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• 2025년 9월 11일 (목) 03:58 인공무능 토론 기여님이 안장점 (인공지능) 문서를 만들었습니다 (새 문서: 안장점(saddle point)은 머신러닝 및 딥러닝에서 사용하는 손실 함수의 최적화 과정에서 등장하는, 기울기(gradient)가 0이지만 지역 최소값이나 지역 최대값은 아닌 지점을 가리킨다. 고차원 파라미터 공간에서는 지역 최소값보다 안장점이 훨씬 많아 최적화 경로에서 더욱 큰 영향을 미친다. ==정의== 안장점은 수학적으로, 모든 방향에서 함수의 기울기가 0(정칙점)인 지...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:57 인공무능 토론 기여님이 지역 최소값 (인공지능) 문서를 만들었습니다 (새 문서: 지역 최소값(local minima)은 머신러닝 및 딥러닝에서 사용하는 손실 함수(loss function)의 매개변수 공간(parameter space) 내에서, 해당 점 근방에서는 손실 값이 최소인 지점을 가리키는 개념이다. 최적화를 통해 모델이 도달하는 위치가 전역 최소값이 아니더라도, 이러한 지역 최소값이 될 수 있다. ==정의== 수학적으로 f가 실수값 함수일 때, 점 x₀가 지역 최소값이라는 것...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:28 인공무능 토론 기여님이 학습률 스케줄링 문서를 만들었습니다 (새 문서: 학습률 스케줄링(learning rate scheduling)은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습 과정에서 학습률을 시간 경과나 손실 함수의 상태에 따라 동적으로 조정하는 전략을 의미한다. 학습률은 최적화 성능에 큰 영향을 미치므로, 정적인 값 대신 변화하는 학습률을 사용하면 더 빠르고 안정적인 수렴을 유도할 수 있다. ==개요== 학습률은 경사 하강법 기반 최적화 알고리즘에서 파...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:21 인공무능 토론 기여님이 학습률 (인공지능) 문서를 만들었습니다 (새 문서: 학습률(learning rate)은 머신러닝 및 딥러닝에서 모델의 매개변수를 업데이트할 때 사용하는 보폭(step size)을 결정하는 하이퍼파라미터이다. 학습률은 손실 함수의 기울기에 곱해져 파라미터 갱신의 크기를 조절하는 역할을 한다. ==정의 및 역할== 학습률은 최적화 알고리즘이 손실 함수를 최소화하기 위해 파라미터를 얼마나 크게 변경할지를 정하는 계수이다. 학습률...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:20 인공무능 토론 기여님이 러닝 레이트 문서를 만들었습니다 (학습률 (인공지능) 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:19 인공무능 토론 기여님이 러닝레이트 문서를 만들었습니다 (학습률 (인공지능) 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:14 인공무능 토론 기여님이 배치 경사 하강법 문서를 만들었습니다 (새 문서: 배치 경사 하강법(Batch Gradient Descent)은 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 손실 함수를 최소화하기 위해 전체 훈련 데이터를 사용해 한 번에 기울기를 계산하고 파라미터를 갱신하는 최적화 방법이다. ==개요== 배치 경사 하강법은 경사 하강법의 가장 기본적인 형태로, 전체 훈련 데이터를 대상으로 손실 함수의 그래디언트를 계산한 후 이를 바탕으로 파라미터를 갱신한...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:05 인공무능 토론 기여님이 미니배치 경사 하강법 문서를 만들었습니다 (새 문서: 미니배치 경사 하강법(Mini-Batch Gradient Descent)은 머신러닝 및 딥러닝에서 전체 훈련 데이터를 일정한 크기의 소규모 집합으로 나눈 후, 각 집합(미니배치)을 사용하여 손실 함수의 기울기를 계산하고 파라미터를 갱신하는 최적화 알고리즘이다. ==개요== 미니배치 경사 하강법은 배치 경사 하강법과 확률적 경사 하강법(SGD)의 절충안으로, 계산 효율성과 수렴 안정성 사...