AI 관련해서 주제별로 일반적인 용어와 개념을 나눠 설명해 드리겠습니다:

일반 AI 개념

1. 인공지능 (AI): 기계에서 인간 지능을 모방하는 것.
2. 머신러닝 (ML): 데이터로부터 기계가 학습할 수 있게 하는 AI의 하위 분야.
3. 딥러닝: 신경망을 사용하여 여러 계층에서 학습하는 ML의 한 유형.
4. 자연어 처리 (NLP): 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 중점을 둔 분야.
5. 강화학습: 에이전트가 보상 또는 패널티를 받아 결정을 내리는 방법을 학습하는 ML의 한 유형.

알고리즘과 모델

1. 알고리즘: 컴퓨터가 작업을 수행하기 위해 따르는 일련의 규칙 또는 단계.
2. 모델: 데이터를 기반으로 실제 세계의 과정을 수학적으로 표현한 것.
3. 신경망: 인간 두뇌를 본따 만든 딥러닝에서 사용되는 모델.
4. 의사결정 트리: 의사결정을 위해 사용되는 흐름도 같은 모델.
5. 서포트 벡터 머신 (SVM): 데이터셋을 클래스로 가장 잘 나누는 초평면을 찾는 분류 알고리즘.

데이터

1. 데이터셋: 모델을 훈련하거나 테스트하기 위해 사용되는 데이터의 모음.
2. 훈련 데이터: 모델을 훈련하기 위해 사용되는 데이터셋의 일부.
3. 테스트 데이터: 모델을 평가하기 위해 사용되는 데이터셋의 일부.
4. 특성: 데이터의 개별 측정 가능한 속성.
5. 레이블: 지도 학습에서의 출력 변수.

평가 지표

1. 정확도: 올바르게 예측된 인스턴스의 비율.
2. 정밀도: 참 양성의 비율을 참 양성과 거짓 양성의 합으로 나눈 값.
3. 재현율: 참 양성의 비율을 참 양성과 거짓 음성의 합으로 나눈 값.
4. F1 점수: 정밀도와 재현율의 균형을 잡은 측정값.
5. 혼동 행렬: 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 표.

하드웨어와 소프트웨어

1. CPU (중앙 처리 장치): 컴퓨터의 주 프로세서로, AI 작업에는 일반적으로 GPU보다 덜 전문화되지만 더 다양하게 사용됩니다.
2. GPU (그래픽 처리 장치): 행렬 및 벡터 연산에 효율적인 전문 프로세서.
3. TPU (텐서 처리 장치): 머신러닝 작업을 위해 특별히 설계된 전문 칩.
4. TensorFlow: Google이 개발한 오픈소스 ML 라이브러리.
5. PyTorch: Facebook이 개발한 오픈소스 ML 라이브러리.

윤리와 편향

1. 윤리적 AI: AI 시스템이 윤리적이고 공정한 방식으로 작동하도록 하는 연구.
2. 편향: 불공정하게 여겨지는 방식으로 어떤 것을 선호하거나 반대하는 편견.
3. 설명 가능성: AI 시스템이 내린 결정을 설명할 수 있는 능력.
4. 투명성: AI 시스템의 기능과 의사결정에 대한 개방성.
5. 데이터 프라이버시: AI 시스템에서 사용되고 생성된 정보를 보호하는 것.