연결되며 정보를 처리합니다. 신경망은 기본적으로 입력층(Input Layer) → 은닉층(Hidden Layer) → 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다.

 

🔹 NLP (자연어 처리)

: AI가 사람의 말과 글을 이해하고 생성하는 기술을 말하는데요. 사람이 사용하는 언어를 자연어라고 말하며, 컴퓨터가 사용하는 언어는 인공어라고 표현합니다. 사람과 컴퓨터가 대화하기 위해서는 컴퓨터의 언어를 자연어로 변경하는 처리 과정이 필요한 거죠.

Natural Language Processing의 약자로, 문장을 생성하는 ChatGpt도 NLP 기술을 사용한 예입니다.

 

🔹 Generative AI (생성형 AI)

: 새로운 텍스트, 이미지, 음악 등을 만들어내는 AI를 의미합니다. (챗GPT, 미드저니 등)

 

🔹 LLM (Large Language Model, 대형 언어 모델)

: 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습한 AI 모델을 의미합니다. 대용량의 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 인공지능 모델입니다. 콘텐츠 패턴을 학습하고 추론한 결과로 생성형 AI의 핵심 기술로 꼽히기도 합니다. 

🔹 Prompt (프롬프트)

AI에게 입력하는 명령어 또는 질문을 의미합니다.

챗GPT에게 저희가 명령하는 표현들을 말합니다. ~~에 대해서 알려줘

 

 

🔹 Fine-Tuning (파인 튜닝)

: AI가 기존 모델을 바탕으로 특정 데이터를 추가 학습하여 성능을 최적화하는 과정을 말합니다.

예로써, AI에 의료 데이터를 학습시키면 의료 전문 AI로 발전할 수 있겠죠?

🔹 Overfitting (과적합)

: AI가 훈련 데이터에 너무 의존하여 일반화가 잘 안 되는 문제를 말합니다. 시험 문제만 외워서 공부한 학생이 실제 시험에서 낯선 문제가 나오면 틀리는 것 같은 개념 인 셈이죠.