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:04 인공무능 토론 기여님이 확률적 경사 하강법 문서를 만들었습니다 (새 문서: 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)은 머신러닝 및 딥러닝에서 손실 함수를 최소화하기 위해 훈련 데이터 중 하나의 샘플만을 사용하여 매개변수를 업데이트하는 최적화 알고리즘이다. ==개요== 확률적 경사 하강법은 경사 하강법의 변형 기법으로, 전체 데이터셋이 아닌 단일 샘플을 기준으로 손실 함수의 기울기를 계산하고 그 결과를 즉시 반영해 파라...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:03 인공무능 토론 기여님이 경사 하강법 문서를 만들었습니다 (새 문서: '''경사 하강법(Gradient Descent)'''은 머신러닝 및 딥러닝에서 손실 함수의 값을 최소화하기 위해 매개변수를 반복적으로 갱신하는 최적화 기법이다. ==개요== 경사 하강법은 손실 함수의 기울기, 즉 그래디언트(gradient)를 계산하여, 그 반대 방향으로 파라미터를 이동시킴으로써 손실 값을 점차 줄여 나가는 방식이다. 함수의 기울기가 0에 가까워질수록 최솟값에 수렴하...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 03:01 인공무능 토론 기여님이 경사하강법 문서를 만들었습니다 (경사 하강법 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 02:49 인공무능 토론 기여님이 배치 (인공지능) 문서를 만들었습니다 (새 문서: 배치(Batch)는 딥러닝 또는 머신러닝 모델 훈련 시, 한 번의 가중치 갱신을 위해 처리하는 데이터 샘플의 묶음을 의미하는 하이퍼파라미터이다. ==정의== 배치 크기(batch size)는 모델에 입력되어 순전파(forward pass)와 역전파(backward pass)를 통해 한 번의 가중치 업데이트가 이루어지기 위해 처리하는 훈련 샘플의 수를 나타낸다. 즉, 한 iteration에서 사용되는 데이터의 개수...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 02:47 인공무능 토론 기여님이 에포크 (인공지능) 문서를 만들었습니다 (새 문서: 에포크(epoch)는 머신러닝 또는 딥러닝 모델 학습에서 '''전체 훈련 데이터를 한 번 전부 신경망에 통과시켜 처리하는 과정'''을 의미하는 하이퍼파라미터이다. ==정의== 에포크(epoch)란 훈련 데이터 전체를 한 번 모델에 입력하여 순전파와 역전파를 통해 가중치를 업데이트하는 과정을 말한다. 즉, 데이터셋 전체가 한 차례 네트워크를 통과하는 시점 하나를 에포크 하...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 01:56 인공무능 토론 기여님이 리키 렐루 문서를 만들었습니다 (새 문서: 리키 렐루(Leaky ReLU)는 입력값이 음수일 때에도 완전히 0이 되지 않고, 작은 기울기를 유지하는 활성화 함수이다. 이 함수는 딥러닝에서 흔히 사용되는 ReLU(Rectified Linear Unit)의 변형으로, '죽은 뉴런(dying neuron)' 문제를 완화하기 위해 제안되었다. ==정의== 리키 렐루는 입력값 x가 0보다 크면 x 그대로 출력하고, 0 이하일 경우 작은 기울기를 곱한 값(예: 0.01 × x)을 출력하...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 01:46 인공무능 토론 기여님이 파일:멀티 레이어 퍼셉트론 구조.png 문서를 만들었습니다
• 2025년 9월 11일 (목) 01:46 인공무능 토론 기여님이 파일:멀티 레이어 퍼셉트론 구조.png 파일을 올렸습니다
• 2025년 9월 11일 (목) 01:27 인공무능 토론 기여님이 다층 퍼셉트론 문서를 만들었습니다 (멀티 레이어 퍼셉트론 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 11일 (목) 01:26 인공무능 토론 기여님이 멀티 레이어 퍼셉트론 문서를 만들었습니다 (새 문서: 멀티 레이어 퍼셉트론(Multi‑Layer Perceptron, MLP)은 입력층, 하나 이상의 은닉층 및 출력층으로 구성된 완전 연결(feedforward) 인공 신경망이다. ==구조== MLP는 최소 세 개의 층, 즉 입력층, 하나 이상의 은닉층(hidden layer), 그리고 출력층(output layer)으로 구성된다. 각 은닉층과 출력층의 뉴런은 이전 층의 모든 뉴런과 완전하게 연결되어 있다. ==활성화 함수== MLP에서는 각 뉴...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 07:53 리게티 토론 기여님이 도커파일 문서를 만들었습니다 (새 문서: 도커파일(Dockerfile)은 도커 이미지(Docker image)를 자동으로 빌드하기 위해 필요한 명령들을 순서대로 나열한 텍스트 파일이다. ==정의== 도커파일은 도커 엔진이 이미지 생성 시 실행할 모든 명령을 담고 있는 텍스트 문서이며, 명령어 하나하나가 이미지의 레이어(layer)를 구성한다. ==주요 지시어(Instructions)== 도커파일에는 다음과 같은 지시어들이 가장 일반적으로 사...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 07:47 리게티 토론 기여님이 컨테이너 저장소 문서를 만들었습니다 (새 문서: 컨테이너 저장소(Container Registry)는 컨테이너 이미지를 저장, 배포, 관리하는 중앙 집중형 저장소이다. ==개요== 컨테이너 저장소는 도커(Docker), 쿠버네티스(Kubernetes) 등의 플랫폼에서 컨테이너 이미지의 저장 및 공유를 담당하는 핵심 인프라이다. 개발자 또는 자동화 시스템이 컨테이너 이미지를 저장소에 푸시(push)하거나, 필요 시 풀(pull)하여 실행할 수 있도록 한다....) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 07:38 리게티 토론 기여님이 베이그런트 (소프트웨어) 문서를 만들었습니다 (새 문서: 베이그런트(Vagrant)는 개발자가 포터블하고 일관된 가상 개발 환경을 손쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 구성 관리 도구이다. ==역사== 베이그런트는 2010년 1월 미첼 하시모토(Mitchell Hashimoto)가 개인 프로젝트로 시작했으며, 같은 해 3월에 최초 버전이 발표되었다<ref>https://github.com/hashicorp/vagrant/releases/tag/v0.1.0</ref>. 이후 2012년에는 베이그런트 1.0 버...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 04:21 인공무능 토론 기여님이 신경-기호 인공지능 문서를 만들었습니다 (새 문서: 신경‑기호 인공지능(英: Neuro‑symbolic AI)은 인공신경망 기반 학습 방식과 기호 기반 논리 추론 방식을 통합하여, 두 접근의 장점을 결합하고 단점을 보완하기 위해 개발된 하이브리드 인공지능 접근법이다. ==개요== 신경‑기호 인공지능은 딥러닝의 패턴 인식 능력과 기호 기반 AI의 논리적 추론 및 설명 가능성을 결합한 시스템을 지향한다. 이 접근은 두 사고 체계...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:56 인공무능 토론 기여님이 인공지능 세대 구분 문서를 만들었습니다 (새 문서: 인공지능의 세대 구분은 인공지능 기술의 발전 단계를 시대적 흐름과 기술적 특징에 따라 구분한 체계로, 대표적으로 5단계로 나뉜다. 각 세대는 특정한 철학적 접근 방식, 구현 기술, 상징적 사건과 한계를 중심으로 정의된다. ==1세대 (1960년대–1980년대): 기호 기반 인공지능== *'''핵심 개념''': 인간의 지능은 기호(symbol)의 조작과 논리적 규칙을 통한 지식 인코딩으...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:51 인공무능 토론 기여님이 IBM 딥 블루 문서를 만들었습니다 (새 문서: 딥 블루(Deep Blue)는 1990년대 IBM이 개발한 체스 전용 슈퍼컴퓨터로, 인간 체스 세계 챔피언을 상대로 승리를 거둔 최초의 시스템이다. ==역사== 딥 블루는 1985년 카네기 멜런 대학교에서 펑‑슝 쉬(Feng‑hsiung Hsu)가 개발한 ChipTest에서 시작되었으며, 이후 Deep Thought를 거쳐 1989년 IBM으로 프로젝트가 이전되었다. 이름 ‘Deep Blue’는 IBM의 별칭인 ‘Big Blue’를 차용한 말장난...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:44 인공무능 토론 기여님이 Cyc 프로젝트 문서를 만들었습니다 (새 문서: Cyc 프로젝트(Cyc project)는 인간의 상식(common sense)을 기계적으로 표현하고 추론할 수 있도록 설계된 장기 인공지능(symbolic AI) 프로젝트이다. 1984년 더글러스 레나트(Douglas Lenat)에 의해 시작되었으며, 세계에 대한 포괄적인 온톨로지(ontology)와 지식 기반(knowledge base)을 구성하는 것을 목표로 한다. ==개요== Cyc는 인간이 당연하게 여기는 암묵적 지식을 체계적인 형태로 정...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:34 인공무능 토론 기여님이 Symbolic AI 문서를 만들었습니다 (기호 기반 인공지능 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:34 인공무능 토론 기여님이 심볼릭 AI 문서를 만들었습니다 (기호 기반 인공지능 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:34 인공무능 토론 기여님이 심볼릭 인공지능 문서를 만들었습니다 (기호 기반 인공지능 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:33 인공무능 토론 기여님이 기호 기반 인공지능 문서를 만들었습니다 (새 문서: 기호 기반 인공지능(英: Symbolic AI, 또는 클래식 인공지능)은 인간이 이해할 수 있는 표상(symbol)을 이용해 문제를 표현하고, 명시적인 논리와 규칙을 통해 추론하는 전통적인 인공지능 접근 방식이다. ==개요== 기호 기반 인공지능은 고수준의 기호 표현, 논리 및 탐색(search)을 중심으로 한 인공지능 연구 방법을 총칭한다. 이 방식은 프로덕션 규칙, 의미망, 프레임(frames...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 10일 (수) 03:32 인공무능 토론 기여님이 좋은 구시대적 인공지능 문서를 만들었습니다 (새 문서: 좋은 구시대적 인공지능(Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, GOFAI)은 명시적인 기호(symbol) 조작을 기반으로 한 고전적인 인공지능 접근 방식이다. ==개요== 좋은 구시대적 인공지능은 기호를 기반으로 한 논리적 추론과 규칙을 통해 지식을 표현하고 문제를 해결하는 인공지능 방법론이다. 이 용어는 철학자 존 하우겔랜드(John Haugeland)가 1985년 저...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 9일 (화) 06:55 리게티 토론 기여님이 다세계 해석 문서를 만들었습니다 (새 문서: 다세계 해석(영어: Many-Worlds Interpretation, MWI)은 양자역학에서 파동 함수의 붕괴 없이 우주의 모든 가능한 결과가 각각의 현실로 분기되어 실현된다고 설명하는 해석이다. 1957년 휴 에버렛(Hugh Everett)에 의해 처음 제안되었으며, 이후 브라이스 디윗(Bryce DeWitt)에 의해 'many-worlds'라는 이름으로 대중화되었다. ==개요== *다세계 해석은 '''파동 함수의 붕괴'''라는 개념을 인...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 9일 (화) 06:53 리게티 토론 기여님이 비상호작용 측정 문서를 만들었습니다 (새 문서: 비상호작용 측정(영어: Interaction-free measurement)은 측정 대상과 물리적으로 직접적인 접촉이나 고전적인 에너지 교환 없이도 대상의 존재나 상태에 대한 정보를 획득할 수 있는 양자역학적 측정 방식이다. 이 개념은 고전역학적 직관과는 다른 양자역학적 현상의 결과이며, 대표적으로 Elitzur–Vaidman 폭탄 실험이 있다. ==개념== *비상...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 9일 (화) 06:48 리게티 토론 기여님이 엘리추어–바이드만 폭탄 실험 문서를 만들었습니다 (새 문서: 엘리추어–바이드만 폭탄 실험(영어: Elitzur–Vaidman bomb tester)은 양자 중첩과 간섭 원리에 기반해 상호작용 없이 폭탄이 기능 상태인지 확인할 수 있는 사고 실험이며, 이는 '''상호작용 없는 측정(interaction‑free measurement)'''의 대표적 예이다. 1993년 Avshalom Elitzur와 Lev Vaidman이 제안하였으며 이후 실험적으로도 구현되었다. ==실험 개요== 파일:엘리추어-바이드만 폭탄...) 태그: 시각 편집
• 2025년 9월 9일 (화) 06:45 리게티 토론 기여님이 파일:엘리추어-바이드만 폭탄 실험.png 문서를 만들었습니다
• 2025년 9월 9일 (화) 06:45 리게티 토론 기여님이 파일:엘리추어-바이드만 폭탄 실험.png 파일을 올렸습니다
• 2025년 9월 9일 (화) 06:39 리게티 토론 기여 계정이 생성되었습니다
• 2025년 9월 9일 (화) 06:39 Itwiki 토론 기여님이 Финская фанера купить в Минске 문서를 삭제했습니다 (162.158.48.170님이 추가한 문서를 대량 삭제함)
• 2025년 9월 9일 (화) 06:38 Itwiki 토론 기여님이 162.158.48.170 토론님을 무기한 차단했습니다 (계정 만들기 금지됨)
• 2025년 9월 8일 (월) 20:36 Ematibo 토론 기여 계정이 생성되었습니다
• 2025년 9월 8일 (월) 01:05 162.158.48.170 토론님이 Финская фанера купить в Минске 문서를 만들었습니다 (새 문서: == Финская фанера купить в Минске == Недавно искал качественную фанеру для небольшого проекта по строительству беседки на даче и долго сравнивал варианты. В итоге решил попробовать финскую фанеру – отзывы о ней везде хорошие, особенно про стойкость к влаге и надеж...)
• 2025년 9월 8일 (월) 01:04 Ebylyfam 토론 기여 계정이 생성되었습니다
• 2025년 9월 8일 (월) 00:02 Itwiki 토론 기여님이 최승한 탐정사무소 문서를 삭제했습니다 (내용: " 회사대표인 최승한은 예전에 사기쳐서 철창친 인간입니다. 불법 미행, 녹취 전문 업체고 사기도 칩니다. 절대 이용하지 마세요. 회사 이름을 청년민간조사기업, 한국탐정연구소 등으로 바꿔가며 박쥐처럼 활동하는 몬생긴 넘이 운영하는 업체입니다. 의뢰인 돈을 떼먹는 업소로 유명. 경기도 국제마피아파랑 관련이 있습니다. 이런 쑤레기들이랑 엮이지 마세요~")
• 2025년 9월 7일 (일) 02:17 Itwiki 토론 기여님이 Фанера 2440 купить 문서를 삭제했습니다 (77.83.1.79님이 추가한 문서를 대량 삭제함)
• 2025년 9월 7일 (일) 02:17 Itwiki 토론 기여님이 77.83.1.79 토론님을 무기한 차단했습니다 (계정 만들기 금지됨)
• 2025년 9월 7일 (일) 02:17 Itwiki 토론 기여님이 Антропоинженер XXI века: профессия будущего или путь избранных? 문서를 삭제했습니다 (195.2.67.223님이 추가한 문서를 대량 삭제함)
• 2025년 9월 7일 (일) 02:17 Itwiki 토론 기여님이 195.2.67.223 토론님을 무기한 차단했습니다 (계정 만들기 금지됨)
• 2025년 9월 7일 (일) 02:16 Itwiki 토론 기여님이 Транспортная фанера купить 문서를 삭제했습니다 (162.158.48.171님이 추가한 문서를 대량 삭제함)
• 2025년 9월 7일 (일) 02:16 Itwiki 토론 기여님이 162.158.48.171 토론님을 무기한 차단했습니다 (계정 만들기 금지됨)
• 2025년 9월 5일 (금) 21:19 162.158.48.171 토론님이 Транспортная фанера купить 문서를 만들었습니다 (새 문서: == Транспортная фанера купить == Недавно искал надежную транспортную фанеру для перевозки оборудования – нужен был вариант, который выдержит нагрузки и не раскрошится во время транспортировки. Перепробовал разные варианты, но остановился на материалах от [https://fan...)
• 2025년 9월 4일 (목) 23:33 Ixuhegyta 토론 기여 계정이 생성되었습니다

